人工智慧秒變人工智障,日本開發「最弱AI」你想輸還輸不了

從傳統棋類運動到全新的電子競技,AI正在一步步攻克那些曾讓人類引以為傲的腦力項目。如今,再看到諸如「AI在XX項目完勝人類選手」這樣的新聞,人們早已見怪不怪,打贏一局「人機」似乎也成為了彰顯實力的新方式。但最近,如何在黑白棋中故意輸給一個號稱「史上最弱」的新型AI,成為了日本社群平台上的熱門話題。

吉田拓真是日本「AVILEN」AI技術公司的首席技術長,幾天前他在推特上發佈了一款自己製作的黑白棋小遊戲,向各位人類選手下了戰書。

人工智慧秒變人工智障,日本開發「最弱AI」你想輸還輸不了

我們知道,棋類是AI最早戰勝人類的領域,在人類與AI的對陣歷史上,無論是簡單的五子棋還是複雜的象棋、圍棋,最後均以人類選手的失敗告終,黑白棋更是如此。

在擊敗西洋棋世界冠軍的著名電腦「深藍」尚未出現時,90年代初的黑白棋界已經存在名為「Thor」的最強黑白棋程式。

早在DOS年代,「Thor」的水平已經達到世界級

但吉田發佈的這款黑白棋AI,目的卻是為了「盡可能多地輸」。他還在推特上自信的表示:「如果你覺得能輸給它,那就儘管試試吧!」

2016年,AlphaGo與李世乭世紀對決,前三局「不敗少年」李世乭敗北讓人心急跳腳,最後一局祭出驚天妙手險勝。人類從不可思議到漸漸習慣了AI的勝利。

然而日本AI 公司AVILEN 一反常態,開發出「最弱AI」。它會用盡一切方法來輸,玩家要敗給它比登天更難。至今為止,這只「最弱AI」下了80萬多盤棋,其中贏了的也才3041盤。可以說,在「比誰下棋更爛」這方面難逢敵手。

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只需修改一行程式碼,人工智慧瞬間變為「人工智障」

吉田表示研發這個「最弱黑白棋」的本意和大部分試圖戰勝人類的AI相同,都旨在研究AI的「深度學習」能力。他發現只需修改一行程式碼,原本號稱最強的人工智慧瞬間就會變為「人工智障」,研究人員也能從另一個角度蒐集到更多的數據。

體驗網站上」最弱AI「和」最強AI「也可以一鍵切換。

目前,除了普通的黑白棋愛好者,日本不少職業黑白棋手也加入了挑戰,Youtube上一位號稱職業棋手的直播主在經歷了數次壓倒性勝利後,以4子的微弱差距艱難輸掉了比賽。

還有更聰明的玩家想出了讓兩個最弱AI「左右互搏」這樣的取巧辦法。

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即使這樣,目前AI的總戰績依舊為1720勝,385124敗,勝率連0.5%都不到。

人機大戰:AI還能和我們比什麼?

棋類具有初始條件固定、規則邊界清晰的特點,是人工智慧憑藉遠超人類的計算能力大展身手的良好舞台。

由於黑白棋的特殊規則——玩家每次落子都必須能吃掉至少一個敵方棋子,直到無子可落,因此每次落子相當於進行一次「領地擴張」。

因為規則鮮明,所以讓最強AI變為最弱AI也只需要修改背後規則,但也有玩家表示,「一個裝傻的AI比一個聰明的AI更讓人不安」。

這個「最弱AI」永遠能迫使玩家把棋子下到對自己最有利的地方,無論你是故意出「爛招」,還是閉著眼睛亂下一通,都會發現被AI牽著鼻子走,最終「不得不」贏得比賽。

除了下棋,在單純的知識檢索領域人工智慧也已勝過人類。2011年,IBM公司的人工智慧「華生」在美國智力問答節目《危險邊緣》中戰勝兩位人類冠軍。這也說明電腦在巨量資料存儲和快速檢索能力方面的強大。而在另一些規則相對清晰的領域,人工智慧也在接近人類的水準。例如谷歌公司的無人駕駛車已經在一些地方合法上路,事實證明它們能夠很好地遵守交通規則。

像「我」一樣的人工智慧

之前亞馬遜人工智慧倉儲的發展使得大量工人受到失業威脅而大面積罷工、自動駕駛車發生車禍使得責任裁量面臨難題、還有一鍵脫衣應用程式DeepNude……必須承認我們享受了AI帶來的諸多好處,但AI如果作惡,就像打開了潘朵拉的魔盒。至少在現在,AI用於輔助工具,會比用於決策更加妥當。

我們渴望AI像人甚至比人更加智慧,不僅能夠解讀文本的淺層與深意、甚至能夠理解並表達情感。但是當AI真正擁有思想,情感,自我意識和完成任務的能力時,我們又不免對與AI同行感到害怕。

我們應該如何對待他們?我們有什麼道德責任?這些非人類有什麼道德權利?試圖阻止他們的出現在道德上是否允許?或者說,我們是否有責任促進和培養他們的存在?

真實的道德考量不僅是一個抽象的學術猜想,但總有一天,也許比想像中更早,我們能以更好的方式對待理性的、有感知能力的機器。

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