Heart Broken，遊戲中被AI碾壓的我們都中了哪些套路？

大數據文摘力薦！原創小視頻【AI說人「畫」】系列。用輕鬆的手繪方式，講清楚一些有趣的AI概念。

我們有號稱所有聰明人中最酷的那個小姐姐！用靈魂手繪和歡脫語言，來和你聊聊最枯燥的理論！請收看5分鐘中文小視頻節目

hello大家好我是vicky，今天呢咱們來說說AI玩遊戲的事兒（準確來說，是遊戲中的人類是如何被AI碾壓的）……

不久前alphago贏了圍棋，openai又贏了dota，太拽了簡直！雖然我本人除了狼人殺以外，幾本大腦一片空白（別問為啥，那還不是前半生都奉獻給了學習？我愛學習，學習是我本命！）……

咳咳，跑偏了，今天不是討論小姐姐我是怎麼玩遊戲的，而是分析一下我們是怎麼被AI套路的！

以下將以圍棋為主題展開！不知道圍棋的小夥伴別著急，你就記著——咱們倆依次放棋子，一直到最後無處可下了，誰占的地盤大，誰贏——非常簡單粗暴！

現在咱們順著這個話題，說說為啥人相對AI會被碾壓！

圍棋的搜索空間灰常灰常灰常……灰常大！！！！！

保守估計，國際象棋每一步平均有 20 種不同的走法（搜索樹的根部會有20個分支）， 第二步的每一個分支上， 又有 20 個分支， 依次類推， 走三十步就是 20^30 個分支（就是30個20相乘，嚶嚶嚶計算器要炸了）……

蘭鵝，圍棋的棋盤可是比國際象棋更大……假如要把所有對弈結果窮盡， 大約是 10^170個分支，這麼抽象要咋理解呢？（別摁了，計算器早就爆表了……）總之，宇宙中的所有原子， 加起來也不過是 10^80 個。每一個原子都用來代表圍棋下法的一個分支都不夠用……

所以說，你還能指望人類能夠啃完（並且完全消化）這所有的棋盤嗎？

咳咳，所以這事兒得用絕招兒……

巧了，alphago就有這麼個絕招！

它擁有2個連接在一起的大型神經網路——價值網路和策略網路 。「價值網路」負責計算局面，「策略網路」負責選擇出棋。聽起來就blingbling的自帶光環啊！

有了這兩個神助攻， AlphaGo每一步都會得到幾個最有價值的選點，還附帶相應的獲勝概率！而且隨著棋局的不斷展開，準確度也會不斷升高！

再加上，AlphaGo擁有過目不忘的本領！它吃下去的棋盤數量可用海量來形容。對比咱們人類圍棋大大柯潔的訓練量，最樂觀的粗估，也就五萬局。而且alphago邊瘋狂學習邊瘋狂歸納……

所以在輸贏這件事上，alphago贏幾乎是毫無懸念的！

不過小姐姐說到這裡還是要插一句，輸贏終有時，但還有很多事情是不能簡單用輸贏來概括的。

擺在人面前的，那不是一盤純粹的棋，它涵蓋了歷史、禮儀、美學，還有數不清道不明的人生哲理……超越了遊戲範疇，幾乎承載了綿延千百年來的種種精華。

生而為人，我們既能享受輸贏，也能享受到那麼多輸贏之外的精彩，而且是只有我們人類這種高級動物才能體會到的。而這些對於精於計算的AI來說，它既不能體會，也不能產生共鳴，只有暗無天日的冷冰冰的計算，想想，也是有點小傷感啊！

好啦，祝各位小長假玩得開心！

如果大家對某個遊戲感興趣，從21點兒到老虎機之類的，歡迎留言告訴小姐姐喔！

內容策劃及主播：涼亮

監製：Sophie，魏子敏

後期：郭麗（終結者字幕）

文案：雲柯

後續系列視頻

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