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AlphaGo出bug瞭嗎？36氪的朋友們???2016-03-14???深氪深度學習對我們的沖擊已經如此之大瞭。那麼，遷移學習呢？編者按：在昨日的人機圍棋大戰中，AlphaGo的表現可以說讓所有人都大跌眼鏡。其在優勢的情況下，連出昏招，將大好局面拱手相讓。問題來瞭，AlphaGo是出bug瞭嗎？本文作者戴文淵，第四范式創始人兼CEO。文章源自第四范式公眾號（ID：nextparadigm），36氪經授權轉載。
如果說前三盤的結果令各路專傢們大跌眼鏡的話，第四盤可能是讓所有人都大跌眼鏡瞭。AlphaGo在優勢的情況下，連出昏招，將大好局面拱手相讓。
很多人問，是不是AlphaGo出bug瞭？事實上，深度學習是一個容錯性非常好的系統，即便出瞭bug，對結果的影響也不大。那麼，問題到底在哪？
DeepMind團隊說，這是一個系統問題。我們來看看這個系統到底哪有問題？
一、AlphaGo如何養成
DeepMind團隊曾對外介紹過，AlphaGo的養成分以下四個步驟：
整理過去人類對弈的80多萬盤棋局哺乳營養品；
拿1的棋譜，訓練一隻狗狗，能夠預測人類下一步會下在哪裡；
拿2得到的狗狗，每天自己和自己下100萬盤棋；
拿1和3的棋譜，訓練一隻狗狗，這就是AlphaGo。
可以看出來，AlphaGo是基於1億+盤機器棋局和80萬人類棋局訓練出來的狗狗。
二、問題出在哪？
今天的問題，其實出在瞭“教學方法”上。
我們看到，訓練AlphaGo所用的棋譜，隻有80萬是人類棋局。總數上億的棋局是機器對弈。它下的每一步，都是將局面導向歷史上（80萬盤人類棋局和1億自己對弈的棋局）勝率最大的局面（或相似局面）。
問題恰恰出在這裡，80萬和1億，相差100多倍，那麼AlphaGo選擇的所謂勝率最大，一定是“贏自己概率”最大，而非“贏人類”概率最大。
這樣的標準在順風棋下尚且不容易出問題，一旦遇到逆風棋，它的保健食品查詢選擇標準就變成瞭，選擇對手犯錯概率最大的棋。而這個對手恰恰是它自己。
久坐影響這就是為什麼今天AlphaGo在逆境中下出一些匪夷所思的棋——作為“業餘中國象棋棋手”的我都看出來的臭棋。
消除疲勞保健食品
其實，AlphaGo並不認為它們是臭棋。他認為，下這些棋，對手犯錯的概率最大。唯一的問題是，它基於的統計主要是和自己對弈的棋局（超過1億盤）。所以，它在下自己犯錯概率最大的棋，而非人類犯錯概率最大的棋（隻有80萬盤人類棋，在統計數據裡被淹沒瞭）。
更進一步，它非但近視保健食品沒有戳中李世石的要害，還向人類暴露瞭自己的弱點——AlphaGo在平時訓練中就是這樣打自己的——人類如果聰明的話，應該研究一下AlphaGo的怪招，AlphaGo的每一次出招其實都在打向AlphaGo自己……
三、Bug能修復嗎？
AlphaGo今天所犯的錯誤，究其原因，是教學方法的問題。我們基於機器對弈的棋局訓練出來的狗狗，要被拉去與人對打，即便這隻狗狗已經足夠強大，其實它是別扭的。
解決這個問題，最重要的是要糾正80萬對1億的樣本選擇偏差（sample selection bias）。在經濟學領域，sample selection bias是2000年諾貝爾獎獲獎成就。在人工智能領域，它指向瞭一個可能是AI的下一波浪潮——遷移學習（Transfer Learning）。遷移學習能夠讓AI擁有從一個領域學習知識，應用到另一個領域的能力。例如，人類學習數學，對學習物理是有幫助的。這一能力，是目前的深度學習所不具備的。
在遷移學習的框架下，我們可以基於機器對弈的棋局學習，從中去偽存真，把學到的知識應用到和人類的對弈中去。
無論如何，深度學習對我們的沖擊已經如此之大瞭。那麼，遷移學習呢？
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