谷歌人工智能擊敗歐洲圍棋冠軍

昨天谷歌宣布,，其人工智能研究團隊近期取得了一項重要突破：谷歌團隊構建的AlphaGo系統(tǒng)通過計算機學習掌握了圍棋這項古老的技藝,，近期AlphaGo挑戰(zhàn)了三度問鼎歐洲圍棋桂冠的職業(yè)棋手樊麾二段，成績是5比0,。

□事件 谷歌擊敗歐洲圍棋冠軍

GoogleDeepMind團隊在最新一期《Nature》上發(fā)表論文稱,，其名為AlphaGo(阿爾法圍棋)的人工智能系統(tǒng),，在沒有任何讓子的情況下以5比0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)圍棋二段樊麾,。樊麾出生在中國,，現(xiàn)籍法國，是現(xiàn)任法國國家圍棋隊總教練,。

谷歌的人工智能系統(tǒng)AlphaGo不僅知道圍棋的規(guī)則,，且棋力已有一定水平。DeepMind團隊設計的這一人工智能系統(tǒng)是為了在圍棋比賽中擊敗人類選手,。這是軟件首次在全尺寸棋盤對職業(yè)棋手的比賽中取得這樣的成績,。

在公布“打敗歐洲圍棋冠軍”后,，DeepMind團隊已向全球最優(yōu)秀的圍棋選手之一、韓國世界冠軍李世石九段發(fā)出挑戰(zhàn),。這一比賽將于今年3月進行,，谷歌將為此準備100萬美元獎金。

“這是電腦第一次在公平比賽中向人類職業(yè)選手挑戰(zhàn),。我自己也很榮幸將與它對弈,。無論結果如何，這都將會是圍棋史上極具意義的事件,?！崩钍朗J為，雖然聽說了AlphaGo實力很強,，而且正在變得更強,，但他有自信至少這次能取得勝利。

□釋疑

1 人工智能怎么取勝的,？ 神經(jīng)網(wǎng)絡運行數(shù)千局棋

對于如何在圍棋上擊敗人類,，谷歌方面做出了一些解釋。

首先,，谷歌用人類圍棋高手的三千萬步圍棋走法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,，直至神經(jīng)網(wǎng)絡預測人類走法的準確率達到57%。但谷歌認為,，他們的目標是擊敗最優(yōu)秀的人類棋手,，而不止是模仿他們。為了做到這一點,，AlphaGo學習自行研究新戰(zhàn)略,，在它的神經(jīng)網(wǎng)絡之間運行了數(shù)千局圍棋，利用反復試驗調(diào)整連接點,，這個流程也稱為鞏固學習,。當然，這些都需要大量的計算能力,，因此谷歌團隊廣泛使用了Google云平臺,，完成大量研究工作。

接下來,，系統(tǒng)完成訓練后,，谷歌對其進行測試。AlphaGo的系統(tǒng)和其他頂級計算機圍棋程序之間進行了很多比賽,，結果AlphaGo在全部500場比賽中只輸了一場,。去年10月份，信心滿滿的谷歌邀請樊麾來到該團隊位于倫敦的辦公室參加挑戰(zhàn)賽,，取得了這次的勝利,。

2 “手下敗將”怎么說,？“他”像奇怪又強大的人

《自然》報道了谷歌研究者開發(fā)的新圍棋AlphaGo戰(zhàn)勝人類的消息后，其新聞團隊對職業(yè)圍棋二段樊麾做了采訪,。

樊麾稱,，在中國，圍棋不僅僅是游戲,，還是生活的寫照,。人們常說，如果你的棋局有問題,，也許你的生活也出現(xiàn)了問題,。

“在和AlphaGo下棋之前，我覺得我會贏,?！狈庹f，第一局棋之后,，他便改了策略,，進攻得更多，但還是輸了,。他認為,，人類的問題是，“我們有時會犯下大錯,，因為我們是人”,。我們會疲勞，會因為太過想贏而承受壓力,。但程序不是這樣的,，程序很強大，很穩(wěn)定,，就像是一堵墻,?！皩ξ襾碚f,，這個區(qū)別很大。我知道AlphaGo是電腦,，但如果沒人告訴我,，我或許會覺得對手是個有點奇怪、但非常強大的人,，一個真實的人,。”

樊麾坦言,，他輸棋的時候并不高興,，但所有職業(yè)棋手都會輸棋,。“我輸了,，我會研究這盤棋,，也許會改變下法。我覺得這對今后是件好事,?！?/p>

3 職業(yè)棋手怎么看？軟件相當于業(yè)余六段

從樊麾二段與軟件的對局情況看,，頹勢明顯,，一共五局棋，除了第一局官子決勝負外,，后面四局樊麾全部中盤告負,。這樣的戰(zhàn)果也足以說明對局雙方的實力確實存在差距。那么擊敗了職業(yè)二段棋手,，是否就意味著軟件已經(jīng)達到了職業(yè)棋手甚至是職業(yè)高段位棋手的實力呢,？圍棋愛好者別灰心，技術黨也別急著歡呼,，雖說電腦在圍棋上擊敗人類高手的一天遲早會來到,，但現(xiàn)在這一天還為時尚早。

“從公布的棋譜來看,，電腦的棋力大致相當于國內(nèi)業(yè)余六段棋手的水平,，而且可能還達不到強六(業(yè)余六段中的強者)的水平?！眹鴥?nèi)知名圍棋選手王煜輝七段這樣評價AlphaGo,。按照我國圍棋的段位制，職業(yè)棋手從初段到九段有九個段位,，而業(yè)余棋手最高等級是業(yè)余七段,，可以說業(yè)余六段已經(jīng)算是業(yè)余棋手中的佼佼者了。據(jù)了解,，在業(yè)余棋手之間,，段位能比較清楚地衡量棋力差異，但職業(yè)棋手間實力差距就不能只看段位了,，高段位棋手輸給低段位棋手的情況也司空見慣,。

據(jù)王煜輝估算，他自己如果和擊敗樊麾的電腦對局,，讓兩子沒有十足把握,，讓先的話贏電腦沒什么問題。“如果是韓國的李世石九段或我國的一些超一流棋手,，讓兩子估計有得下,。”

雖然這次電腦下贏了職業(yè)二段棋手,，不過這并不說明軟件的棋力已經(jīng)達到了職業(yè)棋手水準,。據(jù)職業(yè)圍棋界人士介紹，因為對局環(huán)境所限,，歐美棋手的段位含金量并不高,，樊麾長期在海外，其棋力隨時間增長反而會有下滑,，如今的水平已經(jīng)很難和國內(nèi)的職業(yè)棋手相比了,。>>辣評

@ForFunForGame：本質(zhì)上還是程序，根本不是人工智能,，沒什么意思,。

@雪譽_mo：打麻將試試，來四川能虐死它,。

@海德李希Doing_H：集中所有人類智慧打敗人類,。

@M銘智：從此，機器人不再需要人類,。

@花谷花哥：但愿小李能守住人類的尊嚴,，如果他輸了，將意味著人工智能的進步速度已經(jīng)超乎想象,。

@路人轉(zhuǎn)粉王撕蔥：總有一天電影里的劇情會變成現(xiàn)實,。

@Liosuit：下次選擇難易程度的時候記得點簡單，不然真的分分鐘被打敗,。一般人我不告訴他,。

@網(wǎng)站分析探索者：我想知道再拷貝出來一個AlphaGo，讓他倆對戰(zhàn)會是什么結果,？

@popcorner：機器超過人類就意味著人類不行了,？怎么可能嘛，一個領域而已,，高鐵跑得比人快多了,，還不是要給人坐。

@冰焰海賊團：人類挺危險的,，機器智能學習,，遲早統(tǒng)治世界啊,！

京華時報記者孟凡澤古曉宇

□觀察 人機大戰(zhàn)的歷史與未來

1952年計算機掌握了第一款游戲——井字棋(也稱三連棋)；接下來是1994年的西洋跳棋,；1997年,，“深藍”贏得了國際象棋比賽,。人工智能并不局限于桌面游戲，2011年,，IBM的Watson在智力游戲Jeopardy中勇奪第一,；2014年，谷歌設計的算法通過原始像素輸入就學會了數(shù)十種雅達利(Atari)游戲,。

這其中,，最受世人矚目的當屬“深藍”贏得國際象棋比賽。1997年5月11日,，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫,，與一臺名叫“深藍”的IBM超級計算機經(jīng)過六局規(guī)則比賽的對抗后，最終拱手稱臣,。號稱人類最聰明的卡斯帕羅夫,，在前五局2.5對2.5打平的情況下，第六盤決勝局中僅僅走了19步,，就敗給了“深藍”,。

“深藍”，是一臺IBMRS/6000SP32節(jié)點的計算機,，運行著當時最優(yōu)秀的商業(yè)UNIX操作系統(tǒng)——“大I”的AIX,。它的設計思想，著重于如何發(fā)揮大規(guī)模的并行計算技術,，每秒可檢查超過兩億步棋,。

與當年的“深藍”相比，AlphaGo所評估的棋子位置只有數(shù)千分之一,。這說明它已經(jīng)減少大量的無用計算,，變得更加智能。

在人工智能領域,，還有另一個著名的關卡是“圖靈測試”,。這種由著名計算機科學家圖靈提出的測試，是讓電腦模仿人類與人類裁判“對話”,，如果成功誘使人類裁判認為與之對話的是人,，則通過測試。2014年,，在英國皇家學會于倫敦舉行的“圖靈測試”競賽上,，一臺名為“尤金·古茲曼”的電腦通過測試。

電腦在與人腦的大戰(zhàn)中不斷過關斬將,，但它們目前還面臨一個限制,，那就是還不會將其智能“通用化”。“深度思維”首席執(zhí)行官德米什·哈薩比斯說,，AlphaGo只會下圍棋,，如何將這種智能用于其他領域還是一個挑戰(zhàn)。如果電腦能夠突破這個限制,，無疑會將人工智能帶入一個新的境界,。

在推動人工智能發(fā)展的過程中，人類如何在倫理上“控制”電腦也是一個挑戰(zhàn),。如一些科幻電影描述的那樣,，許多人擔心人工智能的發(fā)展可能帶來災難，著名科學家霍金就曾表示人工智能可能會導致人類滅絕,。因此,，科學家也需要注意讓人工智能不會邁出真正挑戰(zhàn)人類的“關鍵一步”。

京華時報記者 孟凡澤 綜合新華社