一石激起千層浪。當(dāng)人工智能戰(zhàn)勝人類……這個(gè)原本看似遙遠(yuǎn)的事情真正的發(fā)生了，在2015年10月5日，全程沒(méi)有讓棋。
1月28日，《金融時(shí)報(bào)》援引《自然》雜志的報(bào)道，由谷歌倫敦子公司DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaGo機(jī)器，以5:0的戰(zhàn)績(jī)擊敗了歐洲圍棋三屆冠軍樊麾（出生于中國(guó)，現(xiàn)籍法國(guó)）。DeepMind是2014年被Google以4億英鎊的價(jià)格收購(gòu)的人工智能團(tuán)隊(duì)。
在1月27日，DeepMind團(tuán)隊(duì)發(fā)表的《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》作為《自然》（Nature）封面論文上線。團(tuán)隊(duì)創(chuàng)始人Demis Hassabis表示，他們開(kāi)發(fā)的圍棋程序AlphaGo融合了高級(jí)樹(shù)狀查找和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
同一天，Google在官方博客中表示：“我們很驕傲地公告天下，我們的科學(xué)家已經(jīng)搞定了圍棋，并攻克了人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。”
今年3月，AlphaGo將在首爾與過(guò)去十年全世界最頂級(jí)的圍棋選手李世石對(duì)決。
谷歌AlphaGo是怎么贏的？——雙大腦工作
通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的3000萬(wàn)步訓(xùn)練（所有棋譜均來(lái)自人類專業(yè)棋手的比賽），AlphaGo預(yù)測(cè)出人類對(duì)手下一步走法的正確率已經(jīng)達(dá)到了57%，之前的紀(jì)錄是44%。
AlphaGo使用兩個(gè)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”，通過(guò)兩者合作得出移棋決定。
根據(jù)微信公眾號(hào)《人工智能學(xué)家》對(duì)上述論文的編譯得知，AlphaGo的兩個(gè)大腦分工如下：
大腦1：“監(jiān)督學(xué)習(xí)（SL）政策網(wǎng)絡(luò)”。著眼于棋盤中的位置，并試圖決定最佳的下一步。實(shí)際上，它用來(lái)估計(jì)每個(gè)合法下一步行動(dòng)為最好的一步的可能性，其頂層猜測(cè)就是具有最高概率的那步。該團(tuán)隊(duì)通過(guò)幾百萬(wàn)個(gè)優(yōu)秀的人類棋手在KGS上的下棋選擇，訓(xùn)練這個(gè)大腦，其目的僅僅是復(fù)制優(yōu)秀的人類棋手的移動(dòng)選擇。它一點(diǎn)也不關(guān)心贏得比賽，只下那步頂級(jí)人類棋手會(huì)下的那步棋。AlphaGo的下棋選擇器有57％的概率可以正確匹配優(yōu)秀的棋手下棋選擇。
大腦2：“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”。它不猜測(cè)具體的下一步怎么走，而是通過(guò)設(shè)想的棋盤分布，估計(jì)每個(gè)玩家贏得比賽的概率。它通過(guò)提供整體的位置判斷來(lái)配合“監(jiān)督學(xué)習(xí)（SL）政策網(wǎng)絡(luò)”。這個(gè)判斷只是近似的，但它對(duì)加快閱讀速度非常有用。通過(guò)將未來(lái)可能的位置分為“好”或“壞”的分類，AlphaGo可以決定是否要沿著一個(gè)特定的變化進(jìn)行更深的閱讀。如果位置評(píng)估器說(shuō)某個(gè)具體的變化看起來(lái)情況不妙，那么AI可以跳過(guò)閱讀，不沿著那條線繼續(xù)發(fā)揮。
據(jù)論文介紹，當(dāng)只使用一個(gè)大腦時(shí)，AlphaGo大概和目前最好的電腦圍棋AI實(shí)力相當(dāng)，但結(jié)合兩個(gè)大腦是，它可能達(dá)到人類職業(yè)棋手的水平。
專業(yè)圍棋手是怎么看的？
2013-2015年三度歐洲圍棋冠軍樊麾，也是本次人機(jī)大戰(zhàn)的主角之一，他表示：
在中國(guó)，圍棋不僅是一項(xiàng)比賽，它還是生活的一面鏡子。我們說(shuō)，假如你的棋下得有問(wèn)題，那很可能是你心性的問(wèn)題——棋如其人。
輸棋確實(shí)很難過(guò)。和AlphaGo對(duì)戰(zhàn)之前，我覺(jué)得我能贏。在第一局失利后，我改變了戰(zhàn)術(shù)，增強(qiáng)了進(jìn)攻，但還是輸了。問(wèn)題是人類有時(shí)會(huì)犯致命的錯(cuò)誤，因?yàn)槲覀兪侨恕Ｓ袝r(shí)我們會(huì)疲憊，有時(shí)我們求勝心切，我們總有這樣那樣的壓力。電腦程序不會(huì)這樣，它非常強(qiáng)，也非常穩(wěn)定，簡(jiǎn)直就像一堵墻一樣。對(duì)我來(lái)說(shuō)這是很大的差別。我知道AlphaGo是個(gè)電腦，但如果沒(méi)人告訴的話，我可能會(huì)覺(jué)得它是個(gè)有點(diǎn)陌生卻又非常強(qiáng)大的對(duì)手，是個(gè)真人。
當(dāng)然，輸?shù)舯荣愖屛也惶_(kāi)心，不過(guò)作為職業(yè)選手，我們輸過(guò)很多比賽。所以，失敗了就從中學(xué)習(xí)，也許會(huì)有所收獲。總之從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講這是一件好事。
隨后在一個(gè)微信群里，樊麾說(shuō)：“一切都是真的，因?yàn)橐恢痹诒Ｃ苤校源蠹叶疾恢馈Ｎ覜](méi)有放水，不過(guò)下得確實(shí)不好。只能告訴大家，這個(gè)系統(tǒng)確實(shí)很強(qiáng)！拭目以待和李世石的棋吧！這是去年10月下的，還有些條款在保密范圍之內(nèi)的，我不能告訴大家，不過(guò)我覺(jué)得跟李世石的棋會(huì)很精彩！”
曹大元九段：昨晚就看到了，所以睡不著覺(jué)了，壓力很大啊！
孟泰齡：我認(rèn)為樊麾布局有三盤占優(yōu)，另兩盤劣勢(shì)。我覺(jué)得電腦確實(shí)有職業(yè)水準(zhǔn)。感覺(jué)電腦棋風(fēng)穩(wěn)健，酷愛(ài)實(shí)地，如果后半盤它真的可以滴水不漏的話，那距離頂尖真的只有一層窗戶紙的距離了。顯然電腦大局觀差一些，但局部棋型的感覺(jué)及計(jì)算已經(jīng)有相當(dāng)水準(zhǔn)了。
業(yè)內(nèi)人士怎么看？
DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis：
AlphaGo正在突飛猛進(jìn)，甚至?xí)阶畎舻娜祟愡x手。能夠看它在圍棋規(guī)則內(nèi)去創(chuàng)造新的東西，感覺(jué)很神奇。我們對(duì)自己創(chuàng)造的這個(gè)系統(tǒng)有種很密切的感情，特別是它被創(chuàng)造的方式——它會(huì)學(xué)習(xí)，我們也會(huì)教它，它的風(fēng)格就像人一樣。和其他編出來(lái)的程序不同，你不知道它到底都會(huì)什么，因?yàn)樗軌蜃约簩W(xué)習(xí)。
阿爾伯塔大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、Chinook設(shè)計(jì)師Jonathan Schaeffer：
我想這還不是圍棋版的深藍(lán)時(shí)刻。真正的成就是這個(gè)程序能作為選手在頂級(jí)比賽中較量的時(shí)候。深藍(lán)從1989年開(kāi)始就常常戰(zhàn)勝各路大師，最后登頂則是八年之后的事情。但就目前情況來(lái)看，我認(rèn)為AlphaGo和頂級(jí)人類選手之間的差距被大大縮短了。可能只需要再進(jìn)行一點(diǎn)努力和改善，再提高一點(diǎn)計(jì)算能力，不出一兩年，它就能打敗人類。
就今年3月份的比賽來(lái)說(shuō)，不是打擊AlphaGo團(tuán)隊(duì)，我還是看好人類。我們可以把AlphaGo看成是少年天才。它突然學(xué)了一手好棋，進(jìn)步神速，但畢竟還是經(jīng)驗(yàn)有限。從國(guó)際象棋和西洋跳棋來(lái)看，經(jīng)驗(yàn)還是很重要的。
國(guó)際圍棋聯(lián)合會(huì)秘書長(zhǎng)Hajin Lee：
當(dāng)我知道那個(gè)電腦要挑戰(zhàn)職業(yè)頂尖棋手李世石的時(shí)候，真的很吃驚。我當(dāng)時(shí)覺(jué)得這個(gè)挑戰(zhàn)者絕對(duì)對(duì)頂級(jí)選手有多強(qiáng)完全沒(méi)概念。但實(shí)際上，可能我才是那個(gè)不知道這個(gè)電腦有多強(qiáng)的人。現(xiàn)在我對(duì)這個(gè)比賽非常興奮。
誰(shuí)會(huì)贏呢？我不知道。李世石自己也覺(jué)得可能那電腦跟他一樣強(qiáng)。可能是我聽(tīng)到了太多AlphaGo的消息，我現(xiàn)在驚訝于它的強(qiáng)大。同時(shí)我也非常了解李世石的水平，所以我認(rèn)為他們雙方五五開(kāi)吧。
我覺(jué)得圍棋是個(gè)很有內(nèi)涵的競(jìng)技，我不覺(jué)得如果電腦AI擊敗了人類會(huì)對(duì)圍棋造成什么傷害。我想人們會(huì)接受自己被電腦技術(shù)超越這件事。
最后，讓我們通過(guò)下面五張GIF圖回顧一下這五局棋，樊麾是怎么輸給谷歌AlphaGo機(jī)器的（來(lái)自微信公眾號(hào)：棋文弈事）：
第一局
第二局
第三局
第四局
第五局
本文參考了微信公眾號(hào)：人工智能學(xué)家、棋文弈事，以及參考消息、雷鋒網(wǎng)等網(wǎng)站的相關(guān)報(bào)道。
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