AlphaGo臭棋不是失误 而是最佳一招

　　人工智能（AI）专家们认为，面对3月13日李世石九段白第78手，AlphaGo走了一招“臭棋”，这表明机器学习目前还存在漏洞。

　　庆熙大学经营系教授李京全解释称，“AlphaGo的演算法（解决问题的程序）是在抽取候选群后，选择其中概率较大招数的方式”，“以之前学习的数据为基础抽取了候选群，应该是在这里出现了失误”。

　　然而，这不是设备或理论的缺陷，而是人工智能演算法中任何时候都有可能出现的现象。软件政策研究所所长金镇衡解释说，“由于AlphaGo以非全部调查的概率进行作业，这是理所当然可能发生的问题”，“比起失误或故障，将其视为人工智能模式识别演算法的局限性更为恰当”。接着他还补充说“即使是存在问题的臭棋，当时在AlphaGo的立场来看可能是最好的一招”。

　　之前出现的其他人工智能也出现过类似的失误。在谷歌的拍照应用“谷歌相机”中检索大猩猩会出现黑人女性的照片，这就是典型的例子。也就是说脸部识别人工智能演算法存在漏洞。问题是将人工智能用于医疗、无人驾驶汽车等时，人工智能的失误可能引发大型人员伤亡事故。

　　对此，DeepMind公司CEO杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）强调称，“AlphaGo是未达到试验版本的雏形（prototype，样本）”，“若要适用于医学，必须经过严格的测试和试验阶段”。

　　有人预测称，AlphaGo将在14日的一天内修正失误，棋艺将有爆发式的提高，全力以赴15日的对弈。然而，大多数人工智能专家们称因时间上的限制，AlphaGo不可能在一天内完成修复。

　　延世大学认知科学研究所所长（计算机科学系教授）赵诚培说，“AlphaGo的‘臭棋’是因为学习数据的量是有限的而产生的，对此必须给出更多的数据进行解决”，“AlphaGo很难在一天内自学如此多的数据”。接着他还补充道，“虽然人类可以操纵程序设定等，但如果突然更改最佳版本，结果可能更坏”。

　　人工智能专家们认为，15日的对弈中，AlphaGo为使招数变多，会在很多地方展开对战，而这对李世石九段是有利的。