那麼，按照 AI 的進步速度，我們當時也提過火車站臺的比喻，呼嘯而過，望塵莫及。從此，人類棋手輸給 AI 不再是新聞，而且隨著相關論文的發布和國內外各個技術團隊的跟進，超越頂尖人類棋手的圍棋 AI 已經越來越多，開源版，單機版，任何人都可以用一臺稍微配置好一點的個人電腦，部署一套成熟的開源圍棋 AI 代碼，實現吊打人類世界冠軍的能力。
我想以上這些，可能很多人都已經熟知了。
但最近一則新聞，重新打破了這個認知。
來自美國的一個業餘棋手，實現了對 katago 14:1 的碾壓勝利。
聽上去是不是有點不可思議，或者覺得是不是有些莫名其妙。
1、katago 是甚麼，會不會是這個 AI 太弱了？
katago 是一個開源免費的 AI 系統，雖然是開源免費的，但實力還是非常強的，實際上大家都是基於穀歌的論文編出來的，加上這麼多年的數據積累，圍棋 AI 超越頂尖職業棋手都已經是標準能力了。你說為甚麼對方戰勝的是 katago，因為這是個人可以輕易部署的，如果你想挑戰其他頂尖 ai，可能需要向運營方申請，而且無法隨時反複進行。所以，katago 是業餘棋手最容易進行測試的 AI 系統，實際上，對方後來還測試了另一款 AI 系統，leelazero，也順利通關，實現壓制。
2、孤證不立，這事是不是假新聞？
國內已經有業餘高手通過驗證公布的棋譜，以及按照文章中提到的手段，實現了碾壓 katago 對局，甚至是對 katago 進行讓三子的情況下依然能夠實現，要知道，如果不是利用了文章中的技巧，就算 katago 讓人類 3 子，業餘高手也很難過關。
3、這個是不是只是特定 AI 的漏洞？
最近幾天，日本一個不知名的職業二段棋手，在網上戰勝了目前最頂尖的圍棋 AI 絕藝，其操作手法應該也是借鑒了那篇報道提到的問題。
我猜，可能很多人還會堅持，只有 alphago 是最強的，從當時 alphago 退役的時刻來說應該是的，但是 alphago 退役很多年了，而完全基於同一算法的絕藝這些年一直在迭代，所以我認為，絕藝應該已經超越了當年的 alphago。
4、為甚麼是美國業餘棋手找到了關鍵？
明明中日韓擁有更多的圍棋高手，並且和 AI 進行了更多的人類對局。為甚麼重大發現卻來自於美國的業餘棋手。
其實，這個屬於魔法打敗魔法的範疇，那麼新聞有提，加州一個 AI 公司，通過自己研發的軟體和 katago 對局百萬盤，然後基於特定的分析手段，發現了 katago 的盲區，人類將這個發現進行實戰檢驗，獲得了空前的勝利。
所以，業餘棋手碾壓 AI 勝利的背後，依然是強大的 AI 系統的支持。
很遺憾的是，當年 AI 碾壓人類的新聞，是世界級的重大新聞，而今天，人類成功反擊的新聞，只在很小的圈子裡傳播，甚至連職業棋手，很多都還不知道這件事。
那麼一點感悟分享出來。
1、戰勝 AI 的套路不複雜，為甚麼人類棋手這麼多年沒有找到，因為這是人類棋手對局中不太會出現的情況，一個人類棋手，哪怕是業餘棋手，五秒鐘就能判斷出來的局面和問題，卻是 AI 致命的盲區。
所以，在某些層面上來，人類這種基於宏觀局面的綜合判斷能力，對於 AI 而言，仍然任重道遠。
很多人認為，AI 既然發現了 bug，會很容易解決，我覺得可能沒那麼容易，這涉及到了卷積深度。對人類來說，可能只是一眼就明確的問題，但對 AI 來說，需要大量複雜的計算才能搞定。
2、為甚麼人類頂尖棋手嘗試那麼多年，都無法戰勝 AI，因為職業棋手和 AI 對局，正常思維是這樣的，充分考慮每一手的效率和價值，試圖在這樣的極端效率對抗中爭取出一點點優勢，所以當年柯潔與 alphago 前百步平分秋色才被當作人類巔峰絕唱。
但真正戰勝 AI 的方法是，根本不用關註每一步的效率和價值，只要誘導 AI 進入誤判，這棋就贏了。
而 AI 的誤判，往往在於宏觀局面上的認知，在圍棋這個案例裡，就是對潛在的危險毫無感知。
這其實不止是針對棋局，在商業競爭，甚至國家之間的競爭，乃至在戰爭中，其實也存在類似的一些場景，可能你每一步都是對的，但一個關鍵點你誤判了，就滿盤皆輸，也許別人樣樣不如你，但是抓住了你一個關鍵的判斷失誤，就讓你陷入萬劫不複之地。
3、人類為甚麼能戰勝 AI，是因為人類編寫了另一套 AI 程序，分析出了 AI 的漏洞。所以回到我之前福利課的那段話，做 AI 的主人，掌握它，利用它，而不是總是想在細節上和它爭高下。
來源：caoz 的夢囈 微信號：caozsay
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