用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：齐鲁壹点

发布时间：2023-02-20 11:03

快照：

·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

（澎湃新闻）

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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人类发现围棋AI弱点获得胜利，暗示深度学习技术存在缺陷

作者：找借口安静

发布时间：2023-02-21 20:49

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原题：人間が囲碁AIに勝利、弱点発見　深層学習の欠陥示唆

摘自：日本经济新闻

作者：新井纪子、青木慎一

编译和整理：找借口安静 第一次借助AI翻译

人类在围棋比赛中成功地打败了目前最强的人工智能（AI）系统。在2016年，计算机的胜利被视为人工智能崛起的一个历史性时刻，但现在情况发生了惊人的变化。

美国业余棋手凯林·佩林（Kelin Pelletier）具备仅次于当地业余顶尖棋手的水平，他利用另一台计算机发现了其特定的缺陷，击败了这个人工智能系统。此后佩林和计算机进行了15局比赛，获得了14次胜利，而这场直接对决没有任何计算机直接对佩林做出辅助。

这次胜利揭示了目前广泛使用的围棋AI程序存在的弱点。这种人工智能技术也被应用于OpenAI在美国旧金山开发的ChatGPT（聊天GPT）等项目中。

电脑调查人工智能的弱点

让人类在棋盘上再次登上冠军宝座的战术，是通过调查人工智能弱点的计算机程序提出的。这个战术被佩林毫不留情地付诸实施。

该程序由美国加州的一家调查公司“FAR AI”开发，其CEO亚当·格里夫表示，“攻击AI的弱点非常容易”，并且该程序已经与围棋系统“KataGo”进行了超过一百万次的对局，还发现了人类棋手可以利用的“盲点”。

该战术的提出者佩林表示，该软件揭示出的必胜法并不平凡，但也并非非常困难。中级水平的棋手可以使用这种方法来击败机器。通过使用这种方法，佩林还成功地击败了围棋AI“Leela Zero”。

尽管计算机提出的战术对击败围棋人工智能有所帮助，但这个决定性的胜利，发生已经毫无悬念地在最复杂的棋类游戏中，领先了人类七年之后才发生的。

由谷歌旗下的英国DeepMind公司开发的系统“AlphaGo”在2016年以4比1的成绩击败了当时世界顶尖的韩国棋手李世石。李世石在三年后退役，他表示这是由于AI的崛起所导致的，表示“有些事物是我无法战胜的”。AlphaGo尚未公开，但可以认为佩林所击败的围棋人工智能的实力与AlphaGo相当。

围棋是让两个玩家在19 x 19的棋盘交替放置黑白棋子，试图围住对方棋子并尽可能多地占领领土的游戏。这种组合非常巨大，计算机无法预测未来所有的着法。

佩林使用的战术是创建一个慢慢形成的大型“环”形，同时用它来围住对手的棋子，并利用棋盘上其他角落的动作来困惑AI。据悉，围棋AI甚至在围堵几乎完成的情况下仍未意识到其脆弱性。

佩林还说：“人类应该很容易看出来。”

暗示了最先进的人工智能存在缺陷

加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·拉塞尔表示，发现最先进的围棋软件中存在弱点，这暗示着支撑现代最先进AI的深度学习系统存在根本性的缺陷。

他补充说，这种系统只能理解过去经历过的特定情况，无法像人类一样轻松地进行泛化。

拉塞尔教授还表示：“再次证明了，认为机器具有超人类的智能的结论还操之过急。”

研究人员表示，围棋软件失误的确切原因只能推测。格里夫博士指出，可能是由于佩林所使用的战术很少被使用，即AI系统没有接受足够类似对局的训练，因此无法识别其脆弱性。

他补充说，当面对像围棋计算机这样的“敌对攻击”时，发现AI系统存在缺陷并不罕见。然而，“我们看到很多大型（AI）系统几乎没有经过充分验证就被广泛部署。”

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AI成为智力运动的助推器

作者：北京体育广播

发布时间：2023-02-16 02:31

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作为最早涉及人工智能的体育项目，智力运动充分发挥了AI先天的优势，一夜之间，棋手似乎都“让梦想照进了现实”，而AI的引入，并没有终结智力运动，而是让这项人类古老运动焕发活力。

AI成为智力运动的助推器06:11来自北京体育广播

AI成为智力运动的助推器音频：00:0006:11后退15秒倍速快进15秒

白金石

近期，美国人工智能公司OpenAI发布免费机器人对话模型ChatGPT火爆出圈，上线仅2个月，活跃用户突破一亿，这也让人工智能AI再次成为人们热议的话题，其实体育界是人工智能最早介入的领域，早在1997年5月，当超级计算机“更深的蓝”第一次在比赛中，战胜当时的国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫之后，AI的雏形已经在国际象棋领域扮演更为重要的角色，据去年夺得男子世团赛冠军的中国队的主力白金石介绍，国际象棋的搜索引擎也是最早被棋手所接受的人工智能辅助学习工具，“我们棋手都用软件来拆棋，很普遍，国际象棋的引擎是世界上最早普及的，当时在卡斯帕罗夫拿世界冠军的时代，他就用国际象棋引擎来拆棋，只不过是这两年引擎的功效越来越强了，我觉得国际象棋引擎对国际象棋发展肯定是有帮助的，它让很多人能够接触到水平很高的‘棋手’，你还可以同它对弈，包括辅助训练。AI肯定是有利于国际象棋这个项目的发展。”

侯逸凡

四届国际象棋女子世界冠军，目前女子世界排名第一的选手侯逸凡认为AI的引入提升了国际象棋整体的认知水平，“从国际象棋领域来讲，AI是我们棋手非常好的一个帮手，不会把它看成敌对关系，更多的是一种辅助工具。来促使我们人类整体对国际象棋水平认知上有一个比较大的提升，这也代表整个国际象棋运动在前进。”

国际象棋特级大师卜祥志表示，AI的出现缩短了人类棋手攀登棋坛高峰的时间，“我觉得积极得方面更多一些，一位棋手要想出成绩需要老师、家长和全社会的帮助，而在竞技层面，当时我们学棋的时候研究一个开局也许需要几个月，但是现在用引擎一拆解，根本就行不通。”

卜祥志

从2016年3月—2017年5月，算力超过“深蓝”数万倍的“阿尔法狗”（AlphaGo）围棋人工智能完胜李世石、柯洁两位围棋界标志性人物后，“阿尔法狗”引发了一系列围棋人工智能的问世与升级，围棋领域也进入了AI时代，目前国家围棋队棋手都在运用人工智能软件进行深度学习和训练，对此，围棋世界冠军陈耀烨九段表示，后AI时期，棋手提高战斗力，还是要看谁在棋上花的功夫更多，“AI出现之后，其实跟以前棋手学习的差别不大，主要还是看谁在棋上花费的时间更大，当然这一方面年轻棋手更有优势，因为年轻棋手精力更旺盛一些。”

不过，目前正在深圳大学任教，传授国际象棋专项理论和实践课的侯逸凡指出，未来在教学方面，也许要在认知领域拓宽AI的边界和方法，发挥其智能功效，而不仅仅把AI当作棋手训练的辅助工具，“至于教学方面，我相信未来还有非常多值得探索的空间，过去这么多年我们只是利用AI算法开发出来的软件去分析和拆棋，大多数情况下，它只适用于有一定水平的业余棋手或者是专业棋手，感觉AI作为分析软件方面的潜力，起到的作用基本上已经被人们挖掘出来，但是其他相关的一些功能是不是可以间接地帮助棋手去备战，以及日常的学习方面还都是空白的领域。”

不过，随着科学技术的不断推进，AI在为智力运动提速的同时，也在这一领域里客观上，为制造混乱提供了一些可能，去年国际象棋棋王卡尔森质疑美国棋手尼曼比赛中作弊一事持续在网上发酵，而围棋的线上对弈也传出不和谐的声音，对此，卜祥志表示，要让年轻棋手从思想上认识到公平竞赛的重要性，“首先作为棋手，你要以身作则，不能有作弊这种行为，另一方面要让青少年棋手明白一个基本的道理，作弊这种手法并不能提升自己的棋艺水平，最后还是要面对面的同职业棋手对弈，国家也要为青少年树立正确的价值观，同时家长需要时刻规范孩子们的行为。”

中生代棋手白金石认为AI不应该为这些负面事件，承担责任，“这一事件不能说是AI和国际象棋软件发展所导致的，我觉得如果有些人企图钻空子，他总会找到隐蔽的途径。”

侯逸凡则表示，人类要正视所面临的问题，“我一直是以正面积极地态度去看待AI，因为毕竟一个新的技术，一个新的时代到来，总会产生各种各样的影响，无可否认AI这种根本性的变革也一定有正反两面，抛开个体极端事件不谈，AI带给人们的还是积极正面的，随着技术的不断发展，人们应该学会同AI和平共处。”

人工智能的出现，无疑加速了智力运动整体发展的进程，今天从运动员身体机能的数据分析，到体育消费和运动健身， AI无处不在，如何以人为本，让AI为人类插上智慧的翅膀，去创造更美好的生活是未来人们持久关注的课题。

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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一雪前耻！业余围棋棋手14:1击败顶尖人工智能KataGo

作者：新浪科技

发布时间：2023-02-21 15:15

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来源：快科技

2016年，谷歌的AlphaGo以4:1击败世界顶级棋手李世石，让围棋界形成一个残酷的共识——人类是无法击败AI的。

但现在，这一共识被一位业余棋手打破了。

这位来自美国的业余棋手名叫Kellin Pelrin，而他的对手，是基于AlphaGO和AlphaZero，由哈佛大学AI研究员David J. Wu开发的顶级开源围棋AI：KataGo。

面对如此悬殊的差距，Kellin Pelrin却采用了一种令人意想不到的方式，以14:1的成绩取得了胜利。

在正式对局前，Pelrin采用FAR AI公司的一款软件与KataGo进行了上百万场对局，并成功从中找到了KataGo的弱点。

在实际对局上，Pelrin通过时不时将棋子落在棋盘其他角落的方式，成功分散了AI的注意力，让它忽略了越来越危险的局势，最终输掉比赛。

事实上，在2016年李世石唯一赢下AlphaGo的一局棋，就向人们揭示了AI棋手的弱点。

在那场对局中，李世石在第78手走了一步超出AlphaGo计算的棋，这似乎导致了AI出现Bug，在之后频繁失误，最终输掉比赛。

而从后来AI研究人员的研究来看，寻找AI棋手的盲点，通过针对性的战术将其击败确实是一个行之有效，并能够复现的策略。

但讽刺的是，这一战术可以击败顶尖的围棋AI，但却无法击败任何一名有一定经验的业余棋手。

【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技

责任编辑：乃河

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人类业余围棋棋士击败人工智能，但发现算法盲点者还是人工智能

作者：十轮网

发布时间：2023-02-21 14:45

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近期，人工智能 (AI) 因为ChatGPT应用而爆红，也让许多人都认为未来人工智能在许多工作上能取代人类。不过，试想着是不是有某些领域，人类依旧能战胜人工智能呢？根据外媒报道，一个美国的业余棋士在围棋大赛中，击败了人工智能。而赢得这样胜利的步骤，就是简单的分散人工智能在攻击时的注意力。不过，这样的策略随着人工智能学习翻新，不太可能在另一个领域上奏效。

根据英国金融时报的报道，一位名叫Kellin Pelrine的业余棋士，虽然在围棋的业余排名中并不是名列前茅，但是，他在15场比赛中取得14场比赛的胜利，关键是他的对手都是人工智能。Pelrine使用的战术包括在棋盘上的其他角落进行移动，以分散算法的注意力，同时努力包围对手的其他棋子。

报道指出，围棋是一种棋盘游戏，两名玩家在19×19的棋盘上放置黑色或白色的棋子，目标是围绕在比你的对手更大的区域。而如果棋子被对手的棋子所包围，棋子就会从棋盘上移除。对此，即使在棋子即将被对方所包围的情况下，下围棋的人工智能算法似乎没有注意到它所处的困境。但相对的，这种策略对其他人类棋手来说，一眼就能看出来。

这样的结果与2016年进行相同比赛时大相径庭，当时Google旗下的DeepMind的AlphaGo成功击败了韩国职业九段棋士李世乭。那时许多人都认为人类棋手的发展在人工智能发展下将要结束了。不过，这次Pelrine并没有与AlphaGo对战，而是与其他几个下围棋的人工智能算法对战，包括DeepMind在创建AlphaGo Zero时使用技术的KataGo。

值得一提的是，击败这些人工智能算法的策略，似乎是由另一个计算机算法所发现的，而该算法是由一组包括Pelrine在内的研究人员专门设计的，目的就是探索人类玩家可以利用的人工智能策略的弱点。而该算法在与KataGo进行了超过100万场比赛之后，进一步分析了相关的模式。

Pelrine告诉金融时报，虽然借验算法发现的策略有发挥作用，但人类棋手也不难掌握人工智能算法的模式，而且中级等级的棋手就可以使用它来成功击败围棋人工智能算法。因为，人工智能系统可能在其模型被训练执行的过程中看起来像专家，但实际上它们的能力仍然存在令人惊讶的漏洞。

报道进一步指出，研究团队表示，目前针对人工智能的围棋算法策略盲点产生确切原因尚待厘清，但很可能Pelrine使用的方法非常罕见，甚至于算法无法识别它。如果是这样，经过训练以识别该策略的更新模型，预计将来可能不会那么容易被欺骗。

(首图来源：Flickr/Luis de BethencourtCC BY 2.0)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：齐鲁壹点

发布时间：2023-02-20 11:03

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

（澎湃新闻）

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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人类发现围棋AI弱点获得胜利，暗示深度学习技术存在缺陷

作者：找借口安静

发布时间：2023-02-21 20:49

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原题：人間が囲碁AIに勝利、弱点発見　深層学習の欠陥示唆

摘自：日本经济新闻

作者：新井纪子、青木慎一

编译和整理：找借口安静 第一次借助AI翻译

人类在围棋比赛中成功地打败了目前最强的人工智能（AI）系统。在2016年，计算机的胜利被视为人工智能崛起的一个历史性时刻，但现在情况发生了惊人的变化。

美国业余棋手凯林·佩林（Kelin Pelletier）具备仅次于当地业余顶尖棋手的水平，他利用另一台计算机发现了其特定的缺陷，击败了这个人工智能系统。此后佩林和计算机进行了15局比赛，获得了14次胜利，而这场直接对决没有任何计算机直接对佩林做出辅助。

这次胜利揭示了目前广泛使用的围棋AI程序存在的弱点。这种人工智能技术也被应用于OpenAI在美国旧金山开发的ChatGPT（聊天GPT）等项目中。

电脑调查人工智能的弱点

让人类在棋盘上再次登上冠军宝座的战术，是通过调查人工智能弱点的计算机程序提出的。这个战术被佩林毫不留情地付诸实施。

该程序由美国加州的一家调查公司“FAR AI”开发，其CEO亚当·格里夫表示，“攻击AI的弱点非常容易”，并且该程序已经与围棋系统“KataGo”进行了超过一百万次的对局，还发现了人类棋手可以利用的“盲点”。

该战术的提出者佩林表示，该软件揭示出的必胜法并不平凡，但也并非非常困难。中级水平的棋手可以使用这种方法来击败机器。通过使用这种方法，佩林还成功地击败了围棋AI“Leela Zero”。

尽管计算机提出的战术对击败围棋人工智能有所帮助，但这个决定性的胜利，发生已经毫无悬念地在最复杂的棋类游戏中，领先了人类七年之后才发生的。

由谷歌旗下的英国DeepMind公司开发的系统“AlphaGo”在2016年以4比1的成绩击败了当时世界顶尖的韩国棋手李世石。李世石在三年后退役，他表示这是由于AI的崛起所导致的，表示“有些事物是我无法战胜的”。AlphaGo尚未公开，但可以认为佩林所击败的围棋人工智能的实力与AlphaGo相当。

围棋是让两个玩家在19 x 19的棋盘交替放置黑白棋子，试图围住对方棋子并尽可能多地占领领土的游戏。这种组合非常巨大，计算机无法预测未来所有的着法。

佩林使用的战术是创建一个慢慢形成的大型“环”形，同时用它来围住对手的棋子，并利用棋盘上其他角落的动作来困惑AI。据悉，围棋AI甚至在围堵几乎完成的情况下仍未意识到其脆弱性。

佩林还说：“人类应该很容易看出来。”

暗示了最先进的人工智能存在缺陷

加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·拉塞尔表示，发现最先进的围棋软件中存在弱点，这暗示着支撑现代最先进AI的深度学习系统存在根本性的缺陷。

他补充说，这种系统只能理解过去经历过的特定情况，无法像人类一样轻松地进行泛化。

拉塞尔教授还表示：“再次证明了，认为机器具有超人类的智能的结论还操之过急。”

研究人员表示，围棋软件失误的确切原因只能推测。格里夫博士指出，可能是由于佩林所使用的战术很少被使用，即AI系统没有接受足够类似对局的训练，因此无法识别其脆弱性。

他补充说，当面对像围棋计算机这样的“敌对攻击”时，发现AI系统存在缺陷并不罕见。然而，“我们看到很多大型（AI）系统几乎没有经过充分验证就被广泛部署。”

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AI成为智力运动的助推器

作者：北京体育广播

发布时间：2023-02-16 02:31

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作为最早涉及人工智能的体育项目，智力运动充分发挥了AI先天的优势，一夜之间，棋手似乎都“让梦想照进了现实”，而AI的引入，并没有终结智力运动，而是让这项人类古老运动焕发活力。

AI成为智力运动的助推器06:11来自北京体育广播

AI成为智力运动的助推器音频：00:0006:11后退15秒倍速快进15秒

白金石

近期，美国人工智能公司OpenAI发布免费机器人对话模型ChatGPT火爆出圈，上线仅2个月，活跃用户突破一亿，这也让人工智能AI再次成为人们热议的话题，其实体育界是人工智能最早介入的领域，早在1997年5月，当超级计算机“更深的蓝”第一次在比赛中，战胜当时的国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫之后，AI的雏形已经在国际象棋领域扮演更为重要的角色，据去年夺得男子世团赛冠军的中国队的主力白金石介绍，国际象棋的搜索引擎也是最早被棋手所接受的人工智能辅助学习工具，“我们棋手都用软件来拆棋，很普遍，国际象棋的引擎是世界上最早普及的，当时在卡斯帕罗夫拿世界冠军的时代，他就用国际象棋引擎来拆棋，只不过是这两年引擎的功效越来越强了，我觉得国际象棋引擎对国际象棋发展肯定是有帮助的，它让很多人能够接触到水平很高的‘棋手’，你还可以同它对弈，包括辅助训练。AI肯定是有利于国际象棋这个项目的发展。”

侯逸凡

四届国际象棋女子世界冠军，目前女子世界排名第一的选手侯逸凡认为AI的引入提升了国际象棋整体的认知水平，“从国际象棋领域来讲，AI是我们棋手非常好的一个帮手，不会把它看成敌对关系，更多的是一种辅助工具。来促使我们人类整体对国际象棋水平认知上有一个比较大的提升，这也代表整个国际象棋运动在前进。”

国际象棋特级大师卜祥志表示，AI的出现缩短了人类棋手攀登棋坛高峰的时间，“我觉得积极得方面更多一些，一位棋手要想出成绩需要老师、家长和全社会的帮助，而在竞技层面，当时我们学棋的时候研究一个开局也许需要几个月，但是现在用引擎一拆解，根本就行不通。”

卜祥志

从2016年3月—2017年5月，算力超过“深蓝”数万倍的“阿尔法狗”（AlphaGo）围棋人工智能完胜李世石、柯洁两位围棋界标志性人物后，“阿尔法狗”引发了一系列围棋人工智能的问世与升级，围棋领域也进入了AI时代，目前国家围棋队棋手都在运用人工智能软件进行深度学习和训练，对此，围棋世界冠军陈耀烨九段表示，后AI时期，棋手提高战斗力，还是要看谁在棋上花的功夫更多，“AI出现之后，其实跟以前棋手学习的差别不大，主要还是看谁在棋上花费的时间更大，当然这一方面年轻棋手更有优势，因为年轻棋手精力更旺盛一些。”

不过，目前正在深圳大学任教，传授国际象棋专项理论和实践课的侯逸凡指出，未来在教学方面，也许要在认知领域拓宽AI的边界和方法，发挥其智能功效，而不仅仅把AI当作棋手训练的辅助工具，“至于教学方面，我相信未来还有非常多值得探索的空间，过去这么多年我们只是利用AI算法开发出来的软件去分析和拆棋，大多数情况下，它只适用于有一定水平的业余棋手或者是专业棋手，感觉AI作为分析软件方面的潜力，起到的作用基本上已经被人们挖掘出来，但是其他相关的一些功能是不是可以间接地帮助棋手去备战，以及日常的学习方面还都是空白的领域。”

不过，随着科学技术的不断推进，AI在为智力运动提速的同时，也在这一领域里客观上，为制造混乱提供了一些可能，去年国际象棋棋王卡尔森质疑美国棋手尼曼比赛中作弊一事持续在网上发酵，而围棋的线上对弈也传出不和谐的声音，对此，卜祥志表示，要让年轻棋手从思想上认识到公平竞赛的重要性，“首先作为棋手，你要以身作则，不能有作弊这种行为，另一方面要让青少年棋手明白一个基本的道理，作弊这种手法并不能提升自己的棋艺水平，最后还是要面对面的同职业棋手对弈，国家也要为青少年树立正确的价值观，同时家长需要时刻规范孩子们的行为。”

中生代棋手白金石认为AI不应该为这些负面事件，承担责任，“这一事件不能说是AI和国际象棋软件发展所导致的，我觉得如果有些人企图钻空子，他总会找到隐蔽的途径。”

侯逸凡则表示，人类要正视所面临的问题，“我一直是以正面积极地态度去看待AI，因为毕竟一个新的技术，一个新的时代到来，总会产生各种各样的影响，无可否认AI这种根本性的变革也一定有正反两面，抛开个体极端事件不谈，AI带给人们的还是积极正面的，随着技术的不断发展，人们应该学会同AI和平共处。”

人工智能的出现，无疑加速了智力运动整体发展的进程，今天从运动员身体机能的数据分析，到体育消费和运动健身， AI无处不在，如何以人为本，让AI为人类插上智慧的翅膀，去创造更美好的生活是未来人们持久关注的课题。

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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一雪前耻！业余围棋棋手14:1击败顶尖人工智能KataGo

作者：新浪科技

发布时间：2023-02-21 15:15

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来源：快科技

2016年，谷歌的AlphaGo以4:1击败世界顶级棋手李世石，让围棋界形成一个残酷的共识——人类是无法击败AI的。

但现在，这一共识被一位业余棋手打破了。

这位来自美国的业余棋手名叫Kellin Pelrin，而他的对手，是基于AlphaGO和AlphaZero，由哈佛大学AI研究员David J. Wu开发的顶级开源围棋AI：KataGo。

面对如此悬殊的差距，Kellin Pelrin却采用了一种令人意想不到的方式，以14:1的成绩取得了胜利。

在正式对局前，Pelrin采用FAR AI公司的一款软件与KataGo进行了上百万场对局，并成功从中找到了KataGo的弱点。

在实际对局上，Pelrin通过时不时将棋子落在棋盘其他角落的方式，成功分散了AI的注意力，让它忽略了越来越危险的局势，最终输掉比赛。

事实上，在2016年李世石唯一赢下AlphaGo的一局棋，就向人们揭示了AI棋手的弱点。

在那场对局中，李世石在第78手走了一步超出AlphaGo计算的棋，这似乎导致了AI出现Bug，在之后频繁失误，最终输掉比赛。

而从后来AI研究人员的研究来看，寻找AI棋手的盲点，通过针对性的战术将其击败确实是一个行之有效，并能够复现的策略。

但讽刺的是，这一战术可以击败顶尖的围棋AI，但却无法击败任何一名有一定经验的业余棋手。

【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技

责任编辑：乃河

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人类业余围棋棋士击败人工智能，但发现算法盲点者还是人工智能

作者：十轮网

发布时间：2023-02-21 14:45

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近期，人工智能 (AI) 因为ChatGPT应用而爆红，也让许多人都认为未来人工智能在许多工作上能取代人类。不过，试想着是不是有某些领域，人类依旧能战胜人工智能呢？根据外媒报道，一个美国的业余棋士在围棋大赛中，击败了人工智能。而赢得这样胜利的步骤，就是简单的分散人工智能在攻击时的注意力。不过，这样的策略随着人工智能学习翻新，不太可能在另一个领域上奏效。

根据英国金融时报的报道，一位名叫Kellin Pelrine的业余棋士，虽然在围棋的业余排名中并不是名列前茅，但是，他在15场比赛中取得14场比赛的胜利，关键是他的对手都是人工智能。Pelrine使用的战术包括在棋盘上的其他角落进行移动，以分散算法的注意力，同时努力包围对手的其他棋子。

报道指出，围棋是一种棋盘游戏，两名玩家在19×19的棋盘上放置黑色或白色的棋子，目标是围绕在比你的对手更大的区域。而如果棋子被对手的棋子所包围，棋子就会从棋盘上移除。对此，即使在棋子即将被对方所包围的情况下，下围棋的人工智能算法似乎没有注意到它所处的困境。但相对的，这种策略对其他人类棋手来说，一眼就能看出来。

这样的结果与2016年进行相同比赛时大相径庭，当时Google旗下的DeepMind的AlphaGo成功击败了韩国职业九段棋士李世乭。那时许多人都认为人类棋手的发展在人工智能发展下将要结束了。不过，这次Pelrine并没有与AlphaGo对战，而是与其他几个下围棋的人工智能算法对战，包括DeepMind在创建AlphaGo Zero时使用技术的KataGo。

值得一提的是，击败这些人工智能算法的策略，似乎是由另一个计算机算法所发现的，而该算法是由一组包括Pelrine在内的研究人员专门设计的，目的就是探索人类玩家可以利用的人工智能策略的弱点。而该算法在与KataGo进行了超过100万场比赛之后，进一步分析了相关的模式。

Pelrine告诉金融时报，虽然借验算法发现的策略有发挥作用，但人类棋手也不难掌握人工智能算法的模式，而且中级等级的棋手就可以使用它来成功击败围棋人工智能算法。因为，人工智能系统可能在其模型被训练执行的过程中看起来像专家，但实际上它们的能力仍然存在令人惊讶的漏洞。

报道进一步指出，研究团队表示，目前针对人工智能的围棋算法策略盲点产生确切原因尚待厘清，但很可能Pelrine使用的方法非常罕见，甚至于算法无法识别它。如果是这样，经过训练以识别该策略的更新模型，预计将来可能不会那么容易被欺骗。

(首图来源：Flickr/Luis de BethencourtCC BY 2.0)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：齐鲁壹点

发布时间：2023-02-20 11:03

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

（澎湃新闻）

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

快照：

AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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人类发现围棋AI弱点获得胜利，暗示深度学习技术存在缺陷

作者：找借口安静

发布时间：2023-02-21 20:49

快照：

原题：人間が囲碁AIに勝利、弱点発見　深層学習の欠陥示唆

摘自：日本经济新闻

作者：新井纪子、青木慎一

编译和整理：找借口安静 第一次借助AI翻译

人类在围棋比赛中成功地打败了目前最强的人工智能（AI）系统。在2016年，计算机的胜利被视为人工智能崛起的一个历史性时刻，但现在情况发生了惊人的变化。

美国业余棋手凯林·佩林（Kelin Pelletier）具备仅次于当地业余顶尖棋手的水平，他利用另一台计算机发现了其特定的缺陷，击败了这个人工智能系统。此后佩林和计算机进行了15局比赛，获得了14次胜利，而这场直接对决没有任何计算机直接对佩林做出辅助。

这次胜利揭示了目前广泛使用的围棋AI程序存在的弱点。这种人工智能技术也被应用于OpenAI在美国旧金山开发的ChatGPT（聊天GPT）等项目中。

电脑调查人工智能的弱点

让人类在棋盘上再次登上冠军宝座的战术，是通过调查人工智能弱点的计算机程序提出的。这个战术被佩林毫不留情地付诸实施。

该程序由美国加州的一家调查公司“FAR AI”开发，其CEO亚当·格里夫表示，“攻击AI的弱点非常容易”，并且该程序已经与围棋系统“KataGo”进行了超过一百万次的对局，还发现了人类棋手可以利用的“盲点”。

该战术的提出者佩林表示，该软件揭示出的必胜法并不平凡，但也并非非常困难。中级水平的棋手可以使用这种方法来击败机器。通过使用这种方法，佩林还成功地击败了围棋AI“Leela Zero”。

尽管计算机提出的战术对击败围棋人工智能有所帮助，但这个决定性的胜利，发生已经毫无悬念地在最复杂的棋类游戏中，领先了人类七年之后才发生的。

由谷歌旗下的英国DeepMind公司开发的系统“AlphaGo”在2016年以4比1的成绩击败了当时世界顶尖的韩国棋手李世石。李世石在三年后退役，他表示这是由于AI的崛起所导致的，表示“有些事物是我无法战胜的”。AlphaGo尚未公开，但可以认为佩林所击败的围棋人工智能的实力与AlphaGo相当。

围棋是让两个玩家在19 x 19的棋盘交替放置黑白棋子，试图围住对方棋子并尽可能多地占领领土的游戏。这种组合非常巨大，计算机无法预测未来所有的着法。

佩林使用的战术是创建一个慢慢形成的大型“环”形，同时用它来围住对手的棋子，并利用棋盘上其他角落的动作来困惑AI。据悉，围棋AI甚至在围堵几乎完成的情况下仍未意识到其脆弱性。

佩林还说：“人类应该很容易看出来。”

暗示了最先进的人工智能存在缺陷

加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·拉塞尔表示，发现最先进的围棋软件中存在弱点，这暗示着支撑现代最先进AI的深度学习系统存在根本性的缺陷。

他补充说，这种系统只能理解过去经历过的特定情况，无法像人类一样轻松地进行泛化。

拉塞尔教授还表示：“再次证明了，认为机器具有超人类的智能的结论还操之过急。”

研究人员表示，围棋软件失误的确切原因只能推测。格里夫博士指出，可能是由于佩林所使用的战术很少被使用，即AI系统没有接受足够类似对局的训练，因此无法识别其脆弱性。

他补充说，当面对像围棋计算机这样的“敌对攻击”时，发现AI系统存在缺陷并不罕见。然而，“我们看到很多大型（AI）系统几乎没有经过充分验证就被广泛部署。”

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AI成为智力运动的助推器

作者：北京体育广播

发布时间：2023-02-16 02:31

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作为最早涉及人工智能的体育项目，智力运动充分发挥了AI先天的优势，一夜之间，棋手似乎都“让梦想照进了现实”，而AI的引入，并没有终结智力运动，而是让这项人类古老运动焕发活力。

AI成为智力运动的助推器06:11来自北京体育广播

AI成为智力运动的助推器音频：00:0006:11后退15秒倍速快进15秒

白金石

近期，美国人工智能公司OpenAI发布免费机器人对话模型ChatGPT火爆出圈，上线仅2个月，活跃用户突破一亿，这也让人工智能AI再次成为人们热议的话题，其实体育界是人工智能最早介入的领域，早在1997年5月，当超级计算机“更深的蓝”第一次在比赛中，战胜当时的国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫之后，AI的雏形已经在国际象棋领域扮演更为重要的角色，据去年夺得男子世团赛冠军的中国队的主力白金石介绍，国际象棋的搜索引擎也是最早被棋手所接受的人工智能辅助学习工具，“我们棋手都用软件来拆棋，很普遍，国际象棋的引擎是世界上最早普及的，当时在卡斯帕罗夫拿世界冠军的时代，他就用国际象棋引擎来拆棋，只不过是这两年引擎的功效越来越强了，我觉得国际象棋引擎对国际象棋发展肯定是有帮助的，它让很多人能够接触到水平很高的‘棋手’，你还可以同它对弈，包括辅助训练。AI肯定是有利于国际象棋这个项目的发展。”

侯逸凡

四届国际象棋女子世界冠军，目前女子世界排名第一的选手侯逸凡认为AI的引入提升了国际象棋整体的认知水平，“从国际象棋领域来讲，AI是我们棋手非常好的一个帮手，不会把它看成敌对关系，更多的是一种辅助工具。来促使我们人类整体对国际象棋水平认知上有一个比较大的提升，这也代表整个国际象棋运动在前进。”

国际象棋特级大师卜祥志表示，AI的出现缩短了人类棋手攀登棋坛高峰的时间，“我觉得积极得方面更多一些，一位棋手要想出成绩需要老师、家长和全社会的帮助，而在竞技层面，当时我们学棋的时候研究一个开局也许需要几个月，但是现在用引擎一拆解，根本就行不通。”

卜祥志

从2016年3月—2017年5月，算力超过“深蓝”数万倍的“阿尔法狗”（AlphaGo）围棋人工智能完胜李世石、柯洁两位围棋界标志性人物后，“阿尔法狗”引发了一系列围棋人工智能的问世与升级，围棋领域也进入了AI时代，目前国家围棋队棋手都在运用人工智能软件进行深度学习和训练，对此，围棋世界冠军陈耀烨九段表示，后AI时期，棋手提高战斗力，还是要看谁在棋上花的功夫更多，“AI出现之后，其实跟以前棋手学习的差别不大，主要还是看谁在棋上花费的时间更大，当然这一方面年轻棋手更有优势，因为年轻棋手精力更旺盛一些。”

不过，目前正在深圳大学任教，传授国际象棋专项理论和实践课的侯逸凡指出，未来在教学方面，也许要在认知领域拓宽AI的边界和方法，发挥其智能功效，而不仅仅把AI当作棋手训练的辅助工具，“至于教学方面，我相信未来还有非常多值得探索的空间，过去这么多年我们只是利用AI算法开发出来的软件去分析和拆棋，大多数情况下，它只适用于有一定水平的业余棋手或者是专业棋手，感觉AI作为分析软件方面的潜力，起到的作用基本上已经被人们挖掘出来，但是其他相关的一些功能是不是可以间接地帮助棋手去备战，以及日常的学习方面还都是空白的领域。”

不过，随着科学技术的不断推进，AI在为智力运动提速的同时，也在这一领域里客观上，为制造混乱提供了一些可能，去年国际象棋棋王卡尔森质疑美国棋手尼曼比赛中作弊一事持续在网上发酵，而围棋的线上对弈也传出不和谐的声音，对此，卜祥志表示，要让年轻棋手从思想上认识到公平竞赛的重要性，“首先作为棋手，你要以身作则，不能有作弊这种行为，另一方面要让青少年棋手明白一个基本的道理，作弊这种手法并不能提升自己的棋艺水平，最后还是要面对面的同职业棋手对弈，国家也要为青少年树立正确的价值观，同时家长需要时刻规范孩子们的行为。”

中生代棋手白金石认为AI不应该为这些负面事件，承担责任，“这一事件不能说是AI和国际象棋软件发展所导致的，我觉得如果有些人企图钻空子，他总会找到隐蔽的途径。”

侯逸凡则表示，人类要正视所面临的问题，“我一直是以正面积极地态度去看待AI，因为毕竟一个新的技术，一个新的时代到来，总会产生各种各样的影响，无可否认AI这种根本性的变革也一定有正反两面，抛开个体极端事件不谈，AI带给人们的还是积极正面的，随着技术的不断发展，人们应该学会同AI和平共处。”

人工智能的出现，无疑加速了智力运动整体发展的进程，今天从运动员身体机能的数据分析，到体育消费和运动健身， AI无处不在，如何以人为本，让AI为人类插上智慧的翅膀，去创造更美好的生活是未来人们持久关注的课题。

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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一雪前耻！业余围棋棋手14:1击败顶尖人工智能KataGo

作者：新浪科技

发布时间：2023-02-21 15:15

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来源：快科技

2016年，谷歌的AlphaGo以4:1击败世界顶级棋手李世石，让围棋界形成一个残酷的共识——人类是无法击败AI的。

但现在，这一共识被一位业余棋手打破了。

这位来自美国的业余棋手名叫Kellin Pelrin，而他的对手，是基于AlphaGO和AlphaZero，由哈佛大学AI研究员David J. Wu开发的顶级开源围棋AI：KataGo。

面对如此悬殊的差距，Kellin Pelrin却采用了一种令人意想不到的方式，以14:1的成绩取得了胜利。

在正式对局前，Pelrin采用FAR AI公司的一款软件与KataGo进行了上百万场对局，并成功从中找到了KataGo的弱点。

在实际对局上，Pelrin通过时不时将棋子落在棋盘其他角落的方式，成功分散了AI的注意力，让它忽略了越来越危险的局势，最终输掉比赛。

事实上，在2016年李世石唯一赢下AlphaGo的一局棋，就向人们揭示了AI棋手的弱点。

在那场对局中，李世石在第78手走了一步超出AlphaGo计算的棋，这似乎导致了AI出现Bug，在之后频繁失误，最终输掉比赛。

而从后来AI研究人员的研究来看，寻找AI棋手的盲点，通过针对性的战术将其击败确实是一个行之有效，并能够复现的策略。

但讽刺的是，这一战术可以击败顶尖的围棋AI，但却无法击败任何一名有一定经验的业余棋手。

【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技

责任编辑：乃河

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人类业余围棋棋士击败人工智能，但发现算法盲点者还是人工智能

作者：十轮网

发布时间：2023-02-21 14:45

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近期，人工智能 (AI) 因为ChatGPT应用而爆红，也让许多人都认为未来人工智能在许多工作上能取代人类。不过，试想着是不是有某些领域，人类依旧能战胜人工智能呢？根据外媒报道，一个美国的业余棋士在围棋大赛中，击败了人工智能。而赢得这样胜利的步骤，就是简单的分散人工智能在攻击时的注意力。不过，这样的策略随着人工智能学习翻新，不太可能在另一个领域上奏效。

根据英国金融时报的报道，一位名叫Kellin Pelrine的业余棋士，虽然在围棋的业余排名中并不是名列前茅，但是，他在15场比赛中取得14场比赛的胜利，关键是他的对手都是人工智能。Pelrine使用的战术包括在棋盘上的其他角落进行移动，以分散算法的注意力，同时努力包围对手的其他棋子。

报道指出，围棋是一种棋盘游戏，两名玩家在19×19的棋盘上放置黑色或白色的棋子，目标是围绕在比你的对手更大的区域。而如果棋子被对手的棋子所包围，棋子就会从棋盘上移除。对此，即使在棋子即将被对方所包围的情况下，下围棋的人工智能算法似乎没有注意到它所处的困境。但相对的，这种策略对其他人类棋手来说，一眼就能看出来。

这样的结果与2016年进行相同比赛时大相径庭，当时Google旗下的DeepMind的AlphaGo成功击败了韩国职业九段棋士李世乭。那时许多人都认为人类棋手的发展在人工智能发展下将要结束了。不过，这次Pelrine并没有与AlphaGo对战，而是与其他几个下围棋的人工智能算法对战，包括DeepMind在创建AlphaGo Zero时使用技术的KataGo。

值得一提的是，击败这些人工智能算法的策略，似乎是由另一个计算机算法所发现的，而该算法是由一组包括Pelrine在内的研究人员专门设计的，目的就是探索人类玩家可以利用的人工智能策略的弱点。而该算法在与KataGo进行了超过100万场比赛之后，进一步分析了相关的模式。

Pelrine告诉金融时报，虽然借验算法发现的策略有发挥作用，但人类棋手也不难掌握人工智能算法的模式，而且中级等级的棋手就可以使用它来成功击败围棋人工智能算法。因为，人工智能系统可能在其模型被训练执行的过程中看起来像专家，但实际上它们的能力仍然存在令人惊讶的漏洞。

报道进一步指出，研究团队表示，目前针对人工智能的围棋算法策略盲点产生确切原因尚待厘清，但很可能Pelrine使用的方法非常罕见，甚至于算法无法识别它。如果是这样，经过训练以识别该策略的更新模型，预计将来可能不会那么容易被欺骗。

(首图来源：Flickr/Luis de BethencourtCC BY 2.0)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：齐鲁壹点

发布时间：2023-02-20 11:03

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

（澎湃新闻）

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

快照：

AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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人类发现围棋AI弱点获得胜利，暗示深度学习技术存在缺陷

作者：找借口安静

发布时间：2023-02-21 20:49

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原题：人間が囲碁AIに勝利、弱点発見　深層学習の欠陥示唆

摘自：日本经济新闻

作者：新井纪子、青木慎一

编译和整理：找借口安静 第一次借助AI翻译

人类在围棋比赛中成功地打败了目前最强的人工智能（AI）系统。在2016年，计算机的胜利被视为人工智能崛起的一个历史性时刻，但现在情况发生了惊人的变化。

美国业余棋手凯林·佩林（Kelin Pelletier）具备仅次于当地业余顶尖棋手的水平，他利用另一台计算机发现了其特定的缺陷，击败了这个人工智能系统。此后佩林和计算机进行了15局比赛，获得了14次胜利，而这场直接对决没有任何计算机直接对佩林做出辅助。

这次胜利揭示了目前广泛使用的围棋AI程序存在的弱点。这种人工智能技术也被应用于OpenAI在美国旧金山开发的ChatGPT（聊天GPT）等项目中。

电脑调查人工智能的弱点

让人类在棋盘上再次登上冠军宝座的战术，是通过调查人工智能弱点的计算机程序提出的。这个战术被佩林毫不留情地付诸实施。

该程序由美国加州的一家调查公司“FAR AI”开发，其CEO亚当·格里夫表示，“攻击AI的弱点非常容易”，并且该程序已经与围棋系统“KataGo”进行了超过一百万次的对局，还发现了人类棋手可以利用的“盲点”。

该战术的提出者佩林表示，该软件揭示出的必胜法并不平凡，但也并非非常困难。中级水平的棋手可以使用这种方法来击败机器。通过使用这种方法，佩林还成功地击败了围棋AI“Leela Zero”。

尽管计算机提出的战术对击败围棋人工智能有所帮助，但这个决定性的胜利，发生已经毫无悬念地在最复杂的棋类游戏中，领先了人类七年之后才发生的。

由谷歌旗下的英国DeepMind公司开发的系统“AlphaGo”在2016年以4比1的成绩击败了当时世界顶尖的韩国棋手李世石。李世石在三年后退役，他表示这是由于AI的崛起所导致的，表示“有些事物是我无法战胜的”。AlphaGo尚未公开，但可以认为佩林所击败的围棋人工智能的实力与AlphaGo相当。

围棋是让两个玩家在19 x 19的棋盘交替放置黑白棋子，试图围住对方棋子并尽可能多地占领领土的游戏。这种组合非常巨大，计算机无法预测未来所有的着法。

佩林使用的战术是创建一个慢慢形成的大型“环”形，同时用它来围住对手的棋子，并利用棋盘上其他角落的动作来困惑AI。据悉，围棋AI甚至在围堵几乎完成的情况下仍未意识到其脆弱性。

佩林还说：“人类应该很容易看出来。”

暗示了最先进的人工智能存在缺陷

加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·拉塞尔表示，发现最先进的围棋软件中存在弱点，这暗示着支撑现代最先进AI的深度学习系统存在根本性的缺陷。

他补充说，这种系统只能理解过去经历过的特定情况，无法像人类一样轻松地进行泛化。

拉塞尔教授还表示：“再次证明了，认为机器具有超人类的智能的结论还操之过急。”

研究人员表示，围棋软件失误的确切原因只能推测。格里夫博士指出，可能是由于佩林所使用的战术很少被使用，即AI系统没有接受足够类似对局的训练，因此无法识别其脆弱性。

他补充说，当面对像围棋计算机这样的“敌对攻击”时，发现AI系统存在缺陷并不罕见。然而，“我们看到很多大型（AI）系统几乎没有经过充分验证就被广泛部署。”

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AI成为智力运动的助推器

作者：北京体育广播

发布时间：2023-02-16 02:31

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作为最早涉及人工智能的体育项目，智力运动充分发挥了AI先天的优势，一夜之间，棋手似乎都“让梦想照进了现实”，而AI的引入，并没有终结智力运动，而是让这项人类古老运动焕发活力。

AI成为智力运动的助推器06:11来自北京体育广播

AI成为智力运动的助推器音频：00:0006:11后退15秒倍速快进15秒

白金石

近期，美国人工智能公司OpenAI发布免费机器人对话模型ChatGPT火爆出圈，上线仅2个月，活跃用户突破一亿，这也让人工智能AI再次成为人们热议的话题，其实体育界是人工智能最早介入的领域，早在1997年5月，当超级计算机“更深的蓝”第一次在比赛中，战胜当时的国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫之后，AI的雏形已经在国际象棋领域扮演更为重要的角色，据去年夺得男子世团赛冠军的中国队的主力白金石介绍，国际象棋的搜索引擎也是最早被棋手所接受的人工智能辅助学习工具，“我们棋手都用软件来拆棋，很普遍，国际象棋的引擎是世界上最早普及的，当时在卡斯帕罗夫拿世界冠军的时代，他就用国际象棋引擎来拆棋，只不过是这两年引擎的功效越来越强了，我觉得国际象棋引擎对国际象棋发展肯定是有帮助的，它让很多人能够接触到水平很高的‘棋手’，你还可以同它对弈，包括辅助训练。AI肯定是有利于国际象棋这个项目的发展。”

侯逸凡

四届国际象棋女子世界冠军，目前女子世界排名第一的选手侯逸凡认为AI的引入提升了国际象棋整体的认知水平，“从国际象棋领域来讲，AI是我们棋手非常好的一个帮手，不会把它看成敌对关系，更多的是一种辅助工具。来促使我们人类整体对国际象棋水平认知上有一个比较大的提升，这也代表整个国际象棋运动在前进。”

国际象棋特级大师卜祥志表示，AI的出现缩短了人类棋手攀登棋坛高峰的时间，“我觉得积极得方面更多一些，一位棋手要想出成绩需要老师、家长和全社会的帮助，而在竞技层面，当时我们学棋的时候研究一个开局也许需要几个月，但是现在用引擎一拆解，根本就行不通。”

卜祥志

从2016年3月—2017年5月，算力超过“深蓝”数万倍的“阿尔法狗”（AlphaGo）围棋人工智能完胜李世石、柯洁两位围棋界标志性人物后，“阿尔法狗”引发了一系列围棋人工智能的问世与升级，围棋领域也进入了AI时代，目前国家围棋队棋手都在运用人工智能软件进行深度学习和训练，对此，围棋世界冠军陈耀烨九段表示，后AI时期，棋手提高战斗力，还是要看谁在棋上花的功夫更多，“AI出现之后，其实跟以前棋手学习的差别不大，主要还是看谁在棋上花费的时间更大，当然这一方面年轻棋手更有优势，因为年轻棋手精力更旺盛一些。”

不过，目前正在深圳大学任教，传授国际象棋专项理论和实践课的侯逸凡指出，未来在教学方面，也许要在认知领域拓宽AI的边界和方法，发挥其智能功效，而不仅仅把AI当作棋手训练的辅助工具，“至于教学方面，我相信未来还有非常多值得探索的空间，过去这么多年我们只是利用AI算法开发出来的软件去分析和拆棋，大多数情况下，它只适用于有一定水平的业余棋手或者是专业棋手，感觉AI作为分析软件方面的潜力，起到的作用基本上已经被人们挖掘出来，但是其他相关的一些功能是不是可以间接地帮助棋手去备战，以及日常的学习方面还都是空白的领域。”

不过，随着科学技术的不断推进，AI在为智力运动提速的同时，也在这一领域里客观上，为制造混乱提供了一些可能，去年国际象棋棋王卡尔森质疑美国棋手尼曼比赛中作弊一事持续在网上发酵，而围棋的线上对弈也传出不和谐的声音，对此，卜祥志表示，要让年轻棋手从思想上认识到公平竞赛的重要性，“首先作为棋手，你要以身作则，不能有作弊这种行为，另一方面要让青少年棋手明白一个基本的道理，作弊这种手法并不能提升自己的棋艺水平，最后还是要面对面的同职业棋手对弈，国家也要为青少年树立正确的价值观，同时家长需要时刻规范孩子们的行为。”

中生代棋手白金石认为AI不应该为这些负面事件，承担责任，“这一事件不能说是AI和国际象棋软件发展所导致的，我觉得如果有些人企图钻空子，他总会找到隐蔽的途径。”

侯逸凡则表示，人类要正视所面临的问题，“我一直是以正面积极地态度去看待AI，因为毕竟一个新的技术，一个新的时代到来，总会产生各种各样的影响，无可否认AI这种根本性的变革也一定有正反两面，抛开个体极端事件不谈，AI带给人们的还是积极正面的，随着技术的不断发展，人们应该学会同AI和平共处。”

人工智能的出现，无疑加速了智力运动整体发展的进程，今天从运动员身体机能的数据分析，到体育消费和运动健身， AI无处不在，如何以人为本，让AI为人类插上智慧的翅膀，去创造更美好的生活是未来人们持久关注的课题。

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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一雪前耻！业余围棋棋手14:1击败顶尖人工智能KataGo

作者：新浪科技

发布时间：2023-02-21 15:15

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来源：快科技

2016年，谷歌的AlphaGo以4:1击败世界顶级棋手李世石，让围棋界形成一个残酷的共识——人类是无法击败AI的。

但现在，这一共识被一位业余棋手打破了。

这位来自美国的业余棋手名叫Kellin Pelrin，而他的对手，是基于AlphaGO和AlphaZero，由哈佛大学AI研究员David J. Wu开发的顶级开源围棋AI：KataGo。

面对如此悬殊的差距，Kellin Pelrin却采用了一种令人意想不到的方式，以14:1的成绩取得了胜利。

在正式对局前，Pelrin采用FAR AI公司的一款软件与KataGo进行了上百万场对局，并成功从中找到了KataGo的弱点。

在实际对局上，Pelrin通过时不时将棋子落在棋盘其他角落的方式，成功分散了AI的注意力，让它忽略了越来越危险的局势，最终输掉比赛。

事实上，在2016年李世石唯一赢下AlphaGo的一局棋，就向人们揭示了AI棋手的弱点。

在那场对局中，李世石在第78手走了一步超出AlphaGo计算的棋，这似乎导致了AI出现Bug，在之后频繁失误，最终输掉比赛。

而从后来AI研究人员的研究来看，寻找AI棋手的盲点，通过针对性的战术将其击败确实是一个行之有效，并能够复现的策略。

但讽刺的是，这一战术可以击败顶尖的围棋AI，但却无法击败任何一名有一定经验的业余棋手。

【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技

责任编辑：乃河

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人类业余围棋棋士击败人工智能，但发现算法盲点者还是人工智能

作者：十轮网

发布时间：2023-02-21 14:45

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近期，人工智能 (AI) 因为ChatGPT应用而爆红，也让许多人都认为未来人工智能在许多工作上能取代人类。不过，试想着是不是有某些领域，人类依旧能战胜人工智能呢？根据外媒报道，一个美国的业余棋士在围棋大赛中，击败了人工智能。而赢得这样胜利的步骤，就是简单的分散人工智能在攻击时的注意力。不过，这样的策略随着人工智能学习翻新，不太可能在另一个领域上奏效。

根据英国金融时报的报道，一位名叫Kellin Pelrine的业余棋士，虽然在围棋的业余排名中并不是名列前茅，但是，他在15场比赛中取得14场比赛的胜利，关键是他的对手都是人工智能。Pelrine使用的战术包括在棋盘上的其他角落进行移动，以分散算法的注意力，同时努力包围对手的其他棋子。

报道指出，围棋是一种棋盘游戏，两名玩家在19×19的棋盘上放置黑色或白色的棋子，目标是围绕在比你的对手更大的区域。而如果棋子被对手的棋子所包围，棋子就会从棋盘上移除。对此，即使在棋子即将被对方所包围的情况下，下围棋的人工智能算法似乎没有注意到它所处的困境。但相对的，这种策略对其他人类棋手来说，一眼就能看出来。

这样的结果与2016年进行相同比赛时大相径庭，当时Google旗下的DeepMind的AlphaGo成功击败了韩国职业九段棋士李世乭。那时许多人都认为人类棋手的发展在人工智能发展下将要结束了。不过，这次Pelrine并没有与AlphaGo对战，而是与其他几个下围棋的人工智能算法对战，包括DeepMind在创建AlphaGo Zero时使用技术的KataGo。

值得一提的是，击败这些人工智能算法的策略，似乎是由另一个计算机算法所发现的，而该算法是由一组包括Pelrine在内的研究人员专门设计的，目的就是探索人类玩家可以利用的人工智能策略的弱点。而该算法在与KataGo进行了超过100万场比赛之后，进一步分析了相关的模式。

Pelrine告诉金融时报，虽然借验算法发现的策略有发挥作用，但人类棋手也不难掌握人工智能算法的模式，而且中级等级的棋手就可以使用它来成功击败围棋人工智能算法。因为，人工智能系统可能在其模型被训练执行的过程中看起来像专家，但实际上它们的能力仍然存在令人惊讶的漏洞。

报道进一步指出，研究团队表示，目前针对人工智能的围棋算法策略盲点产生确切原因尚待厘清，但很可能Pelrine使用的方法非常罕见，甚至于算法无法识别它。如果是这样，经过训练以识别该策略的更新模型，预计将来可能不会那么容易被欺骗。

(首图来源：Flickr/Luis de BethencourtCC BY 2.0)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：澎湃新闻

发布时间：2023-02-20 10:21

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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局势逆转！在围棋上，人类战胜人工智能

作者：慢半拍的soloer

发布时间：2023-02-20 13:31

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一名人类棋手在围棋比赛中全面击败了排名第一的人工智能系统，令人惊讶地逆转了2016年被视为人工智能崛起里程碑的计算机胜利。

美国选手凯琳·佩林(Kellin Pelrine)的业余排名比最高水平低一级，她利用另一台电脑发现的一个之前不为人知的缺陷击败了这台机器。但是，他在15场比赛中赢了14场的正面交锋是在没有计算机直接支持的情况下进行的。

这一报道突显出当今大多数广泛使用的人工智能系统(包括旧金山OpenAI开发的ChatGPT聊天机器人)都存在的一个弱点，即最好的围棋计算机程序。

让人类在围棋棋盘上重新领先的策略是由一个计算机程序提出的，该程序曾探测人工智能系统，寻找其弱点。佩林毫不留情地提出了建议的计划。

设计该程序的加州研究公司FAR AI首席执行官亚当·格利夫说:“对我们来说，利用这个系统出奇地容易。”他补充说，该软件与顶级围棋系统之一KataGo下了100多万盘棋，以寻找人类玩家可以利用的“盲点”。

佩林说，该软件揭示的制胜策略对人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级困难”，中级水平的玩家可以使用它来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

这场决定性的胜利是在计算机建议的战术的帮助下取得的，七年前，人工智能似乎在通常被认为是所有棋类游戏中最复杂的棋类游戏中以无可置疑的优势领先于人类。

由谷歌旗下研究公司DeepMind设计的AlphaGo系统在2016年以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。世石将自己三年后退出围棋的原因归结于人工智能的崛起，他说人工智能是“一种无法被击败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手轮流在一个用19x19网格标出的棋盘上放置黑色和白色的棋子，试图包围对手的棋子，并围出最大的空间。大量的组合意味着计算机不可能评估所有潜在的未来走向。

Pelrine使用的战术是慢慢地用石头串成一个大“圈”来包围对手的一个组，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩林说，围棋机器人没有注意到自己的弱点，即使在包围圈接近完成的时候。

加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特•拉塞尔表示，在一些最先进的围棋机器上发现一个弱点，表明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本缺陷。

他补充说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类觉得容易的方式进行概括。

罗素说:“这再次表明，我们过于草率地将超人的智力水平归功于机器。”

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一个国产AI战胜了柯洁，一个开源AI扰乱了围棋比赛

作者：量子位

发布时间：2018-05-02 11:35

快照：

伊瓢 岳排槐 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

去年12月底，曾经放言不再与AI进行正式比赛的柯洁，公开宣布“食言”。现在，这场柯洁的“实验之战”胜负已分。

柯洁又输了。

AI又赢了。

在第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛上，柯洁与围棋AI星阵展开人机大战对决。

这场比赛采用中国围棋规则，黑贴3又3/4子，用时为每方2小时，保留五次一分钟读秒。

弈城围棋谈到这场比赛时，是这样描述的：“本局的进程稍显平淡，序盘星阵27在右边五路飞，柯洁28、30冲断，被黑打吃后一口气“推过去”，星阵后台显示此时黑棋胜率已超过60%”。

整个对弈过程如下图，似乎亮点不多，总之一句话，行至145手，柯洁认输。此时距离比赛开始还不到2个半小时。

△ 来自弈城围棋

“和人工智能下棋，总有无力感。”柯洁赛后表示，“这次布局的话，我并没有落后很多，但是到中盘的时候，真要拼计算力的时候，发现自己还是力不从心，真的是算得没有人工智能远，这个也很无奈。”

围棋AI仍在战斗

这次击败柯洁的星阵围棋，什么来头？

从名字上来说，这是一个之前没有出现过的AI，但从团队和技术基础层面来看，却并不是新鲜面孔。

先来说团队。

星阵围棋背后的关键人物，一个是金涬，一个是由小川。金涬也是此次星阵围棋与柯洁对战时的“人肉臂”。

金涬2005年于清华大学计算机系获得博士学位，曾先后在IBM、阿里巴巴、腾讯担任高级技术岗位。而由小川是清华大学副教授，清华围棋AI负责人，他开发了围棋AI神算子。

星阵围棋就是在神算子的基础上发展而来。

当然最重要的还是参考了AlphaGo。金涬之前也对星阵围棋与AlphaGo之间的差异进行过详细的介绍，有两点：

“第一，我们在模型结构，特征的表达，训练的方法，MTCS架构上都有一些区别，这些区别让我们跟AlphaGo李世乭版本相比，水平有所提升；第二，我们没有使用AlphaGo第二篇论文的强化学习技术。”

△ 金涬

之所以没有参考AlphaGo Zero，金涬也解释说“对弈消耗的计算资源空前巨大，令中小团队望而却步。”这个团队正探索研究消耗更少计算资源，使用更少训练样本的新方法。

当然，星阵围棋搞AI目光还在更远处，这家公司已经和网信集团有了深度合作（好像是也拿了投资），据称“双方将共同探索将人工智能算法移植到金融、健康医疗、生活服务等多种应用场景中”。

从上面描述来看，星阵围棋的算力并不算AI中的绝顶高手。战胜柯洁现在更大是象征意义，那么，星阵围棋与其他围棋AI相比实力如何呢？

在与柯洁对战之前，星阵围棋与另一个围棋人工智能程序LeelaZero展开了对战，最终星阵3:2获胜。

与更厉害的“同行”相比呢？不知道。

与这次人机大战同时，还举行了围棋AI的“机机”大战。不过星阵围棋并没有参加，目前同步举行的“世界人工智能围棋大赛”中，夺冠呼声最高的应该是来自腾讯的围棋AI绝艺。

顺便说一句，绝艺现在还成了中国国家围棋队的训练专用AI……

还有一事。去年底，柯洁说再次举行人机线下大战时，当时传说中的对手并不是星阵围棋，而是天壤。以及，当时也说过这次大战，将首次使用机械臂落子，而不是传统的“人肉臂”。

这两点都变了。不过，其实柯洁还是跟机械臂玩了一下，以前大家都以为是下图这样的。

其实是这样的。

△ 图片来自弈城围棋

史上首例围棋比赛作弊风波

在围棋AI大肆击败职业棋手的同时，也有人把开源围棋AI用在了不该用的地方。

还是跟上面提到的LeelaZero有关。

量子位曾经介绍过LeelaZero这个围棋AI《他实现了AlphaGo Zero的算法，发现可能还得训练1700年｜代码》，它是比利时小哥Gian-Carlo Pascutto仿照AlphaGo Zero开发的一个围棋AI，发在了github上。

作为一个开源的AI，总有人可以轻而易举的拿到并利用它，比如，偷偷拿到人类棋手的围棋比赛上做个弊。

据新浪体育报道，在2018丽水清韵杯全国业余围棋公开赛上，一名刘姓棋手出人意料的战胜了曾获世界业余围棋锦标赛冠军的胡煜清八段，被怀疑使用围棋AI LeelaZero作弊，这可能是线下比赛中首次出现AI作弊。

△2018丽水清韵杯现场（图片来自弈客围棋）

被怀疑作弊的刘某是一名来自江苏的大学生， 他用化名进入了围棋圈，并获得业余围棋六段。此前，在伟星杯全国业余围棋公开赛中，作为围棋新人的刘某一鸣惊人，8胜3负，凭借直胜对手而排名第10。

随后，刘某与业余天王胡煜清八段等200余名选手一起来到了浙江丽水，参加丽水清韵杯全国业余围棋公开赛。

一开始与刘某对弈的几名选手察觉出了一丝丝异样：

“他赢棋时的退让和机器一模一样。”

“他每次执白都撞在小目上。”

“他前半场把我虐得很惨，结果后面突然不行了，就好像AI出bug了一样。”

“他初出茅庐只有业余六段，可是局面掌控堪比胡煜清胡天王。”

没想到一语成谶，刘某后来真的赢了胡煜清。

胡煜清事后的一条朋友圈透露，输掉比赛、拿到棋谱后棋界友人用围棋AI LeelaZero测试，发现刘某的招法与AI几乎一模一样。

据参赛选手透露，比赛过程中，刘某衬衫胸口处的口袋里放着手机，手机摄像头刚好面对棋盘。而在赛前，刘某一直挂着耳机，手中摇着一把女式折扇，坐姿有些异样。

△疑似作弊选手的手机摄像头正对棋盘

刘某的现场表现也十分可疑。与刘某对弈的其他选手透露，在某场对局中，刘某一直下的又好又快，随后手机被裁判要求收起来，此后下子又慢又差，仿佛从职业选手变成了业余四段选手。

比赛作弊终究是会露出马脚。

胡煜清的意外失败震惊了围棋界，一时媒体、选手议论纷纷。当天晚上，中国围棋协会发布通知，禁止参赛棋手在比赛中将手机放置在衬衣口袋外、桌面等明处，违者第一次口头警告，第二次直接判负。

随后，刘某选择弃赛。

接受新京报记者采访时，刘某声明自己并没有作弊且患有抑郁症，之所以招法类似AI，是因为此前对AI围棋进行了大量研究。

至于手机放在衬衫口袋且摄像头朝外，是因为自己其他口袋已经装了现金和充电宝，只好放在衬衫口袋：“难道你会把手机的屏幕对外放在口袋里吗？”

胡煜清看到刘某的辩解后，发微博说，自己不争胜负，只希望在AI时代围棋规则可以更为完善；年轻人为了圆一个谎而说更多谎只会让自己不快乐，希望棋友宽容对待年轻的刘某。

其实不只是围棋领域，早就被AI征服的国际象棋领域，同样如此。

2015年的迪拜国际象棋公开赛上，格鲁吉亚国际象棋大师盖奥兹·尼古拉泽在比赛中频频上厕所，被对手提出申诉后，裁判在厕所隔间的手纸里发现了尼古拉泽的手机。

尽管尼古拉泽否认自己作弊，但很遗憾的是他在比赛期间留下了社交网站的登录记录，并且手机上还安装了一个国际象棋程序。被实锤砸中的尼古拉泽随后被禁赛15年。

One More Thing

最后说个花絮。

盘外招并不只是“纯人类”会用。

1997年的国际象棋“人机大战”中，IBM的深蓝战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。但在20年后，美国知名科技记者Steven Levy撰文回忆，深蓝战胜卡斯帕罗夫赢得并不光彩。

△卡斯帕罗夫与深蓝对弈（图片来自新华社）

在这场比赛中，IBM并没有遵循人类比赛的规则，拿出深蓝以往下棋的记录文件，也就是说，只有深蓝知道对手的棋风和习惯，而卡斯帕罗夫对深蓝几乎一无所知。

并且，深蓝还对卡斯帕罗夫发动了心理战，故弄玄虚干扰他的的情绪，也是卡斯帕罗夫在第六盘重大失误直接宣布认输的原因之一。

之后的新闻发布会上，卡斯帕罗夫提出希望在更加公平的情况下重赛，IBM同意了这一请求，决定择日重赛。

赢了世界冠军后，IBM股价不出意外的上涨了。而所谓的公平重赛并没有举行，卡斯帕罗夫被放了鸽子。

— 完 —

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当围棋选手用AI作弊时，面对人工智能，失败的不是智慧，而是尊严

作者：闲时翻书君

发布时间：2020-07-18 08:06

快照：

图文无关，源于版权方

韩国的围棋比赛中，一名棋手因为使用“人工智能”（AI）进行作弊，7月15日被法院判处有期徒刑1年。

这件事情让人关注的原因有两个：

在围棋比赛中用“围棋程序”辅助决策，破坏了比赛的公正性，是一种新的作弊方式。因为被识破，面临的处分很重，坐牢1年。

01不断升级，人工智能对人类的挑战

曾经的超级电脑“深蓝”，在1997年5月战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，意味着人工智能在“国际象棋”领域的一次完美超越。

但那时没有人敢说人工智能在“围棋”上能赢人类。

原因很简单，比起国际象棋，围棋的规则灵活太多了，一个棋盘，随处可以落子，对于依靠“用最短时间，尝试每一种走法，并分析成功可能性”的机器策略而言，即便是最快的计算机，围棋意也意味着不可能完成的海量计算。

围棋本是人类智慧优越于“人工智能”的一个最佳佐证。

源于版权方

20年之后，人工智能完成了又一次突破。

“阿尔法狗”（AlphaGo）分别在2016年击败了韩国围棋手李世石，2017年击败了中国的柯洁。

人类棋手在面对强大的人工智能对手时，几乎“毫无胜算”。

02“应变而变”的不止有积极的一方，也有消极的“逐利者”

这个时刻注定被写入历史，而与此同时，也改变了很多棋手的学习围棋的方法。

棋手们开始通过与人工智能对弈来获得棋艺上的进步。

因为AI下棋，没有定法，武侠世界里的“无招胜有招”，就是这个道理吧。

与出色的电脑程序对弈，对于开拓思维很有帮助。

源于网络

然而，人工智能超越人类围棋能力上限这个事实，又被“别有用心”之人觊觎。

根据报告消息，这位作弊的选手，通过微型摄像、通讯设备与外界联络，实时传送信息，再由外面的帮手用围棋程序“AILeela Zero”分析后，将判断结果回传给围棋选手。

听起来，和一般的考试作弊手段差不多。区别在于，外场的援助里还有一个“人工智能”的存在。

也许人工智能的分析可以做到近乎“完美”，但作弊的手段却不是“天衣无缝”的。

源于版权方

反思这个事件，其实会有一些“悲凉”的味道，人类为之自豪的“智慧”，在围棋这个领域，已经到了“不堪”的程度了。

更让人痛心的是，本该成为“人工智能”主人的角色，有人为了“蝇头小利”和“虚荣心”，竟然愿意放下自己的尊严和自尊心，屈从于“人工智能”的指挥。

03就智慧而言，机器也许永远赶不上人类，除非我们放弃独立思考的尊严

新一代的人工智能，早已超越了早期的“穷举算法”，新的人工智能有了“学习知识”的能力。拿不断迭代的AlphaGo程序来说，初代的AlphaGo算法，通过学习人类的对局来构建程序的体系，而不断升级后的版本，已经可以完全抛开人类棋谱的底层数据构建，只需要最基本的围棋规则，然后通过自己和自己对弈，从0开始不断优化程序逻辑，这就是AhphaGo Zero。

令人更加惊讶的是，AhphaGo Zero自己和自己玩了几天时间之后，就击败了前代的AhphaGo程序，也就是说摒弃人类对弈思维，从0开始的程序，击败了通过千万次学习人类对局的程序。

源于版权方

但在我看来，与人类相比，人工智能的学习模式仍然有很大的领域局限性，其基本逻辑仍然是由线性思维构成，完全不足以挑战人类。

但如果我们放下尊严，用人工智能代替人类去思考决策，那未来谁才是这个世界的主宰，就不好定论了。

04写在最后

韩国棋院在法院判决后发表声明称：“这是有计划地使用人工智能进行犯罪，这种罪行非常恶劣，损害了比赛的公平性和破坏比赛的进行。”

源于网络

有期徒刑1年的惩罚，对于这名棋手来说，应该是足够严厉的了，这件事情也有了一个结局。

但对于还有漫长旅程要走的人类而言，如何在发展人工智能的同时，及时升级人类与人工智能的“伦理关系”，或许才刚刚开始。

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文：闲时翻书君，原创文字，请勿转载

图：部分源自网络；部分源于版权方，未经版权方许可，不得使用

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：澎湃新闻

发布时间：2023-02-20 10:21

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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局势逆转！在围棋上，人类战胜人工智能

作者：慢半拍的soloer

发布时间：2023-02-20 13:31

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一名人类棋手在围棋比赛中全面击败了排名第一的人工智能系统，令人惊讶地逆转了2016年被视为人工智能崛起里程碑的计算机胜利。

美国选手凯琳·佩林(Kellin Pelrine)的业余排名比最高水平低一级，她利用另一台电脑发现的一个之前不为人知的缺陷击败了这台机器。但是，他在15场比赛中赢了14场的正面交锋是在没有计算机直接支持的情况下进行的。

这一报道突显出当今大多数广泛使用的人工智能系统(包括旧金山OpenAI开发的ChatGPT聊天机器人)都存在的一个弱点，即最好的围棋计算机程序。

让人类在围棋棋盘上重新领先的策略是由一个计算机程序提出的，该程序曾探测人工智能系统，寻找其弱点。佩林毫不留情地提出了建议的计划。

设计该程序的加州研究公司FAR AI首席执行官亚当·格利夫说:“对我们来说，利用这个系统出奇地容易。”他补充说，该软件与顶级围棋系统之一KataGo下了100多万盘棋，以寻找人类玩家可以利用的“盲点”。

佩林说，该软件揭示的制胜策略对人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级困难”，中级水平的玩家可以使用它来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

这场决定性的胜利是在计算机建议的战术的帮助下取得的，七年前，人工智能似乎在通常被认为是所有棋类游戏中最复杂的棋类游戏中以无可置疑的优势领先于人类。

由谷歌旗下研究公司DeepMind设计的AlphaGo系统在2016年以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。世石将自己三年后退出围棋的原因归结于人工智能的崛起，他说人工智能是“一种无法被击败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手轮流在一个用19x19网格标出的棋盘上放置黑色和白色的棋子，试图包围对手的棋子，并围出最大的空间。大量的组合意味着计算机不可能评估所有潜在的未来走向。

Pelrine使用的战术是慢慢地用石头串成一个大“圈”来包围对手的一个组，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩林说，围棋机器人没有注意到自己的弱点，即使在包围圈接近完成的时候。

加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特•拉塞尔表示，在一些最先进的围棋机器上发现一个弱点，表明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本缺陷。

他补充说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类觉得容易的方式进行概括。

罗素说:“这再次表明，我们过于草率地将超人的智力水平归功于机器。”

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一个国产AI战胜了柯洁，一个开源AI扰乱了围棋比赛

作者：量子位

发布时间：2018-05-02 11:35

快照：

伊瓢 岳排槐 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

去年12月底，曾经放言不再与AI进行正式比赛的柯洁，公开宣布“食言”。现在，这场柯洁的“实验之战”胜负已分。

柯洁又输了。

AI又赢了。

在第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛上，柯洁与围棋AI星阵展开人机大战对决。

这场比赛采用中国围棋规则，黑贴3又3/4子，用时为每方2小时，保留五次一分钟读秒。

弈城围棋谈到这场比赛时，是这样描述的：“本局的进程稍显平淡，序盘星阵27在右边五路飞，柯洁28、30冲断，被黑打吃后一口气“推过去”，星阵后台显示此时黑棋胜率已超过60%”。

整个对弈过程如下图，似乎亮点不多，总之一句话，行至145手，柯洁认输。此时距离比赛开始还不到2个半小时。

△ 来自弈城围棋

“和人工智能下棋，总有无力感。”柯洁赛后表示，“这次布局的话，我并没有落后很多，但是到中盘的时候，真要拼计算力的时候，发现自己还是力不从心，真的是算得没有人工智能远，这个也很无奈。”

围棋AI仍在战斗

这次击败柯洁的星阵围棋，什么来头？

从名字上来说，这是一个之前没有出现过的AI，但从团队和技术基础层面来看，却并不是新鲜面孔。

先来说团队。

星阵围棋背后的关键人物，一个是金涬，一个是由小川。金涬也是此次星阵围棋与柯洁对战时的“人肉臂”。

金涬2005年于清华大学计算机系获得博士学位，曾先后在IBM、阿里巴巴、腾讯担任高级技术岗位。而由小川是清华大学副教授，清华围棋AI负责人，他开发了围棋AI神算子。

星阵围棋就是在神算子的基础上发展而来。

当然最重要的还是参考了AlphaGo。金涬之前也对星阵围棋与AlphaGo之间的差异进行过详细的介绍，有两点：

“第一，我们在模型结构，特征的表达，训练的方法，MTCS架构上都有一些区别，这些区别让我们跟AlphaGo李世乭版本相比，水平有所提升；第二，我们没有使用AlphaGo第二篇论文的强化学习技术。”

△ 金涬

之所以没有参考AlphaGo Zero，金涬也解释说“对弈消耗的计算资源空前巨大，令中小团队望而却步。”这个团队正探索研究消耗更少计算资源，使用更少训练样本的新方法。

当然，星阵围棋搞AI目光还在更远处，这家公司已经和网信集团有了深度合作（好像是也拿了投资），据称“双方将共同探索将人工智能算法移植到金融、健康医疗、生活服务等多种应用场景中”。

从上面描述来看，星阵围棋的算力并不算AI中的绝顶高手。战胜柯洁现在更大是象征意义，那么，星阵围棋与其他围棋AI相比实力如何呢？

在与柯洁对战之前，星阵围棋与另一个围棋人工智能程序LeelaZero展开了对战，最终星阵3:2获胜。

与更厉害的“同行”相比呢？不知道。

与这次人机大战同时，还举行了围棋AI的“机机”大战。不过星阵围棋并没有参加，目前同步举行的“世界人工智能围棋大赛”中，夺冠呼声最高的应该是来自腾讯的围棋AI绝艺。

顺便说一句，绝艺现在还成了中国国家围棋队的训练专用AI……

还有一事。去年底，柯洁说再次举行人机线下大战时，当时传说中的对手并不是星阵围棋，而是天壤。以及，当时也说过这次大战，将首次使用机械臂落子，而不是传统的“人肉臂”。

这两点都变了。不过，其实柯洁还是跟机械臂玩了一下，以前大家都以为是下图这样的。

其实是这样的。

△ 图片来自弈城围棋

史上首例围棋比赛作弊风波

在围棋AI大肆击败职业棋手的同时，也有人把开源围棋AI用在了不该用的地方。

还是跟上面提到的LeelaZero有关。

量子位曾经介绍过LeelaZero这个围棋AI《他实现了AlphaGo Zero的算法，发现可能还得训练1700年｜代码》，它是比利时小哥Gian-Carlo Pascutto仿照AlphaGo Zero开发的一个围棋AI，发在了github上。

作为一个开源的AI，总有人可以轻而易举的拿到并利用它，比如，偷偷拿到人类棋手的围棋比赛上做个弊。

据新浪体育报道，在2018丽水清韵杯全国业余围棋公开赛上，一名刘姓棋手出人意料的战胜了曾获世界业余围棋锦标赛冠军的胡煜清八段，被怀疑使用围棋AI LeelaZero作弊，这可能是线下比赛中首次出现AI作弊。

△2018丽水清韵杯现场（图片来自弈客围棋）

被怀疑作弊的刘某是一名来自江苏的大学生， 他用化名进入了围棋圈，并获得业余围棋六段。此前，在伟星杯全国业余围棋公开赛中，作为围棋新人的刘某一鸣惊人，8胜3负，凭借直胜对手而排名第10。

随后，刘某与业余天王胡煜清八段等200余名选手一起来到了浙江丽水，参加丽水清韵杯全国业余围棋公开赛。

一开始与刘某对弈的几名选手察觉出了一丝丝异样：

“他赢棋时的退让和机器一模一样。”

“他每次执白都撞在小目上。”

“他前半场把我虐得很惨，结果后面突然不行了，就好像AI出bug了一样。”

“他初出茅庐只有业余六段，可是局面掌控堪比胡煜清胡天王。”

没想到一语成谶，刘某后来真的赢了胡煜清。

胡煜清事后的一条朋友圈透露，输掉比赛、拿到棋谱后棋界友人用围棋AI LeelaZero测试，发现刘某的招法与AI几乎一模一样。

据参赛选手透露，比赛过程中，刘某衬衫胸口处的口袋里放着手机，手机摄像头刚好面对棋盘。而在赛前，刘某一直挂着耳机，手中摇着一把女式折扇，坐姿有些异样。

△疑似作弊选手的手机摄像头正对棋盘

刘某的现场表现也十分可疑。与刘某对弈的其他选手透露，在某场对局中，刘某一直下的又好又快，随后手机被裁判要求收起来，此后下子又慢又差，仿佛从职业选手变成了业余四段选手。

比赛作弊终究是会露出马脚。

胡煜清的意外失败震惊了围棋界，一时媒体、选手议论纷纷。当天晚上，中国围棋协会发布通知，禁止参赛棋手在比赛中将手机放置在衬衣口袋外、桌面等明处，违者第一次口头警告，第二次直接判负。

随后，刘某选择弃赛。

接受新京报记者采访时，刘某声明自己并没有作弊且患有抑郁症，之所以招法类似AI，是因为此前对AI围棋进行了大量研究。

至于手机放在衬衫口袋且摄像头朝外，是因为自己其他口袋已经装了现金和充电宝，只好放在衬衫口袋：“难道你会把手机的屏幕对外放在口袋里吗？”

胡煜清看到刘某的辩解后，发微博说，自己不争胜负，只希望在AI时代围棋规则可以更为完善；年轻人为了圆一个谎而说更多谎只会让自己不快乐，希望棋友宽容对待年轻的刘某。

其实不只是围棋领域，早就被AI征服的国际象棋领域，同样如此。

2015年的迪拜国际象棋公开赛上，格鲁吉亚国际象棋大师盖奥兹·尼古拉泽在比赛中频频上厕所，被对手提出申诉后，裁判在厕所隔间的手纸里发现了尼古拉泽的手机。

尽管尼古拉泽否认自己作弊，但很遗憾的是他在比赛期间留下了社交网站的登录记录，并且手机上还安装了一个国际象棋程序。被实锤砸中的尼古拉泽随后被禁赛15年。

One More Thing

最后说个花絮。

盘外招并不只是“纯人类”会用。

1997年的国际象棋“人机大战”中，IBM的深蓝战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。但在20年后，美国知名科技记者Steven Levy撰文回忆，深蓝战胜卡斯帕罗夫赢得并不光彩。

△卡斯帕罗夫与深蓝对弈（图片来自新华社）

在这场比赛中，IBM并没有遵循人类比赛的规则，拿出深蓝以往下棋的记录文件，也就是说，只有深蓝知道对手的棋风和习惯，而卡斯帕罗夫对深蓝几乎一无所知。

并且，深蓝还对卡斯帕罗夫发动了心理战，故弄玄虚干扰他的的情绪，也是卡斯帕罗夫在第六盘重大失误直接宣布认输的原因之一。

之后的新闻发布会上，卡斯帕罗夫提出希望在更加公平的情况下重赛，IBM同意了这一请求，决定择日重赛。

赢了世界冠军后，IBM股价不出意外的上涨了。而所谓的公平重赛并没有举行，卡斯帕罗夫被放了鸽子。

— 完 —

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当围棋选手用AI作弊时，面对人工智能，失败的不是智慧，而是尊严

作者：闲时翻书君

发布时间：2020-07-18 08:06

快照：

图文无关，源于版权方

韩国的围棋比赛中，一名棋手因为使用“人工智能”（AI）进行作弊，7月15日被法院判处有期徒刑1年。

这件事情让人关注的原因有两个：

在围棋比赛中用“围棋程序”辅助决策，破坏了比赛的公正性，是一种新的作弊方式。因为被识破，面临的处分很重，坐牢1年。

01不断升级，人工智能对人类的挑战

曾经的超级电脑“深蓝”，在1997年5月战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，意味着人工智能在“国际象棋”领域的一次完美超越。

但那时没有人敢说人工智能在“围棋”上能赢人类。

原因很简单，比起国际象棋，围棋的规则灵活太多了，一个棋盘，随处可以落子，对于依靠“用最短时间，尝试每一种走法，并分析成功可能性”的机器策略而言，即便是最快的计算机，围棋意也意味着不可能完成的海量计算。

围棋本是人类智慧优越于“人工智能”的一个最佳佐证。

源于版权方

20年之后，人工智能完成了又一次突破。

“阿尔法狗”（AlphaGo）分别在2016年击败了韩国围棋手李世石，2017年击败了中国的柯洁。

人类棋手在面对强大的人工智能对手时，几乎“毫无胜算”。

02“应变而变”的不止有积极的一方，也有消极的“逐利者”

这个时刻注定被写入历史，而与此同时，也改变了很多棋手的学习围棋的方法。

棋手们开始通过与人工智能对弈来获得棋艺上的进步。

因为AI下棋，没有定法，武侠世界里的“无招胜有招”，就是这个道理吧。

与出色的电脑程序对弈，对于开拓思维很有帮助。

源于网络

然而，人工智能超越人类围棋能力上限这个事实，又被“别有用心”之人觊觎。

根据报告消息，这位作弊的选手，通过微型摄像、通讯设备与外界联络，实时传送信息，再由外面的帮手用围棋程序“AILeela Zero”分析后，将判断结果回传给围棋选手。

听起来，和一般的考试作弊手段差不多。区别在于，外场的援助里还有一个“人工智能”的存在。

也许人工智能的分析可以做到近乎“完美”，但作弊的手段却不是“天衣无缝”的。

源于版权方

反思这个事件，其实会有一些“悲凉”的味道，人类为之自豪的“智慧”，在围棋这个领域，已经到了“不堪”的程度了。

更让人痛心的是，本该成为“人工智能”主人的角色，有人为了“蝇头小利”和“虚荣心”，竟然愿意放下自己的尊严和自尊心，屈从于“人工智能”的指挥。

03就智慧而言，机器也许永远赶不上人类，除非我们放弃独立思考的尊严

新一代的人工智能，早已超越了早期的“穷举算法”，新的人工智能有了“学习知识”的能力。拿不断迭代的AlphaGo程序来说，初代的AlphaGo算法，通过学习人类的对局来构建程序的体系，而不断升级后的版本，已经可以完全抛开人类棋谱的底层数据构建，只需要最基本的围棋规则，然后通过自己和自己对弈，从0开始不断优化程序逻辑，这就是AhphaGo Zero。

令人更加惊讶的是，AhphaGo Zero自己和自己玩了几天时间之后，就击败了前代的AhphaGo程序，也就是说摒弃人类对弈思维，从0开始的程序，击败了通过千万次学习人类对局的程序。

源于版权方

但在我看来，与人类相比，人工智能的学习模式仍然有很大的领域局限性，其基本逻辑仍然是由线性思维构成，完全不足以挑战人类。

但如果我们放下尊严，用人工智能代替人类去思考决策，那未来谁才是这个世界的主宰，就不好定论了。

04写在最后

韩国棋院在法院判决后发表声明称：“这是有计划地使用人工智能进行犯罪，这种罪行非常恶劣，损害了比赛的公平性和破坏比赛的进行。”

源于网络

有期徒刑1年的惩罚，对于这名棋手来说，应该是足够严厉的了，这件事情也有了一个结局。

但对于还有漫长旅程要走的人类而言，如何在发展人工智能的同时，及时升级人类与人工智能的“伦理关系”，或许才刚刚开始。

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文：闲时翻书君，原创文字，请勿转载

图：部分源自网络；部分源于版权方，未经版权方许可，不得使用

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：澎湃新闻

发布时间：2023-02-20 10:21

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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局势逆转！在围棋上，人类战胜人工智能

作者：慢半拍的soloer

发布时间：2023-02-20 13:31

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一名人类棋手在围棋比赛中全面击败了排名第一的人工智能系统，令人惊讶地逆转了2016年被视为人工智能崛起里程碑的计算机胜利。

美国选手凯琳·佩林(Kellin Pelrine)的业余排名比最高水平低一级，她利用另一台电脑发现的一个之前不为人知的缺陷击败了这台机器。但是，他在15场比赛中赢了14场的正面交锋是在没有计算机直接支持的情况下进行的。

这一报道突显出当今大多数广泛使用的人工智能系统(包括旧金山OpenAI开发的ChatGPT聊天机器人)都存在的一个弱点，即最好的围棋计算机程序。

让人类在围棋棋盘上重新领先的策略是由一个计算机程序提出的，该程序曾探测人工智能系统，寻找其弱点。佩林毫不留情地提出了建议的计划。

设计该程序的加州研究公司FAR AI首席执行官亚当·格利夫说:“对我们来说，利用这个系统出奇地容易。”他补充说，该软件与顶级围棋系统之一KataGo下了100多万盘棋，以寻找人类玩家可以利用的“盲点”。

佩林说，该软件揭示的制胜策略对人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级困难”，中级水平的玩家可以使用它来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

这场决定性的胜利是在计算机建议的战术的帮助下取得的，七年前，人工智能似乎在通常被认为是所有棋类游戏中最复杂的棋类游戏中以无可置疑的优势领先于人类。

由谷歌旗下研究公司DeepMind设计的AlphaGo系统在2016年以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。世石将自己三年后退出围棋的原因归结于人工智能的崛起，他说人工智能是“一种无法被击败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手轮流在一个用19x19网格标出的棋盘上放置黑色和白色的棋子，试图包围对手的棋子，并围出最大的空间。大量的组合意味着计算机不可能评估所有潜在的未来走向。

Pelrine使用的战术是慢慢地用石头串成一个大“圈”来包围对手的一个组，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩林说，围棋机器人没有注意到自己的弱点，即使在包围圈接近完成的时候。

加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特•拉塞尔表示，在一些最先进的围棋机器上发现一个弱点，表明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本缺陷。

他补充说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类觉得容易的方式进行概括。

罗素说:“这再次表明，我们过于草率地将超人的智力水平归功于机器。”

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一个国产AI战胜了柯洁，一个开源AI扰乱了围棋比赛

作者：量子位

发布时间：2018-05-02 11:35

快照：

伊瓢 岳排槐 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

去年12月底，曾经放言不再与AI进行正式比赛的柯洁，公开宣布“食言”。现在，这场柯洁的“实验之战”胜负已分。

柯洁又输了。

AI又赢了。

在第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛上，柯洁与围棋AI星阵展开人机大战对决。

这场比赛采用中国围棋规则，黑贴3又3/4子，用时为每方2小时，保留五次一分钟读秒。

弈城围棋谈到这场比赛时，是这样描述的：“本局的进程稍显平淡，序盘星阵27在右边五路飞，柯洁28、30冲断，被黑打吃后一口气“推过去”，星阵后台显示此时黑棋胜率已超过60%”。

整个对弈过程如下图，似乎亮点不多，总之一句话，行至145手，柯洁认输。此时距离比赛开始还不到2个半小时。

△ 来自弈城围棋

“和人工智能下棋，总有无力感。”柯洁赛后表示，“这次布局的话，我并没有落后很多，但是到中盘的时候，真要拼计算力的时候，发现自己还是力不从心，真的是算得没有人工智能远，这个也很无奈。”

围棋AI仍在战斗

这次击败柯洁的星阵围棋，什么来头？

从名字上来说，这是一个之前没有出现过的AI，但从团队和技术基础层面来看，却并不是新鲜面孔。

先来说团队。

星阵围棋背后的关键人物，一个是金涬，一个是由小川。金涬也是此次星阵围棋与柯洁对战时的“人肉臂”。

金涬2005年于清华大学计算机系获得博士学位，曾先后在IBM、阿里巴巴、腾讯担任高级技术岗位。而由小川是清华大学副教授，清华围棋AI负责人，他开发了围棋AI神算子。

星阵围棋就是在神算子的基础上发展而来。

当然最重要的还是参考了AlphaGo。金涬之前也对星阵围棋与AlphaGo之间的差异进行过详细的介绍，有两点：

“第一，我们在模型结构，特征的表达，训练的方法，MTCS架构上都有一些区别，这些区别让我们跟AlphaGo李世乭版本相比，水平有所提升；第二，我们没有使用AlphaGo第二篇论文的强化学习技术。”

△ 金涬

之所以没有参考AlphaGo Zero，金涬也解释说“对弈消耗的计算资源空前巨大，令中小团队望而却步。”这个团队正探索研究消耗更少计算资源，使用更少训练样本的新方法。

当然，星阵围棋搞AI目光还在更远处，这家公司已经和网信集团有了深度合作（好像是也拿了投资），据称“双方将共同探索将人工智能算法移植到金融、健康医疗、生活服务等多种应用场景中”。

从上面描述来看，星阵围棋的算力并不算AI中的绝顶高手。战胜柯洁现在更大是象征意义，那么，星阵围棋与其他围棋AI相比实力如何呢？

在与柯洁对战之前，星阵围棋与另一个围棋人工智能程序LeelaZero展开了对战，最终星阵3:2获胜。

与更厉害的“同行”相比呢？不知道。

与这次人机大战同时，还举行了围棋AI的“机机”大战。不过星阵围棋并没有参加，目前同步举行的“世界人工智能围棋大赛”中，夺冠呼声最高的应该是来自腾讯的围棋AI绝艺。

顺便说一句，绝艺现在还成了中国国家围棋队的训练专用AI……

还有一事。去年底，柯洁说再次举行人机线下大战时，当时传说中的对手并不是星阵围棋，而是天壤。以及，当时也说过这次大战，将首次使用机械臂落子，而不是传统的“人肉臂”。

这两点都变了。不过，其实柯洁还是跟机械臂玩了一下，以前大家都以为是下图这样的。

其实是这样的。

△ 图片来自弈城围棋

史上首例围棋比赛作弊风波

在围棋AI大肆击败职业棋手的同时，也有人把开源围棋AI用在了不该用的地方。

还是跟上面提到的LeelaZero有关。

量子位曾经介绍过LeelaZero这个围棋AI《他实现了AlphaGo Zero的算法，发现可能还得训练1700年｜代码》，它是比利时小哥Gian-Carlo Pascutto仿照AlphaGo Zero开发的一个围棋AI，发在了github上。

作为一个开源的AI，总有人可以轻而易举的拿到并利用它，比如，偷偷拿到人类棋手的围棋比赛上做个弊。

据新浪体育报道，在2018丽水清韵杯全国业余围棋公开赛上，一名刘姓棋手出人意料的战胜了曾获世界业余围棋锦标赛冠军的胡煜清八段，被怀疑使用围棋AI LeelaZero作弊，这可能是线下比赛中首次出现AI作弊。

△2018丽水清韵杯现场（图片来自弈客围棋）

被怀疑作弊的刘某是一名来自江苏的大学生， 他用化名进入了围棋圈，并获得业余围棋六段。此前，在伟星杯全国业余围棋公开赛中，作为围棋新人的刘某一鸣惊人，8胜3负，凭借直胜对手而排名第10。

随后，刘某与业余天王胡煜清八段等200余名选手一起来到了浙江丽水，参加丽水清韵杯全国业余围棋公开赛。

一开始与刘某对弈的几名选手察觉出了一丝丝异样：

“他赢棋时的退让和机器一模一样。”

“他每次执白都撞在小目上。”

“他前半场把我虐得很惨，结果后面突然不行了，就好像AI出bug了一样。”

“他初出茅庐只有业余六段，可是局面掌控堪比胡煜清胡天王。”

没想到一语成谶，刘某后来真的赢了胡煜清。

胡煜清事后的一条朋友圈透露，输掉比赛、拿到棋谱后棋界友人用围棋AI LeelaZero测试，发现刘某的招法与AI几乎一模一样。

据参赛选手透露，比赛过程中，刘某衬衫胸口处的口袋里放着手机，手机摄像头刚好面对棋盘。而在赛前，刘某一直挂着耳机，手中摇着一把女式折扇，坐姿有些异样。

△疑似作弊选手的手机摄像头正对棋盘

刘某的现场表现也十分可疑。与刘某对弈的其他选手透露，在某场对局中，刘某一直下的又好又快，随后手机被裁判要求收起来，此后下子又慢又差，仿佛从职业选手变成了业余四段选手。

比赛作弊终究是会露出马脚。

胡煜清的意外失败震惊了围棋界，一时媒体、选手议论纷纷。当天晚上，中国围棋协会发布通知，禁止参赛棋手在比赛中将手机放置在衬衣口袋外、桌面等明处，违者第一次口头警告，第二次直接判负。

随后，刘某选择弃赛。

接受新京报记者采访时，刘某声明自己并没有作弊且患有抑郁症，之所以招法类似AI，是因为此前对AI围棋进行了大量研究。

至于手机放在衬衫口袋且摄像头朝外，是因为自己其他口袋已经装了现金和充电宝，只好放在衬衫口袋：“难道你会把手机的屏幕对外放在口袋里吗？”

胡煜清看到刘某的辩解后，发微博说，自己不争胜负，只希望在AI时代围棋规则可以更为完善；年轻人为了圆一个谎而说更多谎只会让自己不快乐，希望棋友宽容对待年轻的刘某。

其实不只是围棋领域，早就被AI征服的国际象棋领域，同样如此。

2015年的迪拜国际象棋公开赛上，格鲁吉亚国际象棋大师盖奥兹·尼古拉泽在比赛中频频上厕所，被对手提出申诉后，裁判在厕所隔间的手纸里发现了尼古拉泽的手机。

尽管尼古拉泽否认自己作弊，但很遗憾的是他在比赛期间留下了社交网站的登录记录，并且手机上还安装了一个国际象棋程序。被实锤砸中的尼古拉泽随后被禁赛15年。

One More Thing

最后说个花絮。

盘外招并不只是“纯人类”会用。

1997年的国际象棋“人机大战”中，IBM的深蓝战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。但在20年后，美国知名科技记者Steven Levy撰文回忆，深蓝战胜卡斯帕罗夫赢得并不光彩。

△卡斯帕罗夫与深蓝对弈（图片来自新华社）

在这场比赛中，IBM并没有遵循人类比赛的规则，拿出深蓝以往下棋的记录文件，也就是说，只有深蓝知道对手的棋风和习惯，而卡斯帕罗夫对深蓝几乎一无所知。

并且，深蓝还对卡斯帕罗夫发动了心理战，故弄玄虚干扰他的的情绪，也是卡斯帕罗夫在第六盘重大失误直接宣布认输的原因之一。

之后的新闻发布会上，卡斯帕罗夫提出希望在更加公平的情况下重赛，IBM同意了这一请求，决定择日重赛。

赢了世界冠军后，IBM股价不出意外的上涨了。而所谓的公平重赛并没有举行，卡斯帕罗夫被放了鸽子。

— 完 —

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当围棋选手用AI作弊时，面对人工智能，失败的不是智慧，而是尊严

作者：闲时翻书君

发布时间：2020-07-18 08:06

快照：

图文无关，源于版权方

韩国的围棋比赛中，一名棋手因为使用“人工智能”（AI）进行作弊，7月15日被法院判处有期徒刑1年。

这件事情让人关注的原因有两个：

在围棋比赛中用“围棋程序”辅助决策，破坏了比赛的公正性，是一种新的作弊方式。因为被识破，面临的处分很重，坐牢1年。

01不断升级，人工智能对人类的挑战

曾经的超级电脑“深蓝”，在1997年5月战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，意味着人工智能在“国际象棋”领域的一次完美超越。

但那时没有人敢说人工智能在“围棋”上能赢人类。

原因很简单，比起国际象棋，围棋的规则灵活太多了，一个棋盘，随处可以落子，对于依靠“用最短时间，尝试每一种走法，并分析成功可能性”的机器策略而言，即便是最快的计算机，围棋意也意味着不可能完成的海量计算。

围棋本是人类智慧优越于“人工智能”的一个最佳佐证。

源于版权方

20年之后，人工智能完成了又一次突破。

“阿尔法狗”（AlphaGo）分别在2016年击败了韩国围棋手李世石，2017年击败了中国的柯洁。

人类棋手在面对强大的人工智能对手时，几乎“毫无胜算”。

02“应变而变”的不止有积极的一方，也有消极的“逐利者”

这个时刻注定被写入历史，而与此同时，也改变了很多棋手的学习围棋的方法。

棋手们开始通过与人工智能对弈来获得棋艺上的进步。

因为AI下棋，没有定法，武侠世界里的“无招胜有招”，就是这个道理吧。

与出色的电脑程序对弈，对于开拓思维很有帮助。

源于网络

然而，人工智能超越人类围棋能力上限这个事实，又被“别有用心”之人觊觎。

根据报告消息，这位作弊的选手，通过微型摄像、通讯设备与外界联络，实时传送信息，再由外面的帮手用围棋程序“AILeela Zero”分析后，将判断结果回传给围棋选手。

听起来，和一般的考试作弊手段差不多。区别在于，外场的援助里还有一个“人工智能”的存在。

也许人工智能的分析可以做到近乎“完美”，但作弊的手段却不是“天衣无缝”的。

源于版权方

反思这个事件，其实会有一些“悲凉”的味道，人类为之自豪的“智慧”，在围棋这个领域，已经到了“不堪”的程度了。

更让人痛心的是，本该成为“人工智能”主人的角色，有人为了“蝇头小利”和“虚荣心”，竟然愿意放下自己的尊严和自尊心，屈从于“人工智能”的指挥。

03就智慧而言，机器也许永远赶不上人类，除非我们放弃独立思考的尊严

新一代的人工智能，早已超越了早期的“穷举算法”，新的人工智能有了“学习知识”的能力。拿不断迭代的AlphaGo程序来说，初代的AlphaGo算法，通过学习人类的对局来构建程序的体系，而不断升级后的版本，已经可以完全抛开人类棋谱的底层数据构建，只需要最基本的围棋规则，然后通过自己和自己对弈，从0开始不断优化程序逻辑，这就是AhphaGo Zero。

令人更加惊讶的是，AhphaGo Zero自己和自己玩了几天时间之后，就击败了前代的AhphaGo程序，也就是说摒弃人类对弈思维，从0开始的程序，击败了通过千万次学习人类对局的程序。

源于版权方

但在我看来，与人类相比，人工智能的学习模式仍然有很大的领域局限性，其基本逻辑仍然是由线性思维构成，完全不足以挑战人类。

但如果我们放下尊严，用人工智能代替人类去思考决策，那未来谁才是这个世界的主宰，就不好定论了。

04写在最后

韩国棋院在法院判决后发表声明称：“这是有计划地使用人工智能进行犯罪，这种罪行非常恶劣，损害了比赛的公平性和破坏比赛的进行。”

源于网络

有期徒刑1年的惩罚，对于这名棋手来说，应该是足够严厉的了，这件事情也有了一个结局。

但对于还有漫长旅程要走的人类而言，如何在发展人工智能的同时，及时升级人类与人工智能的“伦理关系”，或许才刚刚开始。

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图：部分源自网络；部分源于版权方，未经版权方许可，不得使用

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：齐鲁壹点

发布时间：2023-02-20 11:03

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

（澎湃新闻）

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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人类发现围棋AI弱点获得胜利，暗示深度学习技术存在缺陷

作者：找借口安静

发布时间：2023-02-21 20:49

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原题：人間が囲碁AIに勝利、弱点発見　深層学習の欠陥示唆

摘自：日本经济新闻

作者：新井纪子、青木慎一

编译和整理：找借口安静 第一次借助AI翻译

人类在围棋比赛中成功地打败了目前最强的人工智能（AI）系统。在2016年，计算机的胜利被视为人工智能崛起的一个历史性时刻，但现在情况发生了惊人的变化。

美国业余棋手凯林·佩林（Kelin Pelletier）具备仅次于当地业余顶尖棋手的水平，他利用另一台计算机发现了其特定的缺陷，击败了这个人工智能系统。此后佩林和计算机进行了15局比赛，获得了14次胜利，而这场直接对决没有任何计算机直接对佩林做出辅助。

这次胜利揭示了目前广泛使用的围棋AI程序存在的弱点。这种人工智能技术也被应用于OpenAI在美国旧金山开发的ChatGPT（聊天GPT）等项目中。

电脑调查人工智能的弱点

让人类在棋盘上再次登上冠军宝座的战术，是通过调查人工智能弱点的计算机程序提出的。这个战术被佩林毫不留情地付诸实施。

该程序由美国加州的一家调查公司“FAR AI”开发，其CEO亚当·格里夫表示，“攻击AI的弱点非常容易”，并且该程序已经与围棋系统“KataGo”进行了超过一百万次的对局，还发现了人类棋手可以利用的“盲点”。

该战术的提出者佩林表示，该软件揭示出的必胜法并不平凡，但也并非非常困难。中级水平的棋手可以使用这种方法来击败机器。通过使用这种方法，佩林还成功地击败了围棋AI“Leela Zero”。

尽管计算机提出的战术对击败围棋人工智能有所帮助，但这个决定性的胜利，发生已经毫无悬念地在最复杂的棋类游戏中，领先了人类七年之后才发生的。

由谷歌旗下的英国DeepMind公司开发的系统“AlphaGo”在2016年以4比1的成绩击败了当时世界顶尖的韩国棋手李世石。李世石在三年后退役，他表示这是由于AI的崛起所导致的，表示“有些事物是我无法战胜的”。AlphaGo尚未公开，但可以认为佩林所击败的围棋人工智能的实力与AlphaGo相当。

围棋是让两个玩家在19 x 19的棋盘交替放置黑白棋子，试图围住对方棋子并尽可能多地占领领土的游戏。这种组合非常巨大，计算机无法预测未来所有的着法。

佩林使用的战术是创建一个慢慢形成的大型“环”形，同时用它来围住对手的棋子，并利用棋盘上其他角落的动作来困惑AI。据悉，围棋AI甚至在围堵几乎完成的情况下仍未意识到其脆弱性。

佩林还说：“人类应该很容易看出来。”

暗示了最先进的人工智能存在缺陷

加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·拉塞尔表示，发现最先进的围棋软件中存在弱点，这暗示着支撑现代最先进AI的深度学习系统存在根本性的缺陷。

他补充说，这种系统只能理解过去经历过的特定情况，无法像人类一样轻松地进行泛化。

拉塞尔教授还表示：“再次证明了，认为机器具有超人类的智能的结论还操之过急。”

研究人员表示，围棋软件失误的确切原因只能推测。格里夫博士指出，可能是由于佩林所使用的战术很少被使用，即AI系统没有接受足够类似对局的训练，因此无法识别其脆弱性。

他补充说，当面对像围棋计算机这样的“敌对攻击”时，发现AI系统存在缺陷并不罕见。然而，“我们看到很多大型（AI）系统几乎没有经过充分验证就被广泛部署。”

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AI成为智力运动的助推器

作者：北京体育广播

发布时间：2023-02-16 02:31

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作为最早涉及人工智能的体育项目，智力运动充分发挥了AI先天的优势，一夜之间，棋手似乎都“让梦想照进了现实”，而AI的引入，并没有终结智力运动，而是让这项人类古老运动焕发活力。

AI成为智力运动的助推器06:11来自北京体育广播

AI成为智力运动的助推器音频：00:0006:11后退15秒倍速快进15秒

白金石

近期，美国人工智能公司OpenAI发布免费机器人对话模型ChatGPT火爆出圈，上线仅2个月，活跃用户突破一亿，这也让人工智能AI再次成为人们热议的话题，其实体育界是人工智能最早介入的领域，早在1997年5月，当超级计算机“更深的蓝”第一次在比赛中，战胜当时的国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫之后，AI的雏形已经在国际象棋领域扮演更为重要的角色，据去年夺得男子世团赛冠军的中国队的主力白金石介绍，国际象棋的搜索引擎也是最早被棋手所接受的人工智能辅助学习工具，“我们棋手都用软件来拆棋，很普遍，国际象棋的引擎是世界上最早普及的，当时在卡斯帕罗夫拿世界冠军的时代，他就用国际象棋引擎来拆棋，只不过是这两年引擎的功效越来越强了，我觉得国际象棋引擎对国际象棋发展肯定是有帮助的，它让很多人能够接触到水平很高的‘棋手’，你还可以同它对弈，包括辅助训练。AI肯定是有利于国际象棋这个项目的发展。”

侯逸凡

四届国际象棋女子世界冠军，目前女子世界排名第一的选手侯逸凡认为AI的引入提升了国际象棋整体的认知水平，“从国际象棋领域来讲，AI是我们棋手非常好的一个帮手，不会把它看成敌对关系，更多的是一种辅助工具。来促使我们人类整体对国际象棋水平认知上有一个比较大的提升，这也代表整个国际象棋运动在前进。”

国际象棋特级大师卜祥志表示，AI的出现缩短了人类棋手攀登棋坛高峰的时间，“我觉得积极得方面更多一些，一位棋手要想出成绩需要老师、家长和全社会的帮助，而在竞技层面，当时我们学棋的时候研究一个开局也许需要几个月，但是现在用引擎一拆解，根本就行不通。”

卜祥志

从2016年3月—2017年5月，算力超过“深蓝”数万倍的“阿尔法狗”（AlphaGo）围棋人工智能完胜李世石、柯洁两位围棋界标志性人物后，“阿尔法狗”引发了一系列围棋人工智能的问世与升级，围棋领域也进入了AI时代，目前国家围棋队棋手都在运用人工智能软件进行深度学习和训练，对此，围棋世界冠军陈耀烨九段表示，后AI时期，棋手提高战斗力，还是要看谁在棋上花的功夫更多，“AI出现之后，其实跟以前棋手学习的差别不大，主要还是看谁在棋上花费的时间更大，当然这一方面年轻棋手更有优势，因为年轻棋手精力更旺盛一些。”

不过，目前正在深圳大学任教，传授国际象棋专项理论和实践课的侯逸凡指出，未来在教学方面，也许要在认知领域拓宽AI的边界和方法，发挥其智能功效，而不仅仅把AI当作棋手训练的辅助工具，“至于教学方面，我相信未来还有非常多值得探索的空间，过去这么多年我们只是利用AI算法开发出来的软件去分析和拆棋，大多数情况下，它只适用于有一定水平的业余棋手或者是专业棋手，感觉AI作为分析软件方面的潜力，起到的作用基本上已经被人们挖掘出来，但是其他相关的一些功能是不是可以间接地帮助棋手去备战，以及日常的学习方面还都是空白的领域。”

不过，随着科学技术的不断推进，AI在为智力运动提速的同时，也在这一领域里客观上，为制造混乱提供了一些可能，去年国际象棋棋王卡尔森质疑美国棋手尼曼比赛中作弊一事持续在网上发酵，而围棋的线上对弈也传出不和谐的声音，对此，卜祥志表示，要让年轻棋手从思想上认识到公平竞赛的重要性，“首先作为棋手，你要以身作则，不能有作弊这种行为，另一方面要让青少年棋手明白一个基本的道理，作弊这种手法并不能提升自己的棋艺水平，最后还是要面对面的同职业棋手对弈，国家也要为青少年树立正确的价值观，同时家长需要时刻规范孩子们的行为。”

中生代棋手白金石认为AI不应该为这些负面事件，承担责任，“这一事件不能说是AI和国际象棋软件发展所导致的，我觉得如果有些人企图钻空子，他总会找到隐蔽的途径。”

侯逸凡则表示，人类要正视所面临的问题，“我一直是以正面积极地态度去看待AI，因为毕竟一个新的技术，一个新的时代到来，总会产生各种各样的影响，无可否认AI这种根本性的变革也一定有正反两面，抛开个体极端事件不谈，AI带给人们的还是积极正面的，随着技术的不断发展，人们应该学会同AI和平共处。”

人工智能的出现，无疑加速了智力运动整体发展的进程，今天从运动员身体机能的数据分析，到体育消费和运动健身， AI无处不在，如何以人为本，让AI为人类插上智慧的翅膀，去创造更美好的生活是未来人们持久关注的课题。

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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一雪前耻！业余围棋棋手14:1击败顶尖人工智能KataGo

作者：新浪科技

发布时间：2023-02-21 15:15

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来源：快科技

2016年，谷歌的AlphaGo以4:1击败世界顶级棋手李世石，让围棋界形成一个残酷的共识——人类是无法击败AI的。

但现在，这一共识被一位业余棋手打破了。

这位来自美国的业余棋手名叫Kellin Pelrin，而他的对手，是基于AlphaGO和AlphaZero，由哈佛大学AI研究员David J. Wu开发的顶级开源围棋AI：KataGo。

面对如此悬殊的差距，Kellin Pelrin却采用了一种令人意想不到的方式，以14:1的成绩取得了胜利。

在正式对局前，Pelrin采用FAR AI公司的一款软件与KataGo进行了上百万场对局，并成功从中找到了KataGo的弱点。

在实际对局上，Pelrin通过时不时将棋子落在棋盘其他角落的方式，成功分散了AI的注意力，让它忽略了越来越危险的局势，最终输掉比赛。

事实上，在2016年李世石唯一赢下AlphaGo的一局棋，就向人们揭示了AI棋手的弱点。

在那场对局中，李世石在第78手走了一步超出AlphaGo计算的棋，这似乎导致了AI出现Bug，在之后频繁失误，最终输掉比赛。

而从后来AI研究人员的研究来看，寻找AI棋手的盲点，通过针对性的战术将其击败确实是一个行之有效，并能够复现的策略。

但讽刺的是，这一战术可以击败顶尖的围棋AI，但却无法击败任何一名有一定经验的业余棋手。

【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技

责任编辑：乃河

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人类业余围棋棋士击败人工智能，但发现算法盲点者还是人工智能

作者：十轮网

发布时间：2023-02-21 14:45

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近期，人工智能 (AI) 因为ChatGPT应用而爆红，也让许多人都认为未来人工智能在许多工作上能取代人类。不过，试想着是不是有某些领域，人类依旧能战胜人工智能呢？根据外媒报道，一个美国的业余棋士在围棋大赛中，击败了人工智能。而赢得这样胜利的步骤，就是简单的分散人工智能在攻击时的注意力。不过，这样的策略随着人工智能学习翻新，不太可能在另一个领域上奏效。

根据英国金融时报的报道，一位名叫Kellin Pelrine的业余棋士，虽然在围棋的业余排名中并不是名列前茅，但是，他在15场比赛中取得14场比赛的胜利，关键是他的对手都是人工智能。Pelrine使用的战术包括在棋盘上的其他角落进行移动，以分散算法的注意力，同时努力包围对手的其他棋子。

报道指出，围棋是一种棋盘游戏，两名玩家在19×19的棋盘上放置黑色或白色的棋子，目标是围绕在比你的对手更大的区域。而如果棋子被对手的棋子所包围，棋子就会从棋盘上移除。对此，即使在棋子即将被对方所包围的情况下，下围棋的人工智能算法似乎没有注意到它所处的困境。但相对的，这种策略对其他人类棋手来说，一眼就能看出来。

这样的结果与2016年进行相同比赛时大相径庭，当时Google旗下的DeepMind的AlphaGo成功击败了韩国职业九段棋士李世乭。那时许多人都认为人类棋手的发展在人工智能发展下将要结束了。不过，这次Pelrine并没有与AlphaGo对战，而是与其他几个下围棋的人工智能算法对战，包括DeepMind在创建AlphaGo Zero时使用技术的KataGo。

值得一提的是，击败这些人工智能算法的策略，似乎是由另一个计算机算法所发现的，而该算法是由一组包括Pelrine在内的研究人员专门设计的，目的就是探索人类玩家可以利用的人工智能策略的弱点。而该算法在与KataGo进行了超过100万场比赛之后，进一步分析了相关的模式。

Pelrine告诉金融时报，虽然借验算法发现的策略有发挥作用，但人类棋手也不难掌握人工智能算法的模式，而且中级等级的棋手就可以使用它来成功击败围棋人工智能算法。因为，人工智能系统可能在其模型被训练执行的过程中看起来像专家，但实际上它们的能力仍然存在令人惊讶的漏洞。

报道进一步指出，研究团队表示，目前针对人工智能的围棋算法策略盲点产生确切原因尚待厘清，但很可能Pelrine使用的方法非常罕见，甚至于算法无法识别它。如果是这样，经过训练以识别该策略的更新模型，预计将来可能不会那么容易被欺骗。

(首图来源：Flickr/Luis de BethencourtCC BY 2.0)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：澎湃新闻

发布时间：2023-02-20 10:21

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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局势逆转！在围棋上，人类战胜人工智能

作者：慢半拍的soloer

发布时间：2023-02-20 13:31

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一名人类棋手在围棋比赛中全面击败了排名第一的人工智能系统，令人惊讶地逆转了2016年被视为人工智能崛起里程碑的计算机胜利。

美国选手凯琳·佩林(Kellin Pelrine)的业余排名比最高水平低一级，她利用另一台电脑发现的一个之前不为人知的缺陷击败了这台机器。但是，他在15场比赛中赢了14场的正面交锋是在没有计算机直接支持的情况下进行的。

这一报道突显出当今大多数广泛使用的人工智能系统(包括旧金山OpenAI开发的ChatGPT聊天机器人)都存在的一个弱点，即最好的围棋计算机程序。

让人类在围棋棋盘上重新领先的策略是由一个计算机程序提出的，该程序曾探测人工智能系统，寻找其弱点。佩林毫不留情地提出了建议的计划。

设计该程序的加州研究公司FAR AI首席执行官亚当·格利夫说:“对我们来说，利用这个系统出奇地容易。”他补充说，该软件与顶级围棋系统之一KataGo下了100多万盘棋，以寻找人类玩家可以利用的“盲点”。

佩林说，该软件揭示的制胜策略对人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级困难”，中级水平的玩家可以使用它来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

这场决定性的胜利是在计算机建议的战术的帮助下取得的，七年前，人工智能似乎在通常被认为是所有棋类游戏中最复杂的棋类游戏中以无可置疑的优势领先于人类。

由谷歌旗下研究公司DeepMind设计的AlphaGo系统在2016年以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。世石将自己三年后退出围棋的原因归结于人工智能的崛起，他说人工智能是“一种无法被击败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手轮流在一个用19x19网格标出的棋盘上放置黑色和白色的棋子，试图包围对手的棋子，并围出最大的空间。大量的组合意味着计算机不可能评估所有潜在的未来走向。

Pelrine使用的战术是慢慢地用石头串成一个大“圈”来包围对手的一个组，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩林说，围棋机器人没有注意到自己的弱点，即使在包围圈接近完成的时候。

加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特•拉塞尔表示，在一些最先进的围棋机器上发现一个弱点，表明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本缺陷。

他补充说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类觉得容易的方式进行概括。

罗素说:“这再次表明，我们过于草率地将超人的智力水平归功于机器。”

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一个国产AI战胜了柯洁，一个开源AI扰乱了围棋比赛

作者：量子位

发布时间：2018-05-02 11:35

快照：

伊瓢 岳排槐 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

去年12月底，曾经放言不再与AI进行正式比赛的柯洁，公开宣布“食言”。现在，这场柯洁的“实验之战”胜负已分。

柯洁又输了。

AI又赢了。

在第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛上，柯洁与围棋AI星阵展开人机大战对决。

这场比赛采用中国围棋规则，黑贴3又3/4子，用时为每方2小时，保留五次一分钟读秒。

弈城围棋谈到这场比赛时，是这样描述的：“本局的进程稍显平淡，序盘星阵27在右边五路飞，柯洁28、30冲断，被黑打吃后一口气“推过去”，星阵后台显示此时黑棋胜率已超过60%”。

整个对弈过程如下图，似乎亮点不多，总之一句话，行至145手，柯洁认输。此时距离比赛开始还不到2个半小时。

△ 来自弈城围棋

“和人工智能下棋，总有无力感。”柯洁赛后表示，“这次布局的话，我并没有落后很多，但是到中盘的时候，真要拼计算力的时候，发现自己还是力不从心，真的是算得没有人工智能远，这个也很无奈。”

围棋AI仍在战斗

这次击败柯洁的星阵围棋，什么来头？

从名字上来说，这是一个之前没有出现过的AI，但从团队和技术基础层面来看，却并不是新鲜面孔。

先来说团队。

星阵围棋背后的关键人物，一个是金涬，一个是由小川。金涬也是此次星阵围棋与柯洁对战时的“人肉臂”。

金涬2005年于清华大学计算机系获得博士学位，曾先后在IBM、阿里巴巴、腾讯担任高级技术岗位。而由小川是清华大学副教授，清华围棋AI负责人，他开发了围棋AI神算子。

星阵围棋就是在神算子的基础上发展而来。

当然最重要的还是参考了AlphaGo。金涬之前也对星阵围棋与AlphaGo之间的差异进行过详细的介绍，有两点：

“第一，我们在模型结构，特征的表达，训练的方法，MTCS架构上都有一些区别，这些区别让我们跟AlphaGo李世乭版本相比，水平有所提升；第二，我们没有使用AlphaGo第二篇论文的强化学习技术。”

△ 金涬

之所以没有参考AlphaGo Zero，金涬也解释说“对弈消耗的计算资源空前巨大，令中小团队望而却步。”这个团队正探索研究消耗更少计算资源，使用更少训练样本的新方法。

当然，星阵围棋搞AI目光还在更远处，这家公司已经和网信集团有了深度合作（好像是也拿了投资），据称“双方将共同探索将人工智能算法移植到金融、健康医疗、生活服务等多种应用场景中”。

从上面描述来看，星阵围棋的算力并不算AI中的绝顶高手。战胜柯洁现在更大是象征意义，那么，星阵围棋与其他围棋AI相比实力如何呢？

在与柯洁对战之前，星阵围棋与另一个围棋人工智能程序LeelaZero展开了对战，最终星阵3:2获胜。

与更厉害的“同行”相比呢？不知道。

与这次人机大战同时，还举行了围棋AI的“机机”大战。不过星阵围棋并没有参加，目前同步举行的“世界人工智能围棋大赛”中，夺冠呼声最高的应该是来自腾讯的围棋AI绝艺。

顺便说一句，绝艺现在还成了中国国家围棋队的训练专用AI……

还有一事。去年底，柯洁说再次举行人机线下大战时，当时传说中的对手并不是星阵围棋，而是天壤。以及，当时也说过这次大战，将首次使用机械臂落子，而不是传统的“人肉臂”。

这两点都变了。不过，其实柯洁还是跟机械臂玩了一下，以前大家都以为是下图这样的。

其实是这样的。

△ 图片来自弈城围棋

史上首例围棋比赛作弊风波

在围棋AI大肆击败职业棋手的同时，也有人把开源围棋AI用在了不该用的地方。

还是跟上面提到的LeelaZero有关。

量子位曾经介绍过LeelaZero这个围棋AI《他实现了AlphaGo Zero的算法，发现可能还得训练1700年｜代码》，它是比利时小哥Gian-Carlo Pascutto仿照AlphaGo Zero开发的一个围棋AI，发在了github上。

作为一个开源的AI，总有人可以轻而易举的拿到并利用它，比如，偷偷拿到人类棋手的围棋比赛上做个弊。

据新浪体育报道，在2018丽水清韵杯全国业余围棋公开赛上，一名刘姓棋手出人意料的战胜了曾获世界业余围棋锦标赛冠军的胡煜清八段，被怀疑使用围棋AI LeelaZero作弊，这可能是线下比赛中首次出现AI作弊。

△2018丽水清韵杯现场（图片来自弈客围棋）

被怀疑作弊的刘某是一名来自江苏的大学生， 他用化名进入了围棋圈，并获得业余围棋六段。此前，在伟星杯全国业余围棋公开赛中，作为围棋新人的刘某一鸣惊人，8胜3负，凭借直胜对手而排名第10。

随后，刘某与业余天王胡煜清八段等200余名选手一起来到了浙江丽水，参加丽水清韵杯全国业余围棋公开赛。

一开始与刘某对弈的几名选手察觉出了一丝丝异样：

“他赢棋时的退让和机器一模一样。”

“他每次执白都撞在小目上。”

“他前半场把我虐得很惨，结果后面突然不行了，就好像AI出bug了一样。”

“他初出茅庐只有业余六段，可是局面掌控堪比胡煜清胡天王。”

没想到一语成谶，刘某后来真的赢了胡煜清。

胡煜清事后的一条朋友圈透露，输掉比赛、拿到棋谱后棋界友人用围棋AI LeelaZero测试，发现刘某的招法与AI几乎一模一样。

据参赛选手透露，比赛过程中，刘某衬衫胸口处的口袋里放着手机，手机摄像头刚好面对棋盘。而在赛前，刘某一直挂着耳机，手中摇着一把女式折扇，坐姿有些异样。

△疑似作弊选手的手机摄像头正对棋盘

刘某的现场表现也十分可疑。与刘某对弈的其他选手透露，在某场对局中，刘某一直下的又好又快，随后手机被裁判要求收起来，此后下子又慢又差，仿佛从职业选手变成了业余四段选手。

比赛作弊终究是会露出马脚。

胡煜清的意外失败震惊了围棋界，一时媒体、选手议论纷纷。当天晚上，中国围棋协会发布通知，禁止参赛棋手在比赛中将手机放置在衬衣口袋外、桌面等明处，违者第一次口头警告，第二次直接判负。

随后，刘某选择弃赛。

接受新京报记者采访时，刘某声明自己并没有作弊且患有抑郁症，之所以招法类似AI，是因为此前对AI围棋进行了大量研究。

至于手机放在衬衫口袋且摄像头朝外，是因为自己其他口袋已经装了现金和充电宝，只好放在衬衫口袋：“难道你会把手机的屏幕对外放在口袋里吗？”

胡煜清看到刘某的辩解后，发微博说，自己不争胜负，只希望在AI时代围棋规则可以更为完善；年轻人为了圆一个谎而说更多谎只会让自己不快乐，希望棋友宽容对待年轻的刘某。

其实不只是围棋领域，早就被AI征服的国际象棋领域，同样如此。

2015年的迪拜国际象棋公开赛上，格鲁吉亚国际象棋大师盖奥兹·尼古拉泽在比赛中频频上厕所，被对手提出申诉后，裁判在厕所隔间的手纸里发现了尼古拉泽的手机。

尽管尼古拉泽否认自己作弊，但很遗憾的是他在比赛期间留下了社交网站的登录记录，并且手机上还安装了一个国际象棋程序。被实锤砸中的尼古拉泽随后被禁赛15年。

One More Thing

最后说个花絮。

盘外招并不只是“纯人类”会用。

1997年的国际象棋“人机大战”中，IBM的深蓝战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。但在20年后，美国知名科技记者Steven Levy撰文回忆，深蓝战胜卡斯帕罗夫赢得并不光彩。

△卡斯帕罗夫与深蓝对弈（图片来自新华社）

在这场比赛中，IBM并没有遵循人类比赛的规则，拿出深蓝以往下棋的记录文件，也就是说，只有深蓝知道对手的棋风和习惯，而卡斯帕罗夫对深蓝几乎一无所知。

并且，深蓝还对卡斯帕罗夫发动了心理战，故弄玄虚干扰他的的情绪，也是卡斯帕罗夫在第六盘重大失误直接宣布认输的原因之一。

之后的新闻发布会上，卡斯帕罗夫提出希望在更加公平的情况下重赛，IBM同意了这一请求，决定择日重赛。

赢了世界冠军后，IBM股价不出意外的上涨了。而所谓的公平重赛并没有举行，卡斯帕罗夫被放了鸽子。

— 完 —

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当围棋选手用AI作弊时，面对人工智能，失败的不是智慧，而是尊严

作者：闲时翻书君

发布时间：2020-07-18 08:06

快照：

图文无关，源于版权方

韩国的围棋比赛中，一名棋手因为使用“人工智能”（AI）进行作弊，7月15日被法院判处有期徒刑1年。

这件事情让人关注的原因有两个：

在围棋比赛中用“围棋程序”辅助决策，破坏了比赛的公正性，是一种新的作弊方式。因为被识破，面临的处分很重，坐牢1年。

01不断升级，人工智能对人类的挑战

曾经的超级电脑“深蓝”，在1997年5月战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，意味着人工智能在“国际象棋”领域的一次完美超越。

但那时没有人敢说人工智能在“围棋”上能赢人类。

原因很简单，比起国际象棋，围棋的规则灵活太多了，一个棋盘，随处可以落子，对于依靠“用最短时间，尝试每一种走法，并分析成功可能性”的机器策略而言，即便是最快的计算机，围棋意也意味着不可能完成的海量计算。

围棋本是人类智慧优越于“人工智能”的一个最佳佐证。

源于版权方

20年之后，人工智能完成了又一次突破。

“阿尔法狗”（AlphaGo）分别在2016年击败了韩国围棋手李世石，2017年击败了中国的柯洁。

人类棋手在面对强大的人工智能对手时，几乎“毫无胜算”。

02“应变而变”的不止有积极的一方，也有消极的“逐利者”

这个时刻注定被写入历史，而与此同时，也改变了很多棋手的学习围棋的方法。

棋手们开始通过与人工智能对弈来获得棋艺上的进步。

因为AI下棋，没有定法，武侠世界里的“无招胜有招”，就是这个道理吧。

与出色的电脑程序对弈，对于开拓思维很有帮助。

源于网络

然而，人工智能超越人类围棋能力上限这个事实，又被“别有用心”之人觊觎。

根据报告消息，这位作弊的选手，通过微型摄像、通讯设备与外界联络，实时传送信息，再由外面的帮手用围棋程序“AILeela Zero”分析后，将判断结果回传给围棋选手。

听起来，和一般的考试作弊手段差不多。区别在于，外场的援助里还有一个“人工智能”的存在。

也许人工智能的分析可以做到近乎“完美”，但作弊的手段却不是“天衣无缝”的。

源于版权方

反思这个事件，其实会有一些“悲凉”的味道，人类为之自豪的“智慧”，在围棋这个领域，已经到了“不堪”的程度了。

更让人痛心的是，本该成为“人工智能”主人的角色，有人为了“蝇头小利”和“虚荣心”，竟然愿意放下自己的尊严和自尊心，屈从于“人工智能”的指挥。

03就智慧而言，机器也许永远赶不上人类，除非我们放弃独立思考的尊严

新一代的人工智能，早已超越了早期的“穷举算法”，新的人工智能有了“学习知识”的能力。拿不断迭代的AlphaGo程序来说，初代的AlphaGo算法，通过学习人类的对局来构建程序的体系，而不断升级后的版本，已经可以完全抛开人类棋谱的底层数据构建，只需要最基本的围棋规则，然后通过自己和自己对弈，从0开始不断优化程序逻辑，这就是AhphaGo Zero。

令人更加惊讶的是，AhphaGo Zero自己和自己玩了几天时间之后，就击败了前代的AhphaGo程序，也就是说摒弃人类对弈思维，从0开始的程序，击败了通过千万次学习人类对局的程序。

源于版权方

但在我看来，与人类相比，人工智能的学习模式仍然有很大的领域局限性，其基本逻辑仍然是由线性思维构成，完全不足以挑战人类。

但如果我们放下尊严，用人工智能代替人类去思考决策，那未来谁才是这个世界的主宰，就不好定论了。

04写在最后

韩国棋院在法院判决后发表声明称：“这是有计划地使用人工智能进行犯罪，这种罪行非常恶劣，损害了比赛的公平性和破坏比赛的进行。”

源于网络

有期徒刑1年的惩罚，对于这名棋手来说，应该是足够严厉的了，这件事情也有了一个结局。

但对于还有漫长旅程要走的人类而言，如何在发展人工智能的同时，及时升级人类与人工智能的“伦理关系”，或许才刚刚开始。

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文：闲时翻书君，原创文字，请勿转载

图：部分源自网络；部分源于版权方，未经版权方许可，不得使用

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：澎湃新闻

发布时间：2023-02-20 10:21

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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局势逆转！在围棋上，人类战胜人工智能

作者：慢半拍的soloer

发布时间：2023-02-20 13:31

快照：

一名人类棋手在围棋比赛中全面击败了排名第一的人工智能系统，令人惊讶地逆转了2016年被视为人工智能崛起里程碑的计算机胜利。

美国选手凯琳·佩林(Kellin Pelrine)的业余排名比最高水平低一级，她利用另一台电脑发现的一个之前不为人知的缺陷击败了这台机器。但是，他在15场比赛中赢了14场的正面交锋是在没有计算机直接支持的情况下进行的。

这一报道突显出当今大多数广泛使用的人工智能系统(包括旧金山OpenAI开发的ChatGPT聊天机器人)都存在的一个弱点，即最好的围棋计算机程序。

让人类在围棋棋盘上重新领先的策略是由一个计算机程序提出的，该程序曾探测人工智能系统，寻找其弱点。佩林毫不留情地提出了建议的计划。

设计该程序的加州研究公司FAR AI首席执行官亚当·格利夫说:“对我们来说，利用这个系统出奇地容易。”他补充说，该软件与顶级围棋系统之一KataGo下了100多万盘棋，以寻找人类玩家可以利用的“盲点”。

佩林说，该软件揭示的制胜策略对人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级困难”，中级水平的玩家可以使用它来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

这场决定性的胜利是在计算机建议的战术的帮助下取得的，七年前，人工智能似乎在通常被认为是所有棋类游戏中最复杂的棋类游戏中以无可置疑的优势领先于人类。

由谷歌旗下研究公司DeepMind设计的AlphaGo系统在2016年以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。世石将自己三年后退出围棋的原因归结于人工智能的崛起，他说人工智能是“一种无法被击败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手轮流在一个用19x19网格标出的棋盘上放置黑色和白色的棋子，试图包围对手的棋子，并围出最大的空间。大量的组合意味着计算机不可能评估所有潜在的未来走向。

Pelrine使用的战术是慢慢地用石头串成一个大“圈”来包围对手的一个组，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩林说，围棋机器人没有注意到自己的弱点，即使在包围圈接近完成的时候。

加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特•拉塞尔表示，在一些最先进的围棋机器上发现一个弱点，表明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本缺陷。

他补充说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类觉得容易的方式进行概括。

罗素说:“这再次表明，我们过于草率地将超人的智力水平归功于机器。”

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一个国产AI战胜了柯洁，一个开源AI扰乱了围棋比赛

作者：量子位

发布时间：2018-05-02 11:35

快照：

伊瓢 岳排槐 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

去年12月底，曾经放言不再与AI进行正式比赛的柯洁，公开宣布“食言”。现在，这场柯洁的“实验之战”胜负已分。

柯洁又输了。

AI又赢了。

在第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛上，柯洁与围棋AI星阵展开人机大战对决。

这场比赛采用中国围棋规则，黑贴3又3/4子，用时为每方2小时，保留五次一分钟读秒。

弈城围棋谈到这场比赛时，是这样描述的：“本局的进程稍显平淡，序盘星阵27在右边五路飞，柯洁28、30冲断，被黑打吃后一口气“推过去”，星阵后台显示此时黑棋胜率已超过60%”。

整个对弈过程如下图，似乎亮点不多，总之一句话，行至145手，柯洁认输。此时距离比赛开始还不到2个半小时。

△ 来自弈城围棋

“和人工智能下棋，总有无力感。”柯洁赛后表示，“这次布局的话，我并没有落后很多，但是到中盘的时候，真要拼计算力的时候，发现自己还是力不从心，真的是算得没有人工智能远，这个也很无奈。”

围棋AI仍在战斗

这次击败柯洁的星阵围棋，什么来头？

从名字上来说，这是一个之前没有出现过的AI，但从团队和技术基础层面来看，却并不是新鲜面孔。

先来说团队。

星阵围棋背后的关键人物，一个是金涬，一个是由小川。金涬也是此次星阵围棋与柯洁对战时的“人肉臂”。

金涬2005年于清华大学计算机系获得博士学位，曾先后在IBM、阿里巴巴、腾讯担任高级技术岗位。而由小川是清华大学副教授，清华围棋AI负责人，他开发了围棋AI神算子。

星阵围棋就是在神算子的基础上发展而来。

当然最重要的还是参考了AlphaGo。金涬之前也对星阵围棋与AlphaGo之间的差异进行过详细的介绍，有两点：

“第一，我们在模型结构，特征的表达，训练的方法，MTCS架构上都有一些区别，这些区别让我们跟AlphaGo李世乭版本相比，水平有所提升；第二，我们没有使用AlphaGo第二篇论文的强化学习技术。”

△ 金涬

之所以没有参考AlphaGo Zero，金涬也解释说“对弈消耗的计算资源空前巨大，令中小团队望而却步。”这个团队正探索研究消耗更少计算资源，使用更少训练样本的新方法。

当然，星阵围棋搞AI目光还在更远处，这家公司已经和网信集团有了深度合作（好像是也拿了投资），据称“双方将共同探索将人工智能算法移植到金融、健康医疗、生活服务等多种应用场景中”。

从上面描述来看，星阵围棋的算力并不算AI中的绝顶高手。战胜柯洁现在更大是象征意义，那么，星阵围棋与其他围棋AI相比实力如何呢？

在与柯洁对战之前，星阵围棋与另一个围棋人工智能程序LeelaZero展开了对战，最终星阵3:2获胜。

与更厉害的“同行”相比呢？不知道。

与这次人机大战同时，还举行了围棋AI的“机机”大战。不过星阵围棋并没有参加，目前同步举行的“世界人工智能围棋大赛”中，夺冠呼声最高的应该是来自腾讯的围棋AI绝艺。

顺便说一句，绝艺现在还成了中国国家围棋队的训练专用AI……

还有一事。去年底，柯洁说再次举行人机线下大战时，当时传说中的对手并不是星阵围棋，而是天壤。以及，当时也说过这次大战，将首次使用机械臂落子，而不是传统的“人肉臂”。

这两点都变了。不过，其实柯洁还是跟机械臂玩了一下，以前大家都以为是下图这样的。

其实是这样的。

△ 图片来自弈城围棋

史上首例围棋比赛作弊风波

在围棋AI大肆击败职业棋手的同时，也有人把开源围棋AI用在了不该用的地方。

还是跟上面提到的LeelaZero有关。

量子位曾经介绍过LeelaZero这个围棋AI《他实现了AlphaGo Zero的算法，发现可能还得训练1700年｜代码》，它是比利时小哥Gian-Carlo Pascutto仿照AlphaGo Zero开发的一个围棋AI，发在了github上。

作为一个开源的AI，总有人可以轻而易举的拿到并利用它，比如，偷偷拿到人类棋手的围棋比赛上做个弊。

据新浪体育报道，在2018丽水清韵杯全国业余围棋公开赛上，一名刘姓棋手出人意料的战胜了曾获世界业余围棋锦标赛冠军的胡煜清八段，被怀疑使用围棋AI LeelaZero作弊，这可能是线下比赛中首次出现AI作弊。

△2018丽水清韵杯现场（图片来自弈客围棋）

被怀疑作弊的刘某是一名来自江苏的大学生， 他用化名进入了围棋圈，并获得业余围棋六段。此前，在伟星杯全国业余围棋公开赛中，作为围棋新人的刘某一鸣惊人，8胜3负，凭借直胜对手而排名第10。

随后，刘某与业余天王胡煜清八段等200余名选手一起来到了浙江丽水，参加丽水清韵杯全国业余围棋公开赛。

一开始与刘某对弈的几名选手察觉出了一丝丝异样：

“他赢棋时的退让和机器一模一样。”

“他每次执白都撞在小目上。”

“他前半场把我虐得很惨，结果后面突然不行了，就好像AI出bug了一样。”

“他初出茅庐只有业余六段，可是局面掌控堪比胡煜清胡天王。”

没想到一语成谶，刘某后来真的赢了胡煜清。

胡煜清事后的一条朋友圈透露，输掉比赛、拿到棋谱后棋界友人用围棋AI LeelaZero测试，发现刘某的招法与AI几乎一模一样。

据参赛选手透露，比赛过程中，刘某衬衫胸口处的口袋里放着手机，手机摄像头刚好面对棋盘。而在赛前，刘某一直挂着耳机，手中摇着一把女式折扇，坐姿有些异样。

△疑似作弊选手的手机摄像头正对棋盘

刘某的现场表现也十分可疑。与刘某对弈的其他选手透露，在某场对局中，刘某一直下的又好又快，随后手机被裁判要求收起来，此后下子又慢又差，仿佛从职业选手变成了业余四段选手。

比赛作弊终究是会露出马脚。

胡煜清的意外失败震惊了围棋界，一时媒体、选手议论纷纷。当天晚上，中国围棋协会发布通知，禁止参赛棋手在比赛中将手机放置在衬衣口袋外、桌面等明处，违者第一次口头警告，第二次直接判负。

随后，刘某选择弃赛。

接受新京报记者采访时，刘某声明自己并没有作弊且患有抑郁症，之所以招法类似AI，是因为此前对AI围棋进行了大量研究。

至于手机放在衬衫口袋且摄像头朝外，是因为自己其他口袋已经装了现金和充电宝，只好放在衬衫口袋：“难道你会把手机的屏幕对外放在口袋里吗？”

胡煜清看到刘某的辩解后，发微博说，自己不争胜负，只希望在AI时代围棋规则可以更为完善；年轻人为了圆一个谎而说更多谎只会让自己不快乐，希望棋友宽容对待年轻的刘某。

其实不只是围棋领域，早就被AI征服的国际象棋领域，同样如此。

2015年的迪拜国际象棋公开赛上，格鲁吉亚国际象棋大师盖奥兹·尼古拉泽在比赛中频频上厕所，被对手提出申诉后，裁判在厕所隔间的手纸里发现了尼古拉泽的手机。

尽管尼古拉泽否认自己作弊，但很遗憾的是他在比赛期间留下了社交网站的登录记录，并且手机上还安装了一个国际象棋程序。被实锤砸中的尼古拉泽随后被禁赛15年。

One More Thing

最后说个花絮。

盘外招并不只是“纯人类”会用。

1997年的国际象棋“人机大战”中，IBM的深蓝战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。但在20年后，美国知名科技记者Steven Levy撰文回忆，深蓝战胜卡斯帕罗夫赢得并不光彩。

△卡斯帕罗夫与深蓝对弈（图片来自新华社）

在这场比赛中，IBM并没有遵循人类比赛的规则，拿出深蓝以往下棋的记录文件，也就是说，只有深蓝知道对手的棋风和习惯，而卡斯帕罗夫对深蓝几乎一无所知。

并且，深蓝还对卡斯帕罗夫发动了心理战，故弄玄虚干扰他的的情绪，也是卡斯帕罗夫在第六盘重大失误直接宣布认输的原因之一。

之后的新闻发布会上，卡斯帕罗夫提出希望在更加公平的情况下重赛，IBM同意了这一请求，决定择日重赛。

赢了世界冠军后，IBM股价不出意外的上涨了。而所谓的公平重赛并没有举行，卡斯帕罗夫被放了鸽子。

— 完 —

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当围棋选手用AI作弊时，面对人工智能，失败的不是智慧，而是尊严

作者：闲时翻书君

发布时间：2020-07-18 08:06

快照：

图文无关，源于版权方

韩国的围棋比赛中，一名棋手因为使用“人工智能”（AI）进行作弊，7月15日被法院判处有期徒刑1年。

这件事情让人关注的原因有两个：

在围棋比赛中用“围棋程序”辅助决策，破坏了比赛的公正性，是一种新的作弊方式。因为被识破，面临的处分很重，坐牢1年。

01不断升级，人工智能对人类的挑战

曾经的超级电脑“深蓝”，在1997年5月战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，意味着人工智能在“国际象棋”领域的一次完美超越。

但那时没有人敢说人工智能在“围棋”上能赢人类。

原因很简单，比起国际象棋，围棋的规则灵活太多了，一个棋盘，随处可以落子，对于依靠“用最短时间，尝试每一种走法，并分析成功可能性”的机器策略而言，即便是最快的计算机，围棋意也意味着不可能完成的海量计算。

围棋本是人类智慧优越于“人工智能”的一个最佳佐证。

源于版权方

20年之后，人工智能完成了又一次突破。

“阿尔法狗”（AlphaGo）分别在2016年击败了韩国围棋手李世石，2017年击败了中国的柯洁。

人类棋手在面对强大的人工智能对手时，几乎“毫无胜算”。

02“应变而变”的不止有积极的一方，也有消极的“逐利者”

这个时刻注定被写入历史，而与此同时，也改变了很多棋手的学习围棋的方法。

棋手们开始通过与人工智能对弈来获得棋艺上的进步。

因为AI下棋，没有定法，武侠世界里的“无招胜有招”，就是这个道理吧。

与出色的电脑程序对弈，对于开拓思维很有帮助。

源于网络

然而，人工智能超越人类围棋能力上限这个事实，又被“别有用心”之人觊觎。

根据报告消息，这位作弊的选手，通过微型摄像、通讯设备与外界联络，实时传送信息，再由外面的帮手用围棋程序“AILeela Zero”分析后，将判断结果回传给围棋选手。

听起来，和一般的考试作弊手段差不多。区别在于，外场的援助里还有一个“人工智能”的存在。

也许人工智能的分析可以做到近乎“完美”，但作弊的手段却不是“天衣无缝”的。

源于版权方

反思这个事件，其实会有一些“悲凉”的味道，人类为之自豪的“智慧”，在围棋这个领域，已经到了“不堪”的程度了。

更让人痛心的是，本该成为“人工智能”主人的角色，有人为了“蝇头小利”和“虚荣心”，竟然愿意放下自己的尊严和自尊心，屈从于“人工智能”的指挥。

03就智慧而言，机器也许永远赶不上人类，除非我们放弃独立思考的尊严

新一代的人工智能，早已超越了早期的“穷举算法”，新的人工智能有了“学习知识”的能力。拿不断迭代的AlphaGo程序来说，初代的AlphaGo算法，通过学习人类的对局来构建程序的体系，而不断升级后的版本，已经可以完全抛开人类棋谱的底层数据构建，只需要最基本的围棋规则，然后通过自己和自己对弈，从0开始不断优化程序逻辑，这就是AhphaGo Zero。

令人更加惊讶的是，AhphaGo Zero自己和自己玩了几天时间之后，就击败了前代的AhphaGo程序，也就是说摒弃人类对弈思维，从0开始的程序，击败了通过千万次学习人类对局的程序。

源于版权方

但在我看来，与人类相比，人工智能的学习模式仍然有很大的领域局限性，其基本逻辑仍然是由线性思维构成，完全不足以挑战人类。

但如果我们放下尊严，用人工智能代替人类去思考决策，那未来谁才是这个世界的主宰，就不好定论了。

04写在最后

韩国棋院在法院判决后发表声明称：“这是有计划地使用人工智能进行犯罪，这种罪行非常恶劣，损害了比赛的公平性和破坏比赛的进行。”

源于网络

有期徒刑1年的惩罚，对于这名棋手来说，应该是足够严厉的了，这件事情也有了一个结局。

但对于还有漫长旅程要走的人类而言，如何在发展人工智能的同时，及时升级人类与人工智能的“伦理关系”，或许才刚刚开始。

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图：部分源自网络；部分源于版权方，未经版权方许可，不得使用

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：齐鲁壹点

发布时间：2023-02-20 11:03

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·美国业余选手凯林·佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。“但人会很容易发现。”

·佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序由美国研究公司FAR AI设计，与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

一名人类棋手在围棋中击败了一个排名第一的人工智能系统。

据《金融时报》2月18日报道，美国业余选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）利用另一台计算机发现的先前未知的AI缺陷击败了AI选手。在这场对弈中，佩里恩赢得了15局中的14局，且没有在计算机的直接支持下进行比赛。

这一胜利凸显了最先进的计算机围棋程序的弱点。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的策略是由一个计算机程序提出的，该程序专门寻找人工智能系统的弱点。“令人意外的是，我们挖掘这个系统很容易。”设计该程序的美国研究公司FAR AI的首席执行官亚当·格里夫（Adam Gleave）说，该软件与顶级围棋系统之一的KataGo进行了超过100万场比赛，以找到人类棋手可以利用的“盲点”。

佩里恩说，该软件揭示的获胜策略对于人类来说“并非完全微不足道，但也不是超级难”，并且可以被中级玩家用来击败机器。他还用这种方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

尽管是在计算机建议的战术帮助下获胜，但人类的这一胜利发生在被视为人工智能崛起里程碑事件的七年之后。2016年，研究公司DeepMind设计的人工智能系统AlphaGo以4比1的比分击败了世界围棋冠军李世石。李世石将他3年后的退役归因于人工智能的兴起，称它是“一个不能被打败的实体”。

在围棋游戏中，两名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盘上，力图包围对方的棋子并围出最大的空间。大量组合意味着计算机不可能评估所有潜在的动作。佩里恩使用的策略包括慢慢将一大组棋子串在一起包围对手，同时在棋盘的其他角落移动来分散AI的注意力。佩里恩说，围棋机器人没有注意到它的弱点，即使在包围圈接近完成时也是如此。

“但人会很容易发现。”他补充道。

美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）表示，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

罗素说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平。”

研究人员称，围棋系统失败的确切原因是推测问题。格里夫说，一个可能的原因是佩里恩所采用的策略很少被使用，这意味着AI系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。当AI系统暴露于针对围棋机器的那种“对抗性攻击”时，通常会被发现存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的（AI）系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。

（澎湃新闻）

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用魔法打败魔法：业余围棋选手在计算机帮助下战胜人工智能

作者：科技云视角

发布时间：2023-02-20 18:02

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一位人类棋手打败了世界上最强的一位人工智能。

《金融时报》日前报道称，美国业余选手凯林·佩里恩在电脑上使用了一种以前不知道的人工智能漏洞，从而打败了人工智能运动员。在这一盘棋中，佩里恩在15盘中赢了14盘，而且没有电脑辅助。

这个胜利突显了电脑围棋程式的软肋。

美国业余围棋选手凯林·佩里恩（Kellin Pelrine）。

佩里恩的战略是一个电脑程式，专门研究人工智能系统的软肋。“没想到，我们这么轻松就把它挖出来了。”美国 FARAI公司的总裁 Adam Gleave是美国一家研究公司，他表示，这款软件已经和世界上最好的围棋系统 KataGo进行了超过一百万次的对弈，目的是寻找“盲点”。

佩里恩表示，这款软件所展示的取胜战略“既不是毫无意义，但也不是非常困难”，中等水平的玩家可以使用它来打败计算机。他也用这个办法击败了另外一套顶尖的围棋体系——利拉。

虽然赢得了电脑推荐的策略，但是这次的胜利是在七年前，被认为是人工智能发展的一个里程碑。2016年，由 DeepMind研发的 AlphaGo，由一家名为 AlphaGo的研发机构，以4-1战胜了世界围棋冠军李世石。李世石把自己3年后退休归功于人工智能的崛起，并称之为“不可战胜的存在”。

在围棋比赛中，两个棋手轮流把一颗黑一白两颗棋子摆在一个19x19格的棋盘上，试图把对手的棋子围起来，从而形成一个最大的圈子。如此庞大的数据集意味着电脑无法对所有的潜在行为进行评估。佩里恩采用的战术是把大量的棋子串成一条线，把对方围起来，然后在棋局的其它角落走动，从而转移 AI的注意力。佩里恩说，即便是在包围即将结束的时候，围棋机器人也没有察觉到自己的缺点。

他又说：“但是人们很容易就能看出来。

美国加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·罗素说，在某些高级的围棋机器上找到了漏洞，这说明了深度学习系统是今天最高级的人工智能的基础。

罗素表示，这些体系仅能“理解”他们曾经遇到的具体情形，而不能用人们所认为的简单方法来总结。“这又一次证明了我们对机器人拥有超越人类智慧的轻视。”

研究人员表示，围棋体系之所以会出现故障，完全是因为猜测的问题。格里夫说，其中一个可能的理由是，佩里恩所采取的战术很少被运用，这就意味着人工智能系统没有经过充分的培训来认识到自己的弱点。当人工智能系统遇到像围棋那样的“对抗式”攻击时，往往会被发现有漏洞。然而，“我们已经目睹了大量的人工智能系统的大量部署，而这些系统却很少经过检验。”

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AI也有缺陷？人类2016年来首次战胜了最聪明的围棋机器人

作者：华尔街见闻

发布时间：2023-02-20 11:46

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AI统治围棋棋盘的时代迎来了一丝变数。

据媒体报道，近日，美国围棋选手Kellin Pelrine击败了顶级AI围棋机器人。

Pelrine与这台AI对弈了15场，其中1局是在计算机辅助下进行的测试局，其余14局没有计算机辅助。最终，Pelrine取得14场全胜的辉煌战绩。

自2016年谷歌旗下的AI围棋机器人AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人类旗手一直在与AI的对决中处于下风。李世石在输给AlphaGo的三年后退役。他绝望地把AlphaGo称为“一个无法被打败的东西”，认为属于人类棋手的时代已经结束。

但据媒体报道，被Pelrine打败的AI围棋机器人，棋力与AlphaGo不相上下。围棋段位远低于李世石的Pelrine究竟找到了什么样的致胜法宝？

靠AI打败AI

实际上，Pelrine之所以能打败AI，靠的也是AI。

Pelrine背后是美国公司FAR AI。这家公司开发了一个发掘bug的围棋AI，然后让它和AI围棋机器人Kata Go下了一百多万盘棋，专门寻找可以让人类棋手利用的盲点。结果真的找到了AI的盲点：AI棋手分不清“声东击西”。

简单来说，FAR AI的策略就是不断利用角落的动作分散AI的注意力，同时，慢慢将中央棋子串成一个大圈来包围AI棋手。

Pelrine表示，对人类来说，FAR AI的策略很容易就会被发现；然而，哪怕是到包围圈即将完成的时候，AI棋手也没有注意到自己的弱点。

由于AI围棋机器人的底层架构均来自谷歌旗下的AI研究机构DeepMind，所以FAR AI的团队猜测，这处bug可能是通用的。

此前，Pelrine已经利用这个bug击败了顶级AI围棋机器人Leela Zero。

AI系统的缺陷

加州大学伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell表示，这些最先进的AI围棋机器人被发现存在弱点，表明支撑当今最先进AI的深度学习系统存在根本缺陷。

这样的缺陷是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

Stuart Russell指出，AI只能“理解”它们过去遇到的特定情况，而无法像人类一样进行“概括”：

“这再次表明，我们过于草率地认为AI具有超人的智力水平。”

研究人员对媒体表示，AI围棋机器人之所以会输，可能因为“声东击西”这一策略很少被使用，意味着AI系统没有在足够多的类似棋局中训练过，无法做出防备。

FAR AI的CEO Adam Gleave表示，如果像AI棋手那样遭遇大量对抗性攻击，人工智能系统的缺陷很容易就会暴露，但即便如此，市场对AI应用的热情不减：

“我们看到非常大的AI系统几乎没有经过验证就被大规模部署。”

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人类发起绝地反击，顶级围棋AI输了！

作者：参考消息

发布时间：2023-02-20 09:50

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参考消息网2月20日报道据英国《金融时报》网站17日报道，一名人类棋手在围棋比赛中彻底击败一个顶级人工智能系统，出人意料地逆转了计算机在2016年取得的胜利。当时的胜利被视为人工智能崛起的里程碑。

美国棋手凯林·佩尔林利用此前不为人知的、由另一台计算机找出的漏洞击败了这台计算机。

但在15场正面交锋的比赛中，他是在没有得到计算机直接支持的情况下赢了另外14场。

这次此前没有报道过的胜利凸显了当今大部分广泛使用的人工智能系统共享的最佳围棋计算机程序的一个弱点。

让人类重新成为围棋王者的战术是由一个计算机程序提出的。该程序搜寻了人工智能系统的弱点。佩尔林随后毫不留情地实施了其建议的计划。

设计这个程序的是加利福尼亚州的研究企业FAR AI公司。该公司首席执行官亚当·格利夫说：“利用这个系统简单得令人难以置信。”他还说，这款软件与顶级围棋系统之一的KataGo对决了超过100万盘，目的是找到一个人类棋手可以利用的“盲点”。

佩尔林说，软件揭示的制胜策略“并非完全微不足道，但并不是很难”让人类掌握，可以由中等水平的棋手用来击败计算机。他还利用这一方法战胜了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

围棋往往被认为是所有棋类游戏中最复杂的一种。尽管借助了计算机提出的战术，但这次决定性的胜利是在人工智能似乎在围棋领域遥遥领先人类七年之后取得的。

佩尔林使用的战术是缓慢用棋子围成大“圈”，以包围对手的若干棋子，同时用棋盘上的其他角的落子动作分散人工智能的注意力。佩尔林说，直到差不多完成包围的时候，这个围棋程序都没有注意到自己的弱点。

他还说：“人类很容易就会发现这个弱点。”

加利福尼亚大学伯克利分校的计算机教授斯图尔特·拉塞尔说，在最先进的一些围棋计算机当中发现弱点，说明支撑当今最先进人工智能的深度学习系统存在根本性缺陷。

他还说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定棋势，无法以人类认为很容易的方式举一反三。

拉塞尔说：“这再次表明，如果我们认为机器具有超出人类的智力水平，那还是太草率了。”

研究人员说，他们需要推测围棋系统失败的确切原因。格利夫说，可能的原因之一是，很少有人使用佩尔林的这种战术，这意味着人工智能系统没有接受过足够多的类似手法的训练，所以意识不到自己的弱点。

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人类发现围棋AI弱点获得胜利，暗示深度学习技术存在缺陷

作者：找借口安静

发布时间：2023-02-21 20:49

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原题：人間が囲碁AIに勝利、弱点発見　深層学習の欠陥示唆

摘自：日本经济新闻

作者：新井纪子、青木慎一

编译和整理：找借口安静 第一次借助AI翻译

人类在围棋比赛中成功地打败了目前最强的人工智能（AI）系统。在2016年，计算机的胜利被视为人工智能崛起的一个历史性时刻，但现在情况发生了惊人的变化。

美国业余棋手凯林·佩林（Kelin Pelletier）具备仅次于当地业余顶尖棋手的水平，他利用另一台计算机发现了其特定的缺陷，击败了这个人工智能系统。此后佩林和计算机进行了15局比赛，获得了14次胜利，而这场直接对决没有任何计算机直接对佩林做出辅助。

这次胜利揭示了目前广泛使用的围棋AI程序存在的弱点。这种人工智能技术也被应用于OpenAI在美国旧金山开发的ChatGPT（聊天GPT）等项目中。

电脑调查人工智能的弱点

让人类在棋盘上再次登上冠军宝座的战术，是通过调查人工智能弱点的计算机程序提出的。这个战术被佩林毫不留情地付诸实施。

该程序由美国加州的一家调查公司“FAR AI”开发，其CEO亚当·格里夫表示，“攻击AI的弱点非常容易”，并且该程序已经与围棋系统“KataGo”进行了超过一百万次的对局，还发现了人类棋手可以利用的“盲点”。

该战术的提出者佩林表示，该软件揭示出的必胜法并不平凡，但也并非非常困难。中级水平的棋手可以使用这种方法来击败机器。通过使用这种方法，佩林还成功地击败了围棋AI“Leela Zero”。

尽管计算机提出的战术对击败围棋人工智能有所帮助，但这个决定性的胜利，发生已经毫无悬念地在最复杂的棋类游戏中，领先了人类七年之后才发生的。

由谷歌旗下的英国DeepMind公司开发的系统“AlphaGo”在2016年以4比1的成绩击败了当时世界顶尖的韩国棋手李世石。李世石在三年后退役，他表示这是由于AI的崛起所导致的，表示“有些事物是我无法战胜的”。AlphaGo尚未公开，但可以认为佩林所击败的围棋人工智能的实力与AlphaGo相当。

围棋是让两个玩家在19 x 19的棋盘交替放置黑白棋子，试图围住对方棋子并尽可能多地占领领土的游戏。这种组合非常巨大，计算机无法预测未来所有的着法。

佩林使用的战术是创建一个慢慢形成的大型“环”形，同时用它来围住对手的棋子，并利用棋盘上其他角落的动作来困惑AI。据悉，围棋AI甚至在围堵几乎完成的情况下仍未意识到其脆弱性。

佩林还说：“人类应该很容易看出来。”

暗示了最先进的人工智能存在缺陷

加州大学伯克利分校的计算机科学教授斯图尔特·拉塞尔表示，发现最先进的围棋软件中存在弱点，这暗示着支撑现代最先进AI的深度学习系统存在根本性的缺陷。

他补充说，这种系统只能理解过去经历过的特定情况，无法像人类一样轻松地进行泛化。

拉塞尔教授还表示：“再次证明了，认为机器具有超人类的智能的结论还操之过急。”

研究人员表示，围棋软件失误的确切原因只能推测。格里夫博士指出，可能是由于佩林所使用的战术很少被使用，即AI系统没有接受足够类似对局的训练，因此无法识别其脆弱性。

他补充说，当面对像围棋计算机这样的“敌对攻击”时，发现AI系统存在缺陷并不罕见。然而，“我们看到很多大型（AI）系统几乎没有经过充分验证就被广泛部署。”

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AI成为智力运动的助推器

作者：北京体育广播

发布时间：2023-02-16 02:31

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作为最早涉及人工智能的体育项目，智力运动充分发挥了AI先天的优势，一夜之间，棋手似乎都“让梦想照进了现实”，而AI的引入，并没有终结智力运动，而是让这项人类古老运动焕发活力。

AI成为智力运动的助推器06:11来自北京体育广播

AI成为智力运动的助推器音频：00:0006:11后退15秒倍速快进15秒

白金石

近期，美国人工智能公司OpenAI发布免费机器人对话模型ChatGPT火爆出圈，上线仅2个月，活跃用户突破一亿，这也让人工智能AI再次成为人们热议的话题，其实体育界是人工智能最早介入的领域，早在1997年5月，当超级计算机“更深的蓝”第一次在比赛中，战胜当时的国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫之后，AI的雏形已经在国际象棋领域扮演更为重要的角色，据去年夺得男子世团赛冠军的中国队的主力白金石介绍，国际象棋的搜索引擎也是最早被棋手所接受的人工智能辅助学习工具，“我们棋手都用软件来拆棋，很普遍，国际象棋的引擎是世界上最早普及的，当时在卡斯帕罗夫拿世界冠军的时代，他就用国际象棋引擎来拆棋，只不过是这两年引擎的功效越来越强了，我觉得国际象棋引擎对国际象棋发展肯定是有帮助的，它让很多人能够接触到水平很高的‘棋手’，你还可以同它对弈，包括辅助训练。AI肯定是有利于国际象棋这个项目的发展。”

侯逸凡

四届国际象棋女子世界冠军，目前女子世界排名第一的选手侯逸凡认为AI的引入提升了国际象棋整体的认知水平，“从国际象棋领域来讲，AI是我们棋手非常好的一个帮手，不会把它看成敌对关系，更多的是一种辅助工具。来促使我们人类整体对国际象棋水平认知上有一个比较大的提升，这也代表整个国际象棋运动在前进。”

国际象棋特级大师卜祥志表示，AI的出现缩短了人类棋手攀登棋坛高峰的时间，“我觉得积极得方面更多一些，一位棋手要想出成绩需要老师、家长和全社会的帮助，而在竞技层面，当时我们学棋的时候研究一个开局也许需要几个月，但是现在用引擎一拆解，根本就行不通。”

卜祥志

从2016年3月—2017年5月，算力超过“深蓝”数万倍的“阿尔法狗”（AlphaGo）围棋人工智能完胜李世石、柯洁两位围棋界标志性人物后，“阿尔法狗”引发了一系列围棋人工智能的问世与升级，围棋领域也进入了AI时代，目前国家围棋队棋手都在运用人工智能软件进行深度学习和训练，对此，围棋世界冠军陈耀烨九段表示，后AI时期，棋手提高战斗力，还是要看谁在棋上花的功夫更多，“AI出现之后，其实跟以前棋手学习的差别不大，主要还是看谁在棋上花费的时间更大，当然这一方面年轻棋手更有优势，因为年轻棋手精力更旺盛一些。”

不过，目前正在深圳大学任教，传授国际象棋专项理论和实践课的侯逸凡指出，未来在教学方面，也许要在认知领域拓宽AI的边界和方法，发挥其智能功效，而不仅仅把AI当作棋手训练的辅助工具，“至于教学方面，我相信未来还有非常多值得探索的空间，过去这么多年我们只是利用AI算法开发出来的软件去分析和拆棋，大多数情况下，它只适用于有一定水平的业余棋手或者是专业棋手，感觉AI作为分析软件方面的潜力，起到的作用基本上已经被人们挖掘出来，但是其他相关的一些功能是不是可以间接地帮助棋手去备战，以及日常的学习方面还都是空白的领域。”

不过，随着科学技术的不断推进，AI在为智力运动提速的同时，也在这一领域里客观上，为制造混乱提供了一些可能，去年国际象棋棋王卡尔森质疑美国棋手尼曼比赛中作弊一事持续在网上发酵，而围棋的线上对弈也传出不和谐的声音，对此，卜祥志表示，要让年轻棋手从思想上认识到公平竞赛的重要性，“首先作为棋手，你要以身作则，不能有作弊这种行为，另一方面要让青少年棋手明白一个基本的道理，作弊这种手法并不能提升自己的棋艺水平，最后还是要面对面的同职业棋手对弈，国家也要为青少年树立正确的价值观，同时家长需要时刻规范孩子们的行为。”

中生代棋手白金石认为AI不应该为这些负面事件，承担责任，“这一事件不能说是AI和国际象棋软件发展所导致的，我觉得如果有些人企图钻空子，他总会找到隐蔽的途径。”

侯逸凡则表示，人类要正视所面临的问题，“我一直是以正面积极地态度去看待AI，因为毕竟一个新的技术，一个新的时代到来，总会产生各种各样的影响，无可否认AI这种根本性的变革也一定有正反两面，抛开个体极端事件不谈，AI带给人们的还是积极正面的，随着技术的不断发展，人们应该学会同AI和平共处。”

人工智能的出现，无疑加速了智力运动整体发展的进程，今天从运动员身体机能的数据分析，到体育消费和运动健身， AI无处不在，如何以人为本，让AI为人类插上智慧的翅膀，去创造更美好的生活是未来人们持久关注的课题。

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国业余围棋爱好者战胜顶级围棋 AI，15 局胜 14 局

作者：小鸽看世界

发布时间：2023-02-20 16:11

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FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。

在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。

而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FAR AI的研究人员之手。该团队通过分析AI棋手的弱点加以针对，从而获得最后的胜利。

这是一件令人印象深刻的事情。这次胜利说明，即使是业余爱好者，只要把握好基本技巧，也能有机会赢得和顶级AI的对决。

这也表明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。在这次比赛中，让人惊讶的是，即使是业余爱好者，他也能战胜顶级的围棋AI，而且他的技术也很不错，可以看出，他对围棋的把握和理解是非常深刻的。

而且，他在比赛中还使用了一些特殊的策略，针对AI的特点，制定出了一些非常巧妙的棋策，这也是他能取得胜利的原因之一。因此，从这次比赛中，我们可以看到，即使是业余爱好者，也有可能赢得和顶级AI的比赛，只要把握正确的技术，得心应手地运用，就能取得胜利。

象棋软件是人类自己编辑出来的。人类已经对象棋的本质有了非常深入的理解，在此基础上把自己的思路写成计算机代码，利用机器的算力帮自己下棋。可以说，即使打败了了纯人类，也是人类自己的胜利。

而围棋完全不同了。围棋软件不是人类自己编出来的，而是机器学习得到的。机器居然自己学习就能打败人类，说明人类自己对围棋这个游戏根本就不理解。

阿尔法狗彻底颠覆了人们对围棋的认知。而阿尔法狗的思路显然也不是最优解，否则也不会被自己的兄弟阿尔法狗0给击败了。之后肯定还会有别的狗再把新阿尔法狗击败。到底什么才是围棋的最佳招法，根本没人知道。

这也是围棋为什么经历ai挑战后变冷的原因。要知道当年象棋就没有变冷，更早的汽车的发明也没影响跑步比赛的热度。

这是因为，之前的那些只是技术发展，而围棋这是彻底颠覆。现在已经有人抛弃传统教科书专门研究阿尔法狗的棋路了，据说已经能乱入职业围棋界了。未来学习围棋是传统围棋流还是新式狗流呢？没法选了，就算狗流赢了，也会被新狗流乱入击败。现在围棋界已经佛系了。

有人尝试用阿尔法狗的机器学习的思路学习象棋，到目前也是勉强击败特大的水平，面对象棋软件还是被乱杀。从这里我们也可以窥见，人类对象棋的理解基本就是最优解，而围棋的认识完全就是初级阶段。

既然无论是人类自己的理解还是机器学习得到的ai，都不过只是匆匆过客，暂时的最优解而已。那有人发现目前ai有bug，利用其中的漏洞赢了几场，这再正常不过了。

这也说明，人类在围棋技术上仍然占据优势，因为AI无法取代人类的智慧和判断力。

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一雪前耻！业余围棋棋手14:1击败顶尖人工智能KataGo

作者：新浪科技

发布时间：2023-02-21 15:15

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来源：快科技

2016年，谷歌的AlphaGo以4:1击败世界顶级棋手李世石，让围棋界形成一个残酷的共识——人类是无法击败AI的。

但现在，这一共识被一位业余棋手打破了。

这位来自美国的业余棋手名叫Kellin Pelrin，而他的对手，是基于AlphaGO和AlphaZero，由哈佛大学AI研究员David J. Wu开发的顶级开源围棋AI：KataGo。

面对如此悬殊的差距，Kellin Pelrin却采用了一种令人意想不到的方式，以14:1的成绩取得了胜利。

在正式对局前，Pelrin采用FAR AI公司的一款软件与KataGo进行了上百万场对局，并成功从中找到了KataGo的弱点。

在实际对局上，Pelrin通过时不时将棋子落在棋盘其他角落的方式，成功分散了AI的注意力，让它忽略了越来越危险的局势，最终输掉比赛。

事实上，在2016年李世石唯一赢下AlphaGo的一局棋，就向人们揭示了AI棋手的弱点。

在那场对局中，李世石在第78手走了一步超出AlphaGo计算的棋，这似乎导致了AI出现Bug，在之后频繁失误，最终输掉比赛。

而从后来AI研究人员的研究来看，寻找AI棋手的盲点，通过针对性的战术将其击败确实是一个行之有效，并能够复现的策略。

但讽刺的是，这一战术可以击败顶尖的围棋AI，但却无法击败任何一名有一定经验的业余棋手。

【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技

责任编辑：乃河

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人类业余围棋棋士击败人工智能，但发现算法盲点者还是人工智能

作者：十轮网

发布时间：2023-02-21 14:45

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近期，人工智能 (AI) 因为ChatGPT应用而爆红，也让许多人都认为未来人工智能在许多工作上能取代人类。不过，试想着是不是有某些领域，人类依旧能战胜人工智能呢？根据外媒报道，一个美国的业余棋士在围棋大赛中，击败了人工智能。而赢得这样胜利的步骤，就是简单的分散人工智能在攻击时的注意力。不过，这样的策略随着人工智能学习翻新，不太可能在另一个领域上奏效。

根据英国金融时报的报道，一位名叫Kellin Pelrine的业余棋士，虽然在围棋的业余排名中并不是名列前茅，但是，他在15场比赛中取得14场比赛的胜利，关键是他的对手都是人工智能。Pelrine使用的战术包括在棋盘上的其他角落进行移动，以分散算法的注意力，同时努力包围对手的其他棋子。

报道指出，围棋是一种棋盘游戏，两名玩家在19×19的棋盘上放置黑色或白色的棋子，目标是围绕在比你的对手更大的区域。而如果棋子被对手的棋子所包围，棋子就会从棋盘上移除。对此，即使在棋子即将被对方所包围的情况下，下围棋的人工智能算法似乎没有注意到它所处的困境。但相对的，这种策略对其他人类棋手来说，一眼就能看出来。

这样的结果与2016年进行相同比赛时大相径庭，当时Google旗下的DeepMind的AlphaGo成功击败了韩国职业九段棋士李世乭。那时许多人都认为人类棋手的发展在人工智能发展下将要结束了。不过，这次Pelrine并没有与AlphaGo对战，而是与其他几个下围棋的人工智能算法对战，包括DeepMind在创建AlphaGo Zero时使用技术的KataGo。

值得一提的是，击败这些人工智能算法的策略，似乎是由另一个计算机算法所发现的，而该算法是由一组包括Pelrine在内的研究人员专门设计的，目的就是探索人类玩家可以利用的人工智能策略的弱点。而该算法在与KataGo进行了超过100万场比赛之后，进一步分析了相关的模式。

Pelrine告诉金融时报，虽然借验算法发现的策略有发挥作用，但人类棋手也不难掌握人工智能算法的模式，而且中级等级的棋手就可以使用它来成功击败围棋人工智能算法。因为，人工智能系统可能在其模型被训练执行的过程中看起来像专家，但实际上它们的能力仍然存在令人惊讶的漏洞。

报道进一步指出，研究团队表示，目前针对人工智能的围棋算法策略盲点产生确切原因尚待厘清，但很可能Pelrine使用的方法非常罕见，甚至于算法无法识别它。如果是这样，经过训练以识别该策略的更新模型，预计将来可能不会那么容易被欺骗。

(首图来源：Flickr/Luis de BethencourtCC BY 2.0)

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