2月19日消息，最近一名美國圍棋選手戰勝排名與AlphaGo不相上下的人工智能KataGo，意味著自2016年谷歌人工智能系統AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍以來，人類翻盤擊敗頂級人工智能。
這一結果主要得益於研究人員利用特定計算機程序發現人工智能系統中存在的一個弱點。據報道， 總共進行的15場比賽中，美國業餘四段棋手凱琳·佩林(Kellin Pelrine)在沒有計算機直接支持的前提下，利用這一弱點贏得其中的14場。
開發這一程序的美國加州研究公司FAR AI首席執行官亞當·格利夫(Adam Gleave)表示：“對我們人類來說，利用這個系統弱點出奇地容易。”
佩林說，計算機程序所提出的擊敗人工智能策略“並非很常見，但對人類來說也不是特別難”。他補充說，中等水平的棋手就可以用這種方法來擊敗人工智能。他還用這種方法戰勝另一個頂級人工智能下棋系統Leela Zero。
格利夫補充說，計算機先是與KataGo下100多萬盤圍棋，發現人類棋手可以利用的漏洞。
7年前，世界圍棋冠軍李世石以1比4的比分輸給谷歌設計的AlphaGo系統。退役3年後，李世石曾表示，人工智能“無法擊敗”。
現在看來，這一說法過於悲觀。雖然佩林沒有與AlphaGo直接交鋒，但所擊敗的兩個人工智能系統與AlphaGo不相上下。他在實戰中采用的是一種“聲東擊西”的策略，人類棋手很容易識破的這種詭計似乎讓人工智能束手無策。
加州大學伯克利分校計算機科學教授斯圖爾特·拉塞爾(Stuart Russell)表示，在一些最先進的圍棋人工智能系統上發現弱點，表明支撐當今最先進人工智能的深度學習系統存在根本缺陷。
他補充說，這些系統隻能“理解”它們過去接觸過的特定情況，無法像人類一樣進行概括。
羅素說：“這再次表明，我們過於草率地將超人智力水平歸功於機器。”
研究人員表示，讓圍棋人工智能系統失靈的確切原因還隻是一個猜測。格利夫說，一個可能原因是佩林所使用的戰術很少被使用，這意味著人工智能系統沒有接受過足夠多的類似訓練，無法意識到自己的弱點。
他補充說，當受到針對圍棋計算機的那種“對抗性攻擊”時，發現人工智能系統缺陷是很常見的。盡管如此，“我們看到非常大的(人工智能)系統在幾乎沒有驗證的情況下被大規模部署”。