柯潔也慘敗!疑似 AlphaGo 再現,跨年期間贏遍中日韓高手

2016 到 2017 這個跨年夜,是包括柯潔在內的很多圍棋世界冠軍的不眠夜。一個 ID 為 「Master」 的使用者,在某圍棋網路對戰平台上挑戰中韓世界冠軍。
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原文刊登於合作媒體 騰訊科技 ,INSIDE 獲授權轉載。

2016 到 2017 這個跨年夜,是包括柯潔在內的很多圍棋世界冠軍的不眠夜。一個 ID 為「Master」的使用者,在某圍棋網路對戰平台上挑戰中韓世界冠軍。在眾人「他是人還是人工智慧」的猜測聲中,「Master」留下超過 30 盤連勝零負的成績後,絕塵而去。柯潔在徹夜未眠後發微博感慨:「人類千年的實戰演練進化,電腦卻告訴我們,人類全都是錯的……」

AI 慘虐中韓高手

早在有網際網路的時候,就有一金句流傳:「在網路上,沒人知道你是一條狗。」如今在圍棋網路對戰領域,卻已有了共識。當一個 ID 可以連虐世界冠軍,答案只有一個,這個 ID 不是人。

自從 AlphaGo 一戰成名,人工智慧擊敗人類棋手已成現實。問題是人類需要花費多久才能接受這個現實。顯然棋手一直沒有相信。自從去年 3 月人機大戰後,從中國第一人 柯潔(儘管後來稱 贏不了 AlphaGo 而婉拒對決),到韓國第一人樸廷桓,多次表達願與 AI 一戰的想法。樸廷桓還一度豪言自己可以擊敗 AlphaGo。

也許是為了讓棋手早日接受現實,自去年 11 月開始,多個 IP 地址為中、日、韓的圍棋 ID,包括不知來歷的「Master」,輪番登錄網棋平台,只接受有 P 結尾(職業棋手網路暱稱後綴)的 ID 挑戰,之後連虐職業棋手。

先是在野狐網站,中國 ID 網路暱稱「絕藝」對戰網路暱稱「潛伏」的柯潔,在每步 30 秒的快棋中戰成 1 比 1 平,又 5 比 1 大勝了韓國第一人樸廷桓。到目前為止,「絕藝」以總對局次數 155 場 113 勝 42 負,在野狐排名第七,其對手均為職業棋手。

去年 12 月 29 日的弈城網,「Master」與樸廷桓、新科百靈杯冠軍陳耀燁,以及中國名人戰冠軍連續對弈。對局採用的都是「3 次 20 秒」的超快棋方式,結果「Master」分別取得 4 比 0、2 比 0 和 2 比 0 的戰績。

30 日,「Master」與帳號為「吻別」的網路棋手交鋒兩次,均以中盤獲勝。柯潔事後承認,「吻別」就是自己。此外,孟泰齡、謝爾豪、於之瑩等職業棋手的帳號也敗在了 Master 的手下。

有棋迷稱,能連勝中韓圍棋第一人的,肯定是人工智慧,唯一的懸念是,這 Master 是之前的 AlphaGo 換了新裝,還是橫空出世的新 AI?

輸給電腦柯潔感慨

從戰績看,「Master」(大師)無愧自己的網路暱稱。而專注於人類智慧結晶遊戲的職業棋手,被人工智慧虐得遍體鱗傷。「怎麼可能差距這麼大?」柯潔在朋友圈貼出自己中盤負 Master 的對弈截圖。

雖然柯潔一直口頭藐視人工智慧,但在戰術上其實極為重視。在微博中,柯潔透露,「我從 3 月份開始到現在研究了大半年圍棋軟體,無數次理論、實踐,就是想知道電腦究竟強在哪裡,昨晚輾轉反側,不想竟一夜無眠。」

此前柯潔曾號稱,只有自己能夠打敗 AlphaGo,甚至拒絕了日本 AI Deepzengo 的邀戰,但一直關注著電腦 AI 的發展。此番與 Master 對戰兩負,柯潔無奈地承認:「人類千年的實戰演練進化,電腦卻告訴我們,人類全都是錯的…… 我覺得,甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊。」

聯手打 Go 不如聯手探索

「Master」近乎瘋狂的 30 多連勝,在棋界引發不同的反響。有棋手認為人類需要新思路,對抗 AI 勝勢,也有棋手接受了勝負已分的現實,開始轉換思路,希望藉助電腦,達到圍棋的新境界。

雲南圍棋隊教練邱繼紅在微博戲言稱:「在此緊急時刻,以俺之拙見,僅靠單打獨鬥恐怕難以遏制這波狂犬病毒。建議迅速成立打狗 (AlphaGo) 研究小組,號召中日韓的圍棋『最強大腦』們(當然還是以中韓為主吧)聯手研製打狗良方。為羋樸井(羋昱廷、樸廷桓、井山裕太)三人參加明年 3 月在日本舉行的首屆『有軟體參加的世界圍棋錦標賽』出謀劃策,以免獨木難支、一敗塗地……」

相比之下,柯潔則開始考慮 AI 圍棋的下法給予自己的啟發。他在微博中發了兩張棋譜圖,一個是著名的「大雪崩」定式,這個變化非常複雜,人類棋手研究了很多年,但「Master」走出了一個新穎的變化。另外一張棋譜更加令人驚訝,「Master」竟然在開局階段就走了一手點「三 · 三」,而這種下法以往都是被認為虧損的。

在接受了人工智慧已在圍棋領域佔有一席之地後,柯潔希望,可以藉助圍棋,讓自己的棋力達到新境界。「從現在開始,我們棋手將會結合電腦,邁進全新的領域達到全新的境界。新的風暴即將來襲,我將盡我所有的智慧終極一戰。」他說。

AI 是幫手不是對手

AI(人工智慧)連勝職業棋手後,棋界一片哀嘆之聲之外,多是如何找出 bug,來對付電腦。如今勝負已分,棋界與其繼續視 AI 為對手,不如將其作為幫手,共同探索仍是祕境的圍棋真相

早在 1997 年,電腦深藍已多次擊敗頂級西洋棋棋手。之後,西洋棋王再也沒贏過電腦。那時人們也曾如臨大敵。但結果是,1997 年成為西洋棋的分水嶺,再無人對抗電腦的領先地位。人工智慧並未削弱人類對西洋棋的興趣,而職業選手的水準,也在西洋棋軟體的激勵下,不斷提升。

1997 年後,下西洋棋的人數、錦標賽的數量以及選手的水準都達到了歷史之最。與深藍首次戰勝卡斯帕羅夫時相比,擁有西洋棋大師頭銜的人數至少翻了一番。現今排名第一的人類西洋棋選手馬格努斯 · 卡爾森公開表示,他和人工智慧一起訓練,並且被認為是所有人類西洋棋選手中最接近電腦的一個。

到了圍棋這邊,棋界對這場智商之戰,已慢慢不再糾結。比如柯潔雖然仍在將 AI 視為對手,也慢慢將其視為探索圍棋新下法的幫手。而一篇談及利用圍棋 AI,升級未來圍棋直播的樂趣和直觀性的文章,也得到柯潔按讚。

除了下圍棋的方式、直播圍棋的方式會被人工智慧改變,AlphaGo 的創造者哈薩比斯還大膽預測,借助研究圍棋得來的算法,AlphaGo 或許會開啟新的研究方法,快速識別出哪些領域具有研究的潛力,幫助人類研究者更好地找到方向。是時候不再糾結與 AI 的對決勝負了,畢竟,人類何時糾結過,和計算機比拚算帳的快慢?

彷彿當年龍飛虎

2000 年前後,龍飛虎以 4 段的身價闖入圍棋江湖,通過大大小小 102 場決戰在網路平台「清風」上打上了 9 段。當龍飛虎還只是 6 段的時候,就已經被稱為「清風第一高手」。江湖傳言,當時有一個韓國的 9 段邀戰,清風的 9 段高手們登場應戰,相繼敗下陣來。於是在一群中國人的圍觀之下,韓國 9 段的氣焰高漲,更顯囂張跋扈。僅僅還只是 6 段的龍飛虎挺身而出,輕描淡寫之間,一柄快劍和一路閃電劍法迅速了結了那位韓國 9 段。後來,龍飛虎曾邂逅清風管理者之一的羅洗河,連勝 4 局,而引發諸多猜測。之後不久龍飛虎即消失。2006 年 3 月,其真實身份公開,為中國圍棋七小龍之一的丁偉。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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