港美大學聯合研究 指 AlphaGo 促使真人圍棋選手佈局更難於預測

| 蘇家華 | 19-03-2023 15:08 | |
港美大學聯合研究 指 AlphaGo 促使真人圍棋選手佈局更難於預測

今年美國業餘圍棋愛好者 Kellin Pelrin 成功以 14 : 1 的比數,擊敗由哈佛大學 AI 研究員 David J. Wi 開發的開源圍棋 AI KataGo,改寫了不少人認為真人圍棋選手是無法戰勝圍棋機械人的局面。不過其實最近香港城市大學及美國耶魯大學聯合發表的一項研究,就提到在 2016 年 AlphaGO 取得勝利以來,已促使真人圍棋選手佈局更具創造力及難於預測,因此當人類對戰 AI 圍棋選手的時候,前者並不一定必敗收場的。

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香港城市大學及美國耶魯大學的聯合研究團隊透過分析 1950 年至 2021 年職業圍棋比賽中,超過 580 萬步的圍棋博奕數據,得出了真人圍棋選手佈局愈具創造力及難於預測的結論。過程中研究團隊在超人圍棋 AI 的幫助下,可以對任何下棋動作質量評分,並且建立了一個名為決策質量指數 DQI 的統計數據,分析圍棋選手的出棋變化。

研究發現,在 2016 年以前的職業比賽 DQI 提升幅度相對較小,DQI 變化最多只得 0.2,甚至在個別年份的 DQI 是不升反跌。 不過自 2018 年後的 DQI 變化就多至超過 0.7,而在同一時期真人圍棋選手亦採用更多新穎下棋策略。,如在 2015 年只有 63% 的比賽會出現真人選手設定前所未見的棋賽佈局,但在 2018 年相關比率已升至 88%。因此,研究團隊認為超人圍棋 AI 的發展或促使真人圍棋選手佈局擺脫傳統佈局陣勢,並驅使他們探索新方式來擊敗對手,反過來說可能是改善其博奕策略。

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港美大學聯合研究 指 AlphaGo 促使真人圍棋選手佈局更難於預測

Source: Engadget

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