研究：AlphaGo 推动人类围棋选手变得更有创造力

CTOnews.com 3 月 14 日消息，今年早些时候，一位业余围棋选手以压倒性的优势击败了一款顶尖的围棋人工智能系统。他是利用了一款由研究人员设计的程序，可以探测像 KataGo 这样的系统的弱点，并制定出相应的策略。事实上，这场胜利只是近年来围棋界复兴的一个缩影。自从 2016 年 AlphaGO 在与人类冠军对弈中取得历史性的胜利后，人类围棋选手变得更加有创造力。

在最近发表在《美国国家科学院院刊》上的一项研究中，来自香港城市大学和耶鲁大学的研究人员发现，人类围棋选手在近年来变得更加不可预测。据CTOnews.com了解，研究人员分析了 1950 年至 2021 年期间专业比赛中超过 580 万个围棋落子。他们借助了一款"超人"围棋人工智能，这是一款可以下围棋并评估落子质量的程序，他们创建了一个叫做"决策质量指数"（DQI）的统计数字。

通过给数据集中的每个落子分配一个 DQI 分数，研究小组发现，在 2016 年之前，职业棋手的专业水平提高得很慢。最多时，每年 DQI 中位数变化为正 0.2。有些年份，整体水平甚至下降了。然而，在 2018 年"超人"人工智能崛起后，DQI 中位数变化率超过了 0.7。在同一时期内，专业选手采用了更多新颖的策略。2018 年有 88% 的比赛（2015 年为 63%）出现了之前没有见过的组合。

"我们的发现表明，超级人工智能程序的发展可能促使人类选手摆脱传统策略，并探索新颖落子，从而提高了他们的决策水平。"研究小组写道。

这是一个有趣的变化，但并不完全出乎意料。加州大学伯克利分校教授斯图尔特・罗素说："与机器进行训练的玩家会倾向于做出更多机器认可的动作，这并不奇怪。"