2月19日动静，比来一名美国围棋选手战胜了排名与AlphaGo八两半斤的人工智能KataGo，意味着自2016年谷歌人工智能系统AlphaGo击败世界围棋冠军以来，人类翻盘击败顶级人工智能。这一成果首要得益于研究人员操纵特定计较机法式发现人工智能系统中存在的一个弱点。据报道， 总共进行的15场角逐中，美国业余四段棋手凯琳·佩林(Kellin Pelrine)在没有计较机直接撑持的前提下，操纵这一弱点博得了此中的14场。开辟这一法式的美国加州研究公司FAR AI首席执行官亚当·格利夫(Adam Gleave)暗示：“对我们人类来说，操纵这个系统弱点出奇地轻易。”佩林说，计较机法式所提出的击败人工智能策略“并非很常见，但对人类来说也不是出格难”。他弥补说，中等程度的棋手就可以用这种方式来击败人工智能。他还用这种方式战胜了另一个顶级人工智能下棋系统Leela Zero。格利夫弥补说，计较机先是与KataGo下了100多万盘围棋，发现了人类棋手可以操纵的缝隙。7年前，世界围棋冠军李世石以1比4的比分输给了谷歌设计的AlphaGo系统。退役3年后，李世石曾暗示，人工智能“无法击败”。此刻看来，这一说法过于灰心。固然佩林没有与AlphaGo直接比武，但所击败的两小我工智能系统与AlphaGo八两半斤。他在实战中采用的是一种“出奇制胜”的策略，人类棋手很轻易识破的这种狡计似乎让人工智能一筹莫展。加州年夜学伯克利分校计较机科学传授斯图尔特·拉塞尔(Stuart Russell)暗示，在一些最进步前辈的围棋人工智能系统上发现弱点，表白支撑当今最进步前辈人工智能的深度进修系统存在底子缺陷。他弥补说，这些系统只能“理解”它们曩昔接触过的特定环境，无法像人类一样进行归纳综合。罗素说：“这再次表白，我们过于轻率地将超人智力程度归功于机械。”研究人员暗示，让围棋人工智能系统掉灵简直切原因还只是一个猜测。格利夫说，一个可能原因是佩林所利用的战术很少被利用，这意味着人工智能系统没有接管过足够多的近似练习，无法意识到本身的弱点。他弥补说，当受到针对围棋计较机的那种“匹敌性进犯”时，发现人工智能系统缺陷是很常见的。尽管如斯，“我们看到很是年夜的(人工智能)系统在几乎没有验证的环境下被年夜规模摆设”。（辰辰）