謝軍
人在下棋時表現出來的認知規律和特點具有普遍性和代表性,因此長期以來,棋類運動項目一直是科學研究領域探索人類認知水平的實驗田。從20世紀中期西蒙提出人工智能的概念開始,國際象棋就成為驗證計算機人工智能水準的有效工具。在隨后的近四十年里,進行了多場人機國際象棋比賽,對抗較量中人類占據絕對的上風主動權。這一時期計算機在國際象棋上的表現像個找不準方向的“莽漢”,行棋時做出的判斷決策缺乏正確的方向感和判斷依據。
而國際象棋人機大戰的轉折點出現在1997年“深藍”與卡斯帕羅夫的對抗賽中,雖然那次比賽最后一盤棋因為世界棋王在開局階段采取了人類公認不成立的走法試圖“蒙騙欺負”電腦而導致潰敗,似乎電腦的取勝還有些不那么令人信服。但不管怎樣,人機大戰,機器贏了。并且,從此之后在國際象棋人機較量中,電腦逐漸從占據上風發展到占有絕對優勢地位。隨后,2016年AlphaGo以4:1的成績戰勝了圍棋世界等級分最高的韓國棋手李世石;緊接著2017年10月,AlphaG0的升級版Alpha zero完全依靠機器深度自我學習模式將人工智能在棋類項目當中的應用水準提升到更高水平。
這些在世界范圍內產生深遠影響的賽事活動,看起來是棋藝的比拼較量,實質內核是科學技術跨時代在進步。電腦軟件程序的水平超越,不僅表現出人工智能水平在棋類運動項目領域的里程碑式突破,在其他領域同樣可能發生,人機大戰的意義可謂十分深遠。
現在的青少年棋手在學習和訓l練的過程中,電腦已經成了必不可少的伙伴,特別是對于專業水準的大師級棋手而言,重要性更是不言而喻。對于青少年國際象棋愛好者而言,平常訓練借助電腦可以實現快速采集數據、資料分析和形勢判斷的作用。不過,如果我們只關注如何用電腦來提高棋藝水準,肯定是關注面有點窄了。其實,對于廣大青少年棋藝愛好者而言,在國際象棋訓練過程中與電腦為伴可以開發思路,理應將視野放在更為廣闊的領域,進而形成良性互動,使得訓練和收獲發揮更深遠的積極影響。
例如,AlIohaGo的首席開發者戴密斯·哈薩比斯在青少年時期有國際象棋方面的基礎,并對棋類項目邏輯有深度理解,幫助他在后來的科學研究工作中發揮了不可忽視的積極作用。
ChessBase是德國公司從20世紀80年代末就推出的國際象棋軟件系統,目前這個國際象棋數據庫(軟件)已經成為全世界的標準,使用群體幾乎覆蓋了從國際象棋初學者到職業棋手的所有等級。在點擊棋盤棋子時,會產生目標方格并高亮顯示,初學者可以通過此功能熟悉棋子走法。而對于職業棋手而言,ChessBase可載人經典棋譜與最新對局,如同一個隨時在線更新的專業圖書館,成為輔助訓練比賽的必備工具。
對于國際象棋愛好者而言,如果選擇使用此軟件進行輔助訓練,則無須追求最新版本和最新資料更新,在該軟件系統不斷升級優化的過程中,核心框架一直非常穩定。因此,即便是低版本的軟件和數據庫,對于愛好者水平群體已經足以滿足其使用需求。在該軟件系統與其他引擎、軟件的鏈接方面,使用者還可以通過添加引擎、導人數據庫輔助分析棋局,并對此進行注解。除此之外,軟件本身配置的部分經典棋局、世界頂尖棋譜的對局評注、開局分析等內容,也有利于使用者分析查找,拓展開局視野,提升戰術素養與計算能力,方便他們在日常訓練和比賽中使用。
國際象棋是世界上最為普及的智力運動項目,在世面上可以找到多種計算機程序供棋藝愛好者選擇,這里僅以使用群體最為廣泛的ChessBase為例進行簡單介紹,國際象棋愛好者完全可以根據自己的喜好選擇一種最適合自己的軟件程序。畢竟,下棋過程中棋手獨立思考最重要。如果在棋藝水平提升階段過于借助外力而忽視了自身對國際象棋的理解和判斷能力的訓練,那么無疑會出現能力不足、基本功不牢等影響未來棋藝水平提升的根本問題。
關于人工智能如何在棋類訓練學習和競技方面發揮作用,有太多領域值得我們思考和研究。例如,最近有一個另辟蹊徑的研究試驗——SentiMate,研究采取自然語言處理方法來學習國際象棋,實驗路徑采集的資料是網絡棋賽上的評論文本!也就是說,研究者不是讓計算機通過棋局資料而是棋評的語言文字資料來進行統計分析,從中得出最優判斷,然后以此為基礎做出自己的評價和判斷。
假如這樣的研究實驗能夠讓設計出來的人工智能軟件程序達到超越人類大師的水準,那么就意味著一種完全嶄新的思維和知識獲取模式的誕生。
想想看,這些將可能影響社會進步的科學研究都與我們平常最熟悉、最喜歡的國際象棋有著密切的關聯,小小棋子的作用遠遠超越了64格棋盤,國際象棋對于個人而言,當然不是一個簡簡單單愛好和才藝那么簡單,青少年國際象棋愛好者在棋藝訓練中完全可以將視野放到更廣闊的平臺上去思考問題。棋藝訓練的收獲,也不僅僅是提高技戰術水平那么簡單。
國際象棋是人類智慧的試金石,更是開發人類智能的金鑰匙。開闊思維,從多角度審視國際象棋,希望下一個戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)就在中國的國際象棋愛好者中產生。