一次“人肉臂”的感受：黃博士真乃神人也！ http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/Au9K-fysnevm4318424.jpg 女子圍甲上演人機圍棋賽 　　這兩天，中信置業杯首屆女子國手VS人工智慧配對賽在畢節百里杜鵑花冠酒店如火如 荼地進行，比賽中需要有人充當“人肉臂”的角色，把圍棋人工智慧“天壤”的招法擺到 棋盤上。真正嘗試了這份工作，才發覺其中的艱辛，回想起兩次人機大戰給AlphaGo“代 言”的黃士傑博士，不禁感歎，真乃神人也！ 　　不能擺錯的壓力 　　由於圍棋人工智慧的大都演算法中採用了蒙特卡洛樹搜素，每一秒後臺都要進行無數 變化圖的計算，如果在對局過程中出現擺錯重下的情況，不僅浪費了計算時間，還會讓之 前一些計算的資料失效，對棋力有不小的影響，因此要求“人肉臂”在電腦上輸入時，一 步都不能擺錯位置。 http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/_Zt2-fysnevm4319758.jpg 新浪小編擔任“人肉臂” 　　這個要求看似不難，但實際執行起來卻沒有那麼簡單。一盤棋一般都要200手左右， 輸入棋譜是手一抖，眼一花，就有可能釀成大錯。而且輸入棋譜和走子都是要計入時間的 ，尤其是到了讀秒階段，更是面臨著速度和準確的雙重考驗。 　　好在這次女棋手與天壤的配對賽每盤棋有兩位“人肉臂”來分擔壓力，比賽用時每方 1小時基本時間，總時長不到三個小時。全神貫注一場比賽下來，業餘6段的新浪小編還能 勉強完成任務。但跟AlphaGo的“人肉臂”黃士傑比起來，無疑是小巫見大巫了。 http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/B5vu-fysnevm4325563.jpg 人機對話是未來圍棋活動一種有趣且時髦的方式 　　零失誤的黃博士 　　兩次AlphaGo的人機大戰都是一對一的比賽，黃士傑一個人完成全部輸入，棋局都要 進行五六個小時才能結束。表面上的難度已經是我們這次人機配對賽“人肉臂”的四倍了 ，但實際上的困難遠遠不止於此。 http://n.sinaimg.cn/sports/transform/325/w650h475/20180324/aWYL-fysnevm4321893.jpg 黃士傑對陣李世石 　　坐在李世石，柯潔這樣的頂尖棋手的對面，還是在全世界矚目的鏡頭之下，心情可想 而知。再加上一步不能錯的心理壓力，無法想像黃士傑博士是怎麼樣做到八場比賽（首爾 五局，烏鎮三局）零失誤操作的，這種正確率恐怕只有精密的機器才有可能做到。 http://n.sinaimg.cn/sports/transform/109/w550h359/20180324/J0JN-fysnevm4323676.jpg 機器人一樣的黃博士 　　黃士傑為了給AlphaGo節省計算時間，在比賽中甚至連洗手間都極少去，李世石在人 機大戰之後還常常夢到那張面無表情的臉。還記得當時有淘氣的網友評論：“我不懂圍棋 ，不知道AlphaGo下得好壞，但谷歌的機器人做得好，跟真人一模一樣……” 　　因為採訪人機大戰的關係，跟黃博士有個一些接觸。跟比賽中表情冷酷得像個機器人 一樣的形象不同，私下裡黃士傑是個開朗的人，很喜歡笑，圓圓的臉看起來有點像哆啦A 夢（機器貓好像也是機器人……）。他關心各類圍棋消息，對各項比賽如數家珍，非常非 常喜歡下棋。 http://n.sinaimg.cn/sports/transform/150/w584h366/20180324/WSAH-fysnevm4322651.jpg 私下裡的黃博士 　　雖然“人肉臂”這項工作非常辛苦，但也非常刺激和有成就感，你想來挑戰下麼？ 　　（周遊） http://sports.sina.com.cn/go/2018-03-24/doc-ifysnevm4328232.shtml --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.233.93.166 ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/GO/M.1521860480.A.ED2.html