一名人类棋手在棋盘游戏中全面击败了一个排名靠前的人工智能系统，这是对2016年计算机胜利的一次意外逆转，该胜利被视为人工智能崛起的一个里程碑。

Kellin Pelrine是一名美国棋手，他比顶级业余棋手的排名低一级，他利用了另一台计算机发现的一个先前未知的缺陷，击败了机器。

这次胜利以前没有报道过，它突出了最好的围棋计算机程序中的一个弱点，而这个弱点是当今大多数广泛使用的人工智能系统所共有的，包括由总部位于旧金山的OpenAI创建的ChatGPT聊天机器人。

让人类在围棋棋盘上重回巅峰的战术是由一个计算机程序提出的，该程序探测了人工智能系统的弱点。然后，建议的计划被Pelrine无情地交付。

设计该程序的加州研究公司FAR AI的首席执行官亚当-格里夫(Adam Gleave)说：对我们来说，利用这个系统出乎意料地容易。该软件与顶级围棋系统之一的KataGo对弈超过100万局，以找到人类棋手可以利用的 “盲点”。

Pelrine.He说，该软件揭示的获胜策略对人类来说 “并非完全微不足道，但也不是超级困难”，中级水平的棋手可以用它来击败机器。他还用这种方法赢得了另一个顶级围棋系统Leela Zero。

这次决定性的胜利，尽管是在计算机建议的战术帮助下取得的，是在人工智能似乎在通常被视为所有棋类游戏中最复杂的游戏方面对人类取得不可动摇的领先优势的七年之后。

AlphaGo是谷歌旗下研究公司DeepMind设计的一个系统，在2016年以四局一胜的成绩击败了世界围棋冠军李世石。李世石将自己三年后退出围棋的原因归结为人工智能的崛起，说它是 “一个无法被打败的实体”。AlphaGo没有公开，但Pelrine战胜的系统被认为与之相当。

在围棋游戏中，两名棋手在标有19x19网格的棋盘上交替放置黑棋和白棋，寻求包围对手的棋子，围出最大的空间。

Pelrine使用的战术包括慢慢地把一个大的 “环形”棋子串起来，包围他的对手的一个棋组，同时用棋盘其他角落的棋子分散人工智能的注意力。

他补充说：作为一个人，这很容易发现。

加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特-拉塞尔（Stuart Russell）说，在一些最先进的围棋机器中发现的弱点表明，支撑当今最先进的人工智能的深度学习系统存在根本缺陷。

他补充说，这些系统只能“理解”它们过去接触过的特定情况，无法以人类认为容易的方式进行概括。

拉塞尔说：“这再次表明我们过于草率地认为机器具有超人的智能水平”。

据研究人员称，围棋系统失败的确切原因是一个推测问题。 Gleave 说，一个可能的原因是 Pelrine 所采用的策略很少被使用，这意味着 AI 系统没有接受过足够多的类似游戏的训练以意识到它们是脆弱的。

他补充说，当 AI 系统暴露于针对下围棋计算机的那种“对抗性攻击”时，通常会发现 AI 系统存在缺陷。尽管如此，“我们看到非常大的AI系统在几乎没有验证的情况下被大规模部署”。