「尽信AI，不如无AI」丶「役AI ，而不役於AI」

Deepmind 刊登在Nature 的关键论文「Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search」叙述了Alphago 的运作原理；不久，Deepmind 又在Nature 上发表了「Mastering the game of Go without human knowledge」一文，展示他们更为强大的新版围棋程式AlphaGo Zero，验证了即便在像围棋这样最具挑战性的博弈领域，也可以通过纯粹的和自己对弈之方式来达到自我完善的目的。

目前，AI 的思维方式乃使用了蒙地卡罗搜寻，结合两个深度学习神经网络。据开发公司称：其既可结合树状图的长远推算，又可像「人类大脑」一样自发地学习，进行「直觉」训练并培养「价值判断」，提高围棋实力。是否真的如此？以下简单说明：

蒙地卡罗搜寻法 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 用以下四个动作进行搜寻的工作：

1. 选择 (Selection)：即随机选择一个子选点。

2. 扩充 (Expansion)：在前述子选点下，再创建一个子子选点。

3. 模拟 (Simulation)：以前述的子子选点为基础，进行一场模拟的博弈，称为一个rollout。

4. 逆向传播 (Backpropagation)：将博弈的结果传输回去，建立激励的反馈，并以此更新权重。

以养鱼来比喻。假设池子里有许多鱼苗，我们的目的是培育出可以出国比赛拿金牌的冠军鱼。鱼饲料是我们可以运用的工具：先随便乱撒一些鱼饲料，看哪些鱼会来吃，这叫做「选择」；等到有几只来吃了，再喂它们多吃一粒，这叫做「扩充」；之後观察其表现，看哪几只比较朝气蓬勃，游得活蹦乱跳的，叫做「模拟」；表现好的，就记住其样貌长相，等到下一次喂食时，就把鱼饲料集中喂给这几只，叫做「逆向传播」。当然，前述的搜寻程序还是继续进行，如果在随机撒鱼饲料的过程中，又发现了新的可造之材，那麽重心就会移转到这些具有冠军潜力的鱼苗上面，除非此种情况发生，否则一开始发掘的几只鱼苗还是会持续地培育下去，把它们愈养愈大。

AlphaGo 的成功关键在於策略网络 (Policy Network) 和价值网络 (Value Network) 系统的建立。策略网络可以说是在输入人类棋谱後，产生类似人类第一感应该下在哪里的「直觉」；而价值网络则是在大量的自我对弈後所得到的评估数值之「判断」。

新一代的AlphaGo Zero 援用了一个多输出的类神经网络，来同时估计策略函数和价值函数两者。此外，不同的是，AlphaGo Zero 策略函数的训练方式，旨在减少类神经网络与MCTS 搜寻结果之间的差距，称为regression；而AlphaGo 原本所使用的，以输入人类棋谱方式，所建立的reinforce 演算法，则叫做policy gradient。简单地说，AlphaGo Zero 是利用大量的自我对弈，同时产生应该下在哪里的「直觉」和评估数值之「判断」，不但比原本的演算法更为简单直截，而且没有受到人类思维的「污染」。

如上所述，AI 的思维方式，是从第一手到最後一手，以胜率极大化 (即所谓minmax) 为指导，把它认为最佳的着手，一手一手「顺向」地发展下去；我们将其称为「养对法」，正如同前面养鱼的比喻。

比方说，树枝图里的第一层有某个潜在选点，可以让胜率更好，它就会开始放权重下去计算，如果真的推翻了前面假定的最佳变化图，它就会把这个选点往下一层发展，看看在里面有没有潜在选点⋯，这样一层一层地往下推进，最後找到最佳的变化图。从第一手开始，AI 就已经有一个胜率的判断在那里指导，这是人类做不到的，人类必需计算到相当的程度，有了一定的「形状」之後，才能够进行「价值判断」。

而人类的思维方式，则是从最後一手到第一手，把他/她认为错误的着手剔除，这样一手一手「逆向」地回溯，进行「逆向归纳」(即所谓 backward induction)，我们称之为「沥错法」。相较於AI 的思维，方向是相反的。

让我们用一个简单的二手诘棋来说明：

命题是「黑先杀白」。所以，对黑而言，正解必须「完封」白的所有抵抗；而白只要找到一条生路，就算是成功。

现在棋盘上有三个「空」，代表黑有A丶B丶C 三个选点，白有X丶Y 二个选点。其中，英文代码只是顺序，而不是位置；位置是可以重复的，比方说，黑先选A，白剩下X丶Y 可以选择，现在黑再选B 时，黑B 可以是原先白X 的位置。

假设随机选择的路径，结果是「AX活」，黑因不能「完封」对手，所以失败，要更换选点；假设重新选择的路径，结果是「BX死」，但不代表这就是正解，因为如果存有「BY活」，黑仍失败，还是要更换选点；最後，黑必须兼有「CX死」和「CY死」，也就是要能够「完封」对手的所有抵抗，才算是正解。在前述逆向推理之过程中，A丶B 的错误着手被黑「沥掉」了。

让我们将推理放宽到三层：白有1丶2丶3丶4 四个选点，黑有A丶B丶C 三个选点，白有X丶Y 二个选点。基於白1，如果黑存有兼有「CX死」和「CY死」这样的可能性，代表白因不能「完封」对手而失败，为什麽呢？因为白下1 时，黑只要下C，就可以置白於死地了，所以白1 是错误的选点，要被白「沥掉」。白2 若是局部的最佳着手，其前提是：要能够「完封」对手可以「完封」自己的所有可能。

以下纪录AI 分析Alphago Master 对Alphago Zero 第一局的资料内容，我不加个人的诠释和人工的删枝剪叶，纯粹将分析的结果描述出来。其中，第一名的playout 比第二名少很多，是因为现在第二名的「鱼」原先一直保持在第一名的位置，所以AI 给它吃了很多的「鱼饲料」，一直到playout 50万左右，原先第二名的「鱼」却突然超前成为第一名，这时候AI 才惊觉到，它有可能是真正的「冠军鱼」，故进而喂了很多饲料给它；也许再继续跑下去，它的计算量会比原来的第一名还要多也不一定，但因这篇贴文的目的主要是在陈述AI 的思维过程，而非在於真正「定格」後的计算结果，所以就此打住。

理论上，即便是蒙地卡罗搜寻，因AI 的计算量无限，而棋盘的大小有限，所以搜寻与探索可以穷尽所有的变化。围棋是有正解的，纯就理论而言。而这也正是Turing 的停机问题 (Halting Problem) 之另一种表述。

但因人的生命和时间有限，除非别人把他花了很长时间，所得到尽可能趋近正解的答案，在一秒钟之内像剥好皮的荔枝塞进你的嘴巴，否则，答案要达到多「正确」，永远系於你花了多少的时间在上面。所以，正解的「相对性」，就变成了一个成本效益的问题。

借助AI，就像人有了车，可以以比步行快很多的速度，到达步行难以企及的地方。海岛国家的我们或许没有这个经验，但在大陆国家，往往要到一个地方，即便是开车，路程也是以天计的。那麽，要让AI 跑到什麽程度，才可以大致上称为「有结论」呢？让我们用「定格」这个词来描述：所谓定格，就是不管再怎麽计算，这个变化图都不会再更动了，後面的计算，就像是球赛的垃圾时间一样，不会再改变结果了，只是让时间跑下去而已。

假设一手棋有五种可能的应法，每一个应法分别需要AI 跑多少playout 才能够「定格」呢？在这里先卖一个关子。把这五种应法所需要的计算量加总起来，就是一手棋要得到初步结论所需要的总计算量了。但，在这五种应法之外，谁又知道会不会有什麽奇想天外的妙手呢？

成本效益创造了商机。如果人们都不用花力气，让AI 来帮人类开车丶做事，那该有多好啊？新创事业主和投资金主已经在勾勒这美丽的图像了。让AI 全面接手许多人类的工作，是否可依赖呢？难道没有「神之一手」的漏洞存在吗？

李世石两度下到AI 的盲点，让旁边埋伏的「僵尸」纷纷复活，最终以彷佛看到AI 砰然倒下的戏剧性结果赢得比赛，被称为「神之一手」，造成话题。但究其成功，并非因为棋局的内容如吴清源对秀哉的三三星天元之一局那麽复杂，而是因为AI 对於旁边埋伏的「隐形僵尸」茫然无察丶或者「不屑一顾」所致。这两个「神之一手」在局部的复杂性，应该是业馀高段可以算得出来的程度，但AI 的「直觉」却把它给漏掉了。

本局因为Alphago Master 和Alphago Zero 是兄弟，弟弟没看到的哥哥也不会看到，所以不会有「神之一手」的情况发生。计算的深度系於主机和时间，在本局当然是惊人的。有人说：因为AI 可以让职业高手二至三颗子，所以它的答案之「正确」程度也同理高於人类二至三子。这推论正确吗？如果能让二至三子，是除了计算的正确性外，另有其他的原因，那麽前述推理就不充分了。总之，「尽信AI，不如无AI」丶「役AI ，而不役於AI」，应是对AI 的优缺点有所理解後所持的态度吧。

FACEBOOK网友 蔡讲讲分享

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