专访棋王丁立人：AI 时代，通往最优解的道路有时不止一条

特工宇宙

2024-12-14 22:43发布于浙江科技领域创作者

全文3216字，阅读约需10分钟，帮我划重点

划重点

01采访国际象棋世界棋王丁立人，探讨AI时代国际象棋的发展。

02丁立人表示，AI追求精确性，但国际象棋比赛依然广受欢迎，因为人类对决中仍有可能分出胜负。

03他认为，人类棋手在下棋时应该加入勇气和智慧，而非完全追求精确。

04此外，丁立人还分享了与AI对弈的经验，强调合理范围内做出富有个性的选择。

05最后，他祝愿Demis Hassabis的AI研究一帆风顺，读者们都能从小兵成为皇后。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

图片

正是因为人类的不完美，才让每一盘对弈都充满悬念与期待。

我中学补习班老师怎么也不会想到，当初那个对各种棋类都菜且爱玩、屡败屡战的我，有一天能采访到世界棋王。

你们能理解这种心情吗？
就是那种，拥有第一内耗人格的不配得感拉满的一个人，一下子觉得仿佛这些年吃过的苦都是为了今天，故作高冷强掩喜悦，紧张到习得性无助，又因为文化水平不高而无法言说的那种心情。
 
图片
图片
以下是采访过程的视频版本。
然后是文字纯享版！！
特工宇宙：我们对国际象棋非常感兴趣，今天想和您聊聊关于 AI 和国际象棋的话题。首先想了解您第一次使用 AI 训练是在什么时候？
丁立人：第一次应该要追溯到很早以前了。我记得曾经使用过一个名为"卡斯帕洛夫国际象棋"的棋盘软件。它使用的引擎相对比较基础，但提供了多个不同的水平设置可供选择。你既可以选择较低难度进行对战，也可以选择较高难度。虽然当时最高难度也不及现在的 AI 水平，但对于刚开始学习的我来说是很好的练习伙伴。我记得当时和软件对弈时胜负参半。使用更专业的AI训练是在进入省队成为职业棋手之后，那时我使用的是 Rybka（瑞布卡）这款国际象棋引擎。从那时起，我们就开始使用引擎，我们更常称之为“引擎”而非“AI” 进行训练。在缺少教练的情况下，它是一个很好的辅助训练伙伴。
特工宇宙：卡斯帕洛夫在 1997 年被深蓝（Deep Blue，由 IBM 开发，专门用以分析国际象棋个超级计算机）击败，从那时到现在，您觉得 AI 有哪些令您印象深刻的进步？
丁立人：那次比赛时间太过久远，当时我刚开始学棋不久，所以没有留下太深印象。近些年 AlphaGo，后来是 AlphaZero 的出现，确实给国际象棋界带来了巨大变革。它先是击败了人类最强的围棋棋手，之后进军国际象棋领域，又击败了当时最强的国际象棋引擎，而且是以相当悬殊的比分获胜，赢了很多盘，输棋很少。它给国际象棋引擎带来了革命性的改变，现在的国际象棋引擎都带有 AlphaZero 的特性。
特工宇宙：现在 AI 确实很强大，那您现在和 AI 下棋的时间占比大概有多少？
丁立人：我平时主要用 AI 进行训练，很少与它直接对弈。最近一次对弈是在前几天，因为在 Lichess 网站上有一个很有趣的机器人。那是 Leela Queen Odds，也就是 LC0 引擎，不知道您是否听说过？它可以说是 AlphaZero 的继承者，而 LC0 是完全基于其论文理念开发的引擎。它让出一个后子与人对弈，这种实力差距通常是非常悬殊的。我的一位朋友说与它下多后，跟它下破防了，所以我也尝试了一盘 5 分钟加 3 秒的快棋，最终我赢下了那盘棋，但能感受到即使让出一个后，它的下法依然非常有气势，给了我很大压力。
特工宇宙：您怎么看 AI 的下棋风格？
丁立人：我认为不同的 AI 有不同的风格，但有一点是共同的，那就是它们都追求精确性，以追求正确性为首要任务。AI 总是寻找最优着法，它们的对局都显得非常精确。
特工宇宙：在这次世界冠军赛的准备中，您是否会用 AI 来模拟 Gukesh 进行准备？
丁立人：我们确实使用了 AI，但并非用来模拟 Gukesh。我和助手使用了不同的 AI 引擎。正如刚才所说，不同 AI 有不同的风格。我们会使用不同的引擎来分析同一个局面，获得不同的着法建议。
特工宇宙：看来现在 AI 对棋手的影响确实很大。您觉得和 AI 下棋与和人下棋在战略和心态上有什么不同？
丁立人：以我前几天的对弈经验为例，AI 能够持续施加压力，而且落子如飞。每一步棋的质量都远超一般人类水平，所以我们很少与 AI 直接对弈，那样相当于自讨苦吃。与人类对弈时。所以现在虽然 AI 如此强大，但国际象棋比赛依然广受欢迎，就是因为人类对决中还是有可能分出胜负。
而现在的 AI 对决，如果从头开始下单话，只要稍微够格一点的AI，几乎无一例外都会以和棋收场。而人类对局仍然会产生大量胜负结果，这正是因为人类水平远逊于 AI，人类对局中还存在很多可以改进的地方。
特工宇宙：您之前提到想要下棋下得像机器一样精准，但去年您拒绝和棋体现了人的气性，机器的精准和人的特性之间会不会有所冲突？
丁立人：AI 追求的是绝对精确，下出完美的对局。但我认为在这个基础上，如果能加入人的勇气和智慧会更好。因为 AI 也不是一成不变的，通往最优解的道路有时不止一条。当 AI 评估两种变化差不多时，你就要做出选择。比如其中一种是三次重复导致和棋，另一种是继续战斗，这时就需要根据具体情况决定。如果和棋对比赛形势有利，你可能会选择和棋；但如果你落后，迫切需要一场胜利，你可能会选择那种客观上差异不大，但能够继续对弈的变化。
特工宇宙：您会不会觉得 AI 出现后，下棋变成一种应试，会变得无聊？
丁立人：现在很多开局都需要大量准备，需要记住大量的棋谱。我的助手有时会说我比较懒，因为他辛苦分析了很多变化，而我有时并没有完全看完。不过在比赛前，如果要执白棋，我一定会复习相关的谱。对此有两种选择，就像我和哈萨比斯（Google DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis）下棋时，他提到他不喜欢被布局所束缚，这也是他没有走职业棋手道路的原因。他执白棋时会采用一种特殊的方式，先摆出一个形，然后从那个形出发去发展局面。这确实是一种有效的下法，因为可以避开大量的开局准备。
在去年的比赛中，我也很好地运用了这种方法，成功避开了涅波许多坚固的布局准备。但有时也需要记住大量下法，特别是当你想要尝试创新、改变一些变化的时候。作为第一个尝试新变化的人，你一定要做到心中有数，成竹在胸，记住相关的谱，给对方一些惊喜。
图片
"通往最优解的道路有时不止一条。"人哥如此说到。
在 AI 已经达到近乎完美的今天，或许人类棋手的价值不在于追求绝对的精确，而在于在合理范围内做出富有个性的选择。
就像人哥说的，当 AI 告诉你有两条路都可以走时，选择继续战斗还是接受和棋，有时候最优解不止一个，这个决定只能由人来做。
AI 就像是一个为我们开路的探索者。它告诉我们什么是可能的，但选择权始终在我们手中。
这种人机结合的方式让象棋变得更加丰富多彩——AI 为我们展示了更多可能性，而人类则在这些可能性中注入独特的理解和创意。
人生如棋，即使有再强大的支持或对手，这漫漫人生路还是得自己一步步走。棋盘上的每一步都蕴含着无限可能，每一步棋，就像人生的每一个决策，都可能开启新的局面。毕竟在这个光怪陆离的棋盘上，
Every pawn is a potential Queen
每一个小兵都可能成为皇后👸
图片
One More Thing！此次行程我们还体验了 Google 在 AI 方向的一些新探索！
Google 的 AI 展区包括 Chatting Chess，通过 Gemini 解说帮助观众通俗易懂地学习如何下棋；Chess Fiction，可以把历史上的经典对局变成一个个风格不同、情节有趣的故事；GenChess，输入关键词，即可生成独一无二的国际象棋棋子。
其中最好玩的 Genchess 我们前几天已经介绍过了！😘
图片
BTW，这次还被 Google DeepMind 联合创始人兼CEO Demis Hassabis 狠狠圈粉了！没想到还有机会观看 Demis 的自传电影😭
从 AlphaGo 到 AlphaZero，再到 AlphaFold，这个活在大学教科书和新闻里的男人，如今在我的世界里立体而丰满了。
图片
一个从小就痴迷于游戏和智力挑战的极客，天生的探索者......十几岁就开始编程，为了挑战游戏的极限而一头扎进了 AI 领域。从开发游戏 AI 起家，到用围棋、星际争霸来推动 AI 的边界，再到现在用 AI 探索科学奥秘、解构蛋白质，Demis Hassabis 在用毕生精力去解开智慧的密码。
这种纯粹到近乎执拗的探索精神！这种对未知永不停歇的好奇心！让我想起了几年前那个曾经喜欢做梦的自己。
希望特工们也能在迈向 AGI 时代中贡献一份力量💪
祝愿 Demis Hassabis 的 AI 研究一帆风顺，也祝愿读者们都能从小兵成为皇后！
*截止发稿日，人哥在 2024 年国际棋王赛中惜败 Gukesh。这一年来人哥承受了太多心理压力，或许如此对他来说是一种解脱。人生在世，遗憾之事常有，不论如何，人哥都曾创造过辉煌，在今年的比赛中也一次次展现了让人欣喜的韧性。人生如棋，通往人生最优解的道路也不止一条，当听到人哥赛后采访说到"I have no regrets." 时，第一感觉是意难平，其后是欣慰，希望人哥能好好休息，在赛后的人生旷野能更开心地下棋和生活。虽败，犹荣；释怀，向前。
查看原图 753K