·美國業餘選手凱林·佩裡恩說，圍棋機器人沒有注意到它的弱點，即使在包圍圈接近完成時也是如此。“但人會很容易發現。”

　　·佩裡恩的策略是由一個計算機程序提出的，該程序由美國研究公司FAR AI設計，與頂級圍棋系統之一的KataGo進行了超過100萬場比賽，以找到人類棋手可以利用的“盲點”。

　　一名人類棋手在圍棋中擊敗了一個排名第一的人工智能系統。

　　據報道，美國業餘選手凱林·佩裡恩(Kellin Pelrine)利用另一台計算機發現的先前未知的AI缺陷擊敗了AI選手。在這場對弈中，佩裡恩赢得了15局中的14局，且沒有在計算機的直接支持下進行比賽。

　　這一勝利凸顯了最先進的計算機圍棋程序的弱點。

　　美國業餘圍棋選手凱林·佩裡恩(Kellin Pelrine)。佩裡恩的策略是由一個計算機程序提出的，該程序專門尋找人工智能系統的弱點。“令人意外的是，我們挖掘這個系統很容易。”設計該程序的美國研究公司FAR AI的首席執行官亞當·格裡夫(Adam Gleave)說，該軟件與頂級圍棋系統之一的KataGo進行了超過100萬場比賽，以找到人類棋手可以利用的“盲點”。

　　佩裡恩說，該軟件揭示的獲勝策略對于人類來說“并非完全微不足道，但也不是超級難”，并且可以被中級玩家用來擊敗機器。他還用這種方法戰勝了另一個頂級圍棋系統Leela Zero。

　　盡管是在計算機建議的戰術幫助下獲勝，但人類的這一勝利發生在被視為人工智能崛起裡程碑事件的七年之後。2016年，研究公司DeepMind設計的人工智能系統AlphaGo以4比1的比分擊敗了世界圍棋冠軍李世石。李世石将他3年後的退役歸因于人工智能的興起，稱它是“一個不能被打敗的實體”。

　　在圍棋遊戲中，兩名棋手交替将黑白棋子放在标有19x19格子的棋盤上，力圖包圍對方的棋子并圍出最大的空間。大量組合意味着計算機不可能評估所有潛在的動作。佩裡恩使用的策略包括慢慢将一大組棋子串在一起包圍對手，同時在棋盤的其他角落移動來分散AI的注意力。佩裡恩說，圍棋機器人沒有注意到它的弱點，即使在包圍圈接近完成時也是如此。

　　“但人會很容易發現。”他補充道。

　　美國加州大學伯克利分校計算機科學教授斯圖爾特·羅素(Stuart Russell)表示，在一些最先進的圍棋機器中發現的弱點表明，支撐當今最先進人工智能的深度學習系統存在根本性缺陷。

　　羅素說，這些系統隻能“理解”它們過去接觸過的特定情況，無法以人類認為容易的方式進行概括。“這再次表明我們過于草率地認為機器具有超人的智能水平。”

　　研究人員稱，圍棋系統失敗的确切原因是推測問題。格裡夫說，一個可能的原因是佩裡恩所采用的策略很少被使用，這意味着AI系統沒有接受過足夠多的類似遊戲的訓練以意識到它們是脆弱的。當AI系統暴露于針對圍棋機器的那種“對抗性攻擊”時，通常會被發現存在缺陷。盡管如此，“我們看到非常大的(AI)系統在幾乎沒有驗證的情況下被大規模部署”。

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