人工智能
15：0，大逆转？人类业余棋手完胜围棋AI
大家或许知道，自那场著名的人机围棋大战——阿尔法狗vs李世石——以后，顶尖的人类职业棋手面对训练成型的AI，已经毫无胜算。
现在国内商用的弈棋AI，如绝艺，如果把性能开到最大，基本上要让人类两子，才能打的有来有回。
但是，不久前，一位美国业余(是指由业余段位的)围棋选手Kellin Pelrine，在与名为LeelaZero的AI公平对弈的情况下，连胜15盘。(实质上是14盘，有1盘作为测试，借助了电脑)
LeelaZero的棋力基本与绝艺、星阵相当。
所以，这位Pelrine是人类围棋史上前无古人的棋圣？
好吧，实际上他找到了当前围棋AI的一个bug。
甚至这个漏洞也不是他自己找到的，而是通过AI。研究团队开发了一个专门找bug的围棋AI，让它与另一款商用围棋AI KataGo(棋力高于LeelaZero) 下了上百万盘棋，有目的地找漏洞，结果被他们找到了。
他们猜测，因为现在的围棋AI的底层架构全来自DeepMind Alpha那一系列，所以这处bug，应该是普遍的。
具体漏洞是什么？文章没有细说。按照Kellin Pelrine的说法，漏洞不是那么明显，但知道后操作起来也不是很难(至少业余中级棋手就可以做到)。
设计该项目的加利福尼亚研究公司Far AI的首席执行官Adam Gleave说：“针对系统，很容易找到人类玩家可利用的盲点。”
Pelrine使用的策略，大致上是慢慢将一块大的“活死棋”串在一起，同时用在其他角落的动作分散AI的注意力。 Pelrine说，在包围圈近乎完成之前，AI都没有意识到危机。
“但作为人类，很容易就能发现。”
加利福尼亚大学伯克利分校的计算机科学教授Stuart Russell说，在最先进的机器学习-神经网络里发现了盲点，这揭示了深度学习系统的基本缺陷。
“这再次表明，我们太仓促了，不能将超人的智力赋予机器。”
Gleave说，可能是AI很少使用Pelrine所利用的战术。
他补充说，当AI系统暴露于针对算法的“对抗性攻击”时，通常可找到缺陷。 尽管如此，“我们看到非常大的[AI]系统正在大规模部署，几乎没有安全验证”。
https://www.ft.com/content/175e5314-a7f7-4741-a786-273219f433a1
有一说一，deepmind那一系下棋AI，从深度学习+对抗性网络到监督学习再到强化学习，它最终是能“意识”到bug的。本质上就是为一个搜索树剪枝的过程，如果连续几千次都导向失败的结果，它早晚能逐步回溯，找到剪错的那一枝。如果当前商用的棋类AI已经定型，不再“学习”了，那就另说了。