人工智慧快毀了西洋棋比賽？前西洋棋冠軍聯手AlphaZero AI改寫西洋棋

以西洋棋賽為主題的 Netflix 影集《后翼棄兵》近來大受好評，其中刺激精彩的棋局對弈，不但讓這齣劇高佔台灣熱門排行榜第一名，也讓原本對西洋棋不了解的觀眾產生興趣、紛紛探查起這個歷史悠久的二人對弈遊戲。而西洋棋——這個世界上最流行的遊戲之一，現在正遭受人工智慧的破壞與威脅？而前西洋棋世界冠軍又正和 AI 聯手拯救西洋棋？

▲ 現在的西洋棋比賽，贏家幾乎都是人工智慧。（Photo by Felix Mittermeier on Unsplash）

人工智慧與西洋棋的愛恨情仇

西洋棋在世界各地有數以百萬計的粉絲，而編寫出一個能與人類對弈的軟體程式，曾是科學家追求的目標。

首個挑戰人類棋王的電腦系統為 1997 年 IBM 的「深藍」（Deep Blue），更成為首個在標準比賽時限內擊敗人類冠軍的電腦系統。其後依然有數次「人機大戰」，但人類始終難以在 64 格的天地裡戰勝電腦。

到人工智慧公司 DeepMind 的 AlphaZero 登場時，AI 只是憑藉自我對弈的不斷學習，在完全沒有輸入人類的棋譜、沒有特別設計的專用計算程式的情況下，就已經征服西洋棋、將棋、圍棋等最複雜的棋類遊戲，打敗這些領域中最頂尖的人類玩家了。

在科學家們將 AlphaZero 稱為「深度學習 AI 的終極解答」、欣喜於人工智慧技術的快速進步時，另一方面也有人開始擔憂 AI 正在毀滅這些棋類遊戲——因為棋手們開始死記硬背 AI 的下棋手法來擊敗對手，讓棋類遊戲失去了原先的美麗。

前西洋棋世界冠軍克拉姆尼克就是憂心忡忡的其中一人。不過，他現正與開發 AlphaZero 的DeepMind團隊合作，嘗試開發出西洋棋的若干變種形式，試圖找回棋類遊戲的迷人風采。

64 個方格構成無限可能的世界

▲ 西洋棋下棋示意圖（Photo by JESHOOTS.COM on Unsplash）

克拉姆尼克熱愛西洋棋，他於 2000 年至 2007 年間坐擁世界西洋棋冠軍的寶座，在國際西洋棋奧林匹克上獲得了三枚團體金牌和三枚個人獎牌。儘管如此，克拉姆尼克依然還是決定退休。他於去年宣布退出西洋棋比賽，表示自己心愛的棋類遊戲變得越來越缺乏創造力了。

他認為部分原因需歸咎於科技，因為電腦欠缺靈魂的計算，打造出一個龐大的開局、進攻和防守的下法資料庫，人類選手便開始死記硬背這些下法。「即使是在最頂級的比賽當中，常有將近一半、甚至是整場比賽的下法都是靠記憶走完的。你甚至都沒有自己的下法，全都是電腦的下法。」

即使對現狀感到憂慮，但克拉姆尼克並未放棄希望。他設想了幾種讓西洋棋革新的方變體規則，並與「敵人」──也就是開發出 AlphaZero 的 DeepMind 團隊合作，讓研究人員向這個超人玩家 AlphaZero 發起挑戰，看後者能不能學習選擇出來的九種西洋棋的變體，進而讓棋手進入到富有創新、創造力的新模式。

前世界冠軍與人工智慧讓西洋棋起死回生

經過雙方的合作研究，最終於 2020 年 9 月發表一篇長達98頁的論文：《使用 AlphaZero 評估遊戲平衡：探索西洋棋中的替代規則》（Assessing Game Balance with AlphaZero: Exploring Alternative Rule Sets in Chess），由 Deepmind 的 Nenad Tomasev、Ulrich Paquet、Demis Hassabis 以及克拉姆尼克一同撰寫。

在此篇論文中，團隊發表了九種西洋棋變體型式，AlphaZero 則負責在幾個小時內模擬出數十年遊戲會怎麼發展、探索不同規則的西洋棋具有什麼樣的可能性。有 AlphaZero 的助力，使研究團隊能看到在不同規則下的人類玩家能開創出什麼別出心裁、出乎意料的玩法。

AlphaZero 測試出的九種西洋棋變體規則：

1. 禁止「國王入堡」（No-castling）：整個棋局都禁止使用「國王入堡」走法。這種走法讓棋國王躲進由其他棋子組成的防護後面，減少國王被威脅的機會，但也會令比賽變得沉悶。
2. 10 步內禁止「國王入堡」（No-castling (10)）：在前10步以內禁止使用「國王入堡」下法。
3. 兵走一格（Pawn one square）：兵棋（Pawn）只能前進一格。目標為增加彈性，減緩遊戲速度。
4. 無子可動時即勝（Stalemate=win）：其中一方無子可動時，即為另一方勝利（原先為平局）。
5. 水雷（Torpedo）：兵可以選擇在棋盤的任何地點走 1 或 2 格。這意味著隨時都可以使用吃過路兵（En passant）走法。
6. 半水雷（Semi-torpedo）：兵只有在第 2 或 3 線時才能移動 2 格。
7. 兵可以後退（Pawn-back）棋子可以向後移動到一個正方形內的格上，只能返回到 2nd/7th 橫線上（此時的移動不計入「50步規則」內）。
8. 兵可以橫走（Pawn-sideways）：棋子也可以橫向移動一格。（此時的移動不計入「50步規則」內）
9. 自己吃棋（Self-capture）：可以吃自己的棋子，用自己的棋子開路。

▲ 在 AlphaZero 的幫助下，研究團隊設計出引人入勝西洋棋變體規則。（Photo by chess.com）

論文共同作者之一的 Nenad Tomasev 表示：「開發西洋棋 AI 目的一開始是想看看人工智慧能不能打敗人類。現在，像 AlphaZero 這樣的人工智慧將會跟人類一起探索西洋棋的創造性，而不是讓人類成為AI的手下敗將。」

這是 AI「獻給西洋棋界的禮物」

AlphaZero 早已展示了它無師自通、自我學習的能力，而研究團隊便物盡其用、借助它來更快地探索西洋棋的新玩法，而不是像過去人類折騰了幾十年、甚至幾個世紀，才摸清楚這個複雜遊戲的美麗與缺陷。Nenad Tomasev 對此表示：「你當然不希望自己花了幾個月、甚至幾年才摸清楚這個遊戲，卻意識到『噢，不，這遊戲一點都不美。』」

同時，AlphaZero 不會受到傳統的棋藝理論束縛，而會發展自己的直覺與策略，帶來全新的想法，顛覆了長久以來人類對這些棋藝遊戲的思考。

克拉姆尼克從他們與AI一起建立的新規則中看到了令人振奮展望，例如「可以吃自己的棋子」（self-capture）是極端的新規則，克拉姆尼克說，這條規則實際上會讓棋手有更多可能，例如選擇犧牲一顆棋子來取得優勢。「總而言之，這只會讓遊戲變得更加美麗。」

AI會毀滅西洋棋嗎？克拉姆尼克與DeepMind告訴我們不會，並且人類可以與AI並肩作戰、開拓出嶄新的可能。若沒有人工智慧的助力，或許就難以達成這個願景了。