人工智慧結合西洋棋比賽?究竟是福還是禍?(下)

人工智慧結合西洋棋比賽?究竟是福還是禍?(下)

人工智慧結合西洋棋比賽到底是好還是壞?其中的愛恨情仇帶你一探究竟!(下)


前世界冠軍與人工智慧讓西洋棋起死回生

經過雙方的合作研究,最終在 2020 年 9 月發表一篇長達98頁的論文:《使用 AlphaZero 評估遊戲平衡:探索西洋棋中的替代規則》(Assessing Game Balance with AlphaZero: Exploring Alternative Rule Sets in Chess),由 Deepmind 的 Nenad Tomasev、Ulrich Paquet、Demis Hassabis 以及克拉姆尼克共同撰寫。

在此篇論文中,團隊一共發表了九種西洋棋變體型式,AlphaZero 則負責在幾個小時內模擬出數十年遊戲會怎麼發展、探索不同規則的西洋棋具有什麼樣的可能性。有 AlphaZero 的助力,使研究團隊可以看到在不同規則下的人類玩家能開創出什麼別出心裁、出乎意料的玩法。

AlphaZero 測試出的九種西洋棋變體規則:

  1. 禁止「國王入堡」(No-castling):整個棋局都禁止使用「國王入堡」走法。這種走法讓棋國王躲進由其他棋子組成的防護後面,減少國王被威脅的機會,但也會令比賽變得沉悶。
  2. 10 步內禁止「國王入堡」(No-castling (10)):在前10步以內禁止使用「國王入堡」下法。
  3. 兵走一格(Pawn one square):兵棋(Pawn)只能前進一格。目標為增加彈性,減緩遊戲速度。
  4. 無子可動時即勝(Stalemate=win):其中一方無子可動時,即為另一方勝利(原先為平局)。
  5. 水雷(Torpedo):兵可以選擇在棋盤的任何地點走 1 或 2 格。這意味著隨時都可以使用吃過路兵(En passant)走法。
  6. 半水雷(Semi-torpedo):兵只有在第 2 或 3 線時才能移動 2 格。
  7. 兵可以後退(Pawn-back)棋子可以向後移動到一個正方形內的格上,只能返回到 2nd/7th 橫線上(此時的移動不計入「50步規則」內)。
  8. 兵可以橫走(Pawn-sideways):棋子也可以橫向移動一格。(此時的移動不計入「50步規則」內)
  9. 自己吃棋(Self-capture):可以吃自己的棋子,用自己的棋子開路。

 


▲ 在 AlphaZero 的幫助下,研究團隊設計出引人入勝西洋棋變體規則。(Photo by chess.com)

 

克拉姆尼克說,如果大家願意對既定規則做出一些小小的改動的話,一幅令人著迷的西洋棋新圖景就有可能展現。「人類已經玩了1500年的西洋棋了,調整規則不是什麼新鮮事,抱怨電腦讓這個遊戲變的無聊也不算新鮮。」

論文共同作者之一的 Nenad Tomasev 表示:「開發西洋棋 AI 目的一開始是想看看人工智慧能不能打敗人類。現在,像 AlphaZero 這樣的人工智慧將會跟人類一起探索西洋棋的創造性,而不是讓人類成為AI的手下敗將。」

這是 AI「獻給西洋棋界的禮物」

AlphaZero 早已展示了它無師自通、自我學習的能力,而研究團隊便物盡其用、借助它來更快地探索西洋棋的新玩法,而不是像過去人類折騰了幾十年、甚至幾個世紀,才能夠摸清楚這個複雜遊戲的美麗與缺陷。Nenad Tomasev 對此表示:「你當然不希望自己花了幾個月、甚至幾年才摸清楚這個遊戲,卻意識到『噢,不,這遊戲一點都不美。』」

同時,AlphaZero 並不會受到傳統的棋藝理論束縛,而會發展自己的直覺與策略,帶來全新的想法,顛覆了長久以來人類對這些棋藝遊戲的思考。

克拉姆尼克從他們與AI一起建立的新規則中看到了令人振奮展望,例如「可以吃自己的棋子」(self-capture)是屬於極端的新規則,克拉姆尼克說,這條規則實際上會讓棋手有更多可能,例如選擇犧牲一顆棋子來取得優勢。「總而言之,這只會讓遊戲變得更加美麗。」

AI真的會毀滅西洋棋嗎?克拉姆尼克與DeepMind告訴我們不會,並且人類可以與AI並肩作戰、開拓出更多嶄新的可能。如果沒有人工智慧的助力,或許就難以達成這個願景了。

 

 

 

 

 

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