AlphaGo促進圍棋高速發展-世界熱推薦
(資料圖片僅供參考)
今年早些時候，一位業余圍棋選手果斷地擊敗了該游戲中排名靠前的人工智能系統之一。他們使用了在研究人員的幫助下制定的策略，以探測像KataGo這樣的系統的弱點。事實證明，這場勝利只是更廣泛的圍棋復興的一部分，自2016年AlphaGO的里程碑式勝利以來，人類棋手變得更有創造力。
在最近發表在PNAS雜志上的一項研究中，來自香港城市大學和耶魯大學的研究人員發現，人類圍棋選手近年來變得不那么可預測。正如《新科學家》所解釋的那樣，研究人員通過分析1950年至2021年間職業比賽中超過580萬步的圍棋數據集，得出了這一結論。在 "超人 "圍棋人工智能的幫助下，一個能夠下棋并對任何單步棋的質量進行評分的程序，他們創建了一個被稱為 "決策質量指數 "的統計，或簡稱DQI。
在給他們的數據集中的每一步棋都打上DQI分數后，該團隊發現，在2016年之前，職業棋手的質量每年的改善相對較少。最多，該團隊看到每年的DQI變化中值為0.2。在某些年份，整體比賽質量甚至下降。然而，自從2018年超人AI崛起以來，DQI中值的變化率超過0.7。在同一時期，職業球員采用了更多新穎的策略。2018年，88%的游戲，比2015年的63%高，玩家設置了以前沒有觀察到的組合游戲。
"我們的發現表明，超人的人工智能程序的發展可能促使人類球員打破傳統策略，并誘導他們探索新奇的動作，這反過來可能改善了他們的決策，"該團隊寫道。
這是一個有趣的變化，但如果你仔細想想，也不完全是一個不直觀的變化。正如加州大學伯克利分校的Stuart Russel教授告訴《新科學家》，"與機器進行訓練的玩家會傾向于做出更多機器認可的動作，這并不奇怪。"
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