谷歌昨日宣布，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(gòu)建的AlphaGo系統(tǒng)通過計算機學(xué)習(xí)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

Google DeepMind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(shè)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(jié)果如何，這都將會是圍棋史上極具意義的事件。”李世石認為，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(luò)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(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(xué)習(xí)自行研究新戰(zhàn)略，在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間運行了數(shù)千局圍棋，利用反復(fù)試驗調(diào)整連接點，這個流程也稱為鞏固學(xué)習(xí)。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(xùn)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(jié)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。”樊麾說，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。“對我來說，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。”

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(shù)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。”國內(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(jié)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(lǐng)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(xué)習(xí)，遲早統(tǒng)治世界??！

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(shè)計的算法通過原始像素輸入就學(xué)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(shè)計思想，著重于如何發(fā)揮大規(guī)模的并行計算技術(shù)，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(lǐng)域，還有另一個著名的關(guān)卡是“圖靈測試”。這種由著名計算機科學(xué)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(xué)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(guān)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(lǐng)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(zāi)難，著名科學(xué)家霍金就曾表示人工智能可能會導(dǎo)致人類滅絕。因此，科學(xué)家也需要注意讓人工智能不會邁出真正挑戰(zhàn)人類的“關(guān)鍵一步”。