Alpha Zero帶來的衝擊和技術性失業

原址：https://note.mu/issei_y/n/nf95db8205da3

原題：Alpha Zeroの衝撃と技術的失業

作者：Ponanza創作者 山本一成

翻譯：找借口安靜

譯者註：山本一成，將棋人工智慧軟體Ponanza創作者，該軟體戰勝過將棋界的名人佐藤天彥。

2016年，谷歌DeepMind團隊發表了駭人聽聞的論文，一個叫做AlphaGo的圍棋軟體，把當時在市場上的其他圍棋軟體基本贏遍，勝率高達99%。AlphaGo採用了深度學習的強化學習方法，並在同年以4-1的比分戰勝了李世石九段。此後AlphaGo持續進化，現在達到了人類難以想像並且前所未有的高度。

在2017年年底，谷歌的DeepMind團隊又發表了不像話的論文。DeepMind團隊利用同樣的方法，創作出了據說是最強的國際象棋和將棋軟體。實際上有沒有成為最強還有待商榷，不過首先還是得向他們的採用全新方法獲得了驚人成就表示祝賀。他們給這個程序Alpha Zero的名字。

電腦國際象棋軟體的歷史很悠久，實際上在電腦出現之前就有電腦國際象棋的論文。從MinMax理論開始延伸出了很多方法。電腦將棋軟體的很多基礎方法，都是從國際象棋那邊引入進來的。

但是，Alpha Zero將這個套路完全打破。Alpha Zero不僅很強，它以完全不同的思考方式，站上了國際象棋和將棋界的頂峰。Alpha Zero踏上的是與人類，以往的計算機不同的第三條路。

而Alpha Zero完全不知道之前的技術。LMR、Futility Pruning、Razor Pruning、KKP、KPP、List38化、一手詰指數、Move Count Based Pruning、Null Move Pruning、killer、history，它什麼都不知道，但是它就是很強。

我不知道該用什麼感情來表現自己。或許這可能會帶來技術性失業。如果DeepMind團隊真的還要進化下去的話，肯定會做出一款完全超過我們Ponanza的軟體。另外DeepMind團隊或許還有很多新的手段沒有被嘗試，Alpha Zero恐怕只是一個普通的作品。他們的進步空間其實還很大。

這些內容看起來很變態，但這都是事實，而我在技術層面上感受到失業感也是事實。Alpha Zero的計算方法某種意義上其實特別簡單，總有那些志向於人工智慧的人會尋找一條捷徑。而專業搞技術的人，將神秘的科學還原到生活中，然後讓所有人都能輕鬆操作。

扎心啊。

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