夜雨聆风
[旧文]新年前夕我用AI 来分析棋局,竟无意中发现这个可怕人生真相(多图)
朋友们，
新年好啊！
新的一年到来了，祝大家在2020年达成自己的心愿，学习事业更进一步，
如果不能进步，至少咱能不退步~
在2019年的尾巴，送上咱公众号今年的最后一次更新。
2019年底的更新还仿佛没过几天，时光飞逝呀！
最近有个大新闻，围棋界的韩国第一人李世石退役了，
唯一战胜过AI 人工智能AlphaGo的人退役了 …
最近人工智能大火，很多研发团队都弄出了各种各样的模型来下围棋，
中国腾讯的PhoenixGo ，韩国国内团队的韩豆，
其中处于领头羊地位的是美国Facebook的AlphaGo ，以及关于AlphaGo的各种变体，AlphaZero，Leela Zero，KataGo。
总之，把人类虐的不要不要的，
哎哟，人工智能又下哭了一位
把中国围棋第一人柯洁都整去斗地主了。
其实关于围棋，小编也是有一丢丢研究的
。
邪魅一笑
由于最近李世石的退役把AI围棋又带火了一波。
我就拿AI的作为分析工具研究了一下几盘围棋的形势。
没想到被我挖掘出一些人生真相！
废话少说，咱们直接进入正题开抡吧。。
0. 理论介绍
众所周知，围棋是很复杂的。
理论上，围棋的可能性走法，超过了宇宙原子数总和。
所以研发这样一个能下好围棋的AI，需要很强的计算力。
很强的计算力
最近几年计算力的提高，让这个变成了可能。
比如最近开源的性能稳定完败人类的ELF OpenGo，就是 2000 万局自我对弈训练的结果。
而据本人了解
，
人工智能Al近期在围棋上取得的巨大进步的核心思路，来源于两个法宝。
一个法宝是基于强化学习的局部策略网络，一个法宝是基于深度学习的价值评价网络。
啥意思呢。
用粗略的比方就是，你走一步棋，
一个网络决定这步棋当下局部的价值，
另一个网络决定这步棋对整盘棋局的价值。
和人生很像，有木有！
比如你当下花了两万块钱买了个包包，当下爽了，整个心情都雀跃了，当天买菜都有心情讨价还价了。这就是当下的价值。
（P.S. 不要告诉我买包包会保值，LV保值都是骗人的，自己百度吧
）
但是从全局的角度来看，如果你花两万块钱学了一门网课，它的价值就在于提高了你未来某个时刻找工作时的底气和自信！
带着这样的一个角度，我利用AI 给出的价值评分，试着从人生的角度理解了几盘棋。
文章的最后附有围棋项目的代码和试玩界面。
围棋的段位都选择在业余6-10级左右，专业人士见笑了。
话不多说，咱们开始吧。
1.每一步都很重要
有一盘棋给我的印象极其深刻，咱们来看看这盘棋：
这是开局画面，双方都还没有落子。
此时AI 给出的预测结果：53.7%：46.3%。
细心的朋友可能会发现，怎么刚开局黑棋的胜率就高出3.7%呢？
这是因为围棋里面，黑棋作为先下的一方，具有天然优势。
所以在最终结算的时候，会帮白棋贴上6.5目，作为后手的平衡。
好，我们接着来看，在进行了几步之后，形势有了一定变化：
下到此处，双方完成了布局，黑棋有了很多外势（未来发展），白棋的实地（当下发展）更好一些。（一顿不懂装懂的分析）
AI 给出的局势预测是：49% : 50.4%
也就是说，白棋不仅把后手的3.7%的劣势弥补了，还有了一丝丝优势。
看似很势均力敌的一盘棋。
接下来，白棋走了这么一步。
作为一个非专业人士来看，对于整盘棋来说，这一步看似无可厚非，白棋想争取一点外势（未来空间）。
和大大的棋盘相比，这一小小的一步也显得很渺小。
可在这一步之后，AI 对形势的预测让我大吃一惊。
双方的胜率比急剧转变，来到了 90.3%：9.7%！
AI的预测分析给出了黑棋90%的胜率，白棋只有9.7%了！
咋一步就变天了呢？
AI告诉我们，
白棋的这一步棋，问题大了。
棋还没下一半，就凭这一步棋，胜负已分？！
老实说我是很不相信的，
于是接着用AI 预测接下来的胜率。
可惜如AI 所预料的，在接下来，不管白棋怎么腾转挪移。
局势始终没有逆转，黑棋的胜率一直持续在90%波动。
…
到最后棋局结束，黑棋的胜率定格在了99.7%。
如果把棋局看成人生的话，这局棋简直就是一个警示。
开局还没几步的时候，
那一步看似平常无几的棋，竟然已经决定了整个棋局。
如果没有AI 给出这么具体这么数据化的预测，我是根本不相信的。
原来人生的看似不经意的每一步，都意味深长。
对于那些决定人生关键的几步路，比如高考，比如留学，比如找工作，比如结婚。
如果选择不同，虽然说人生没有输赢，但是人生真的会迎来剧变。
这盘棋简直是陶杰在《杀鹌鹑的少女》里的那段话的AI 脚注：
“当你老了，回顾一生，就会发觉：
什么时候出国读书、什么时候决定做第一份职业、何时选定了对象而恋爱、什么时候结婚，
其实都是命运的巨变。
只是当时站在三岔路口，眼见风云千樯，你作出抉择的那一日，
在日记上，相当沉闷和平凡，当时还以为是生命中普通的一天。”
这盘棋告诉我，要好好经营人生的每一步，
那看似松懈的每一步，可能就是人生的转水岭。
2.不上进的后果
另一盘棋给我的印象同样极其深刻：
观察这盘棋，黑棋坐拥很大优势，右下角的白棋被逼得很惨。
黑棋形势大好，AI 也对黑棋给出了很高的分数，
94.8%的胜率，
看似黑棋只要稳住优势，就能取得最后的胜利。
白棋始终在努力挣扎，在右下角惨败之后，转而在右上角腾挪：
此时黑棋似乎觉得优势很大，下的比较随意，但是局势还是一边倒，
这一手，AI 给出黑棋91.2%的胜率：
然而黑棋似乎没有继续保持警醒的趋势，接下来右上角的几步都下得很随意，
让白棋有了喘息的机会，几步下来，形势改变了，
AI 对黑棋的评分从90%一步步变成了50%：
然而要知道，黑棋在交战的时候，是没有AI 的预测作为提醒的，仍然感觉良好：
经过没有几步之后，整部棋局到40步左右，
作为非专业人士，根本看不出胜负即定的感觉，
而AI 已经做出了与先前截然相反的，最终的预测——
黑棋大势已去，只有10%的胜率了：
当黑棋醒悟过来，开始保护自己的优势的时候，已经晚了：
AI 也在这时也给出了白棋99%的胜率。
也就是说，白棋已经积蓄多时，一举反超了！
在此后，黑棋再也没有胜率高于10%的时候。
AI 对整盘棋的分析形势是这样的：
可以看到，
在30步之前，黑棋一直666，
40步之后，黑棋一直555.
因为自己的不进取，痛失好局。
不得不说，这简直就是人生的写照。
如果把人生比作一个100步的棋局，
那么哪怕你在20-30岁的时候有着得天独厚的优势，
但是你不知道为未来进取，为下一步打算的话，
那么在三十岁中旬，有老有小的紧要关头，你反而会迎来大溃败。
同志们，细思极恐啊。
3. 后续的讨论
人生就像是一局棋，常常也就是一百来步，和人的年龄恰好类似。
一步一岁。
时间过得真快，转眼就是2020年了。
朋友们，在过去的一年，你们的这一步走得怎么样呢？
记得2018年本公众号的最后一篇更新，是这么结束的：
“最后，给2019年的自己定几个小目标：
2020年1月1日请来查阅，从现在开始努力去实现它。”
现在是时候check一下这个清单了：
[√] 投稿两到三篇论文（自己投稿四篇，被拒两篇，在等两篇，合作两篇发表）
[√] 每个月撰写对文献阅读的理解（在荷兰交换三个月期间断更）
[√] 完成交换访学申请 （到荷兰交换，都要回不去了）
[x]学习线性代数；（失败了）
[x] 正式参加一次竞赛。（失败了）
除此之外，附加的目标：
[√] 旅游两次 （远大于两次。。）
[√] 坚持每周打篮球两次（在荷兰交流期间停止）
[√] 坚持每天写日记
[√] 阅读5本长篇书籍（三个长篇，几个短篇）
[√] 每个月更新公众号
基本上完成了任务，没有太丢脸
。
在此再次引用莫言在《蛙》中的对长篇小说的论述，这段论述不仅很贴合长篇小说的特质，也符合科研的属性，亦像是在说人生。
“伟大的长篇是孤独的
长篇小说的长度、密度和难度，造成了它的庄严气象。它排斥投机取巧，它笨拙，大度，泥沙俱下，没有肉麻和精明，不需献媚和撒娇。
在当今这个时代，读者多追流俗，不愿动脑子。这当然没有什么不对。真正的长篇小说，知音难觅，但知音难觅是正常的。
伟大的长篇小说，没有必要像宠物一样遍地打滚，也没有必要像鬣狗一样结群吠叫。它应该是鲸鱼，在深海里，孤独地遨游着，响亮而沉重地呼吸着，波浪翻滚地交配着，血水浩荡地生产着，与成群结队的鲨鱼，保持着足够的距离。
长篇小说不能为了迎合这个煽情的时代而牺牲自己应有的尊严。长篇小说不能为了适应某些读者而缩短自己的长度、减小自己的密度、降低自己的难度。我就是要这么长，就是要这么密，就是要这么难，愿意看就看，不愿意看就不看。哪怕只剩下一个读者，我也要这样写。”
此时我在荷兰代尔夫特理工大学的图书馆，
2019跨年的前夕，
可是里面很多勤奋的学生依旧专注地工作学习着，（详情请看上期更新）。
似乎他们对聚会跨年party并不感兴趣，每个人都安静地看书或者学习。
他们此刻，就是在为自己人生的棋局一步一步耐心地布着局。
所以，让我们把人生当成一个长篇小说，当成一场棋局，
我们每次就一步一步，一件一件地做，
不管是一个项目，一个科研点子，一门课程，一篇期刊论文，直到把它做完美为止。
因为AI 分析的棋局，
已经把一切都详详细细地说明了，
现在的每一步，都很重要。
陈皓宇
于2019.12.31
这就是这一期的全部更新了，
最后，希望大家在自己的岗位上，2020年继续努力，天天开心！
AI 围棋介绍：
https://medium.com/@kinwo/a-brief-introduction-of-alphago-and-deep-learning-how-it-works-76e23f82fe99
AI AlphaGo 在nature 上的文章
https://www.nature.com/articles/nature16961
本文使用的AI模型
https://github.com/lightvector/KataGo
https://github.com/leela-zero/leela-zero
试玩界面
https://online-go.com/
如果感觉缺少鸡血。
可以关注本公众号的往期更新，许多打鸡血的文章等你阅读！
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