棋院谷歌联合发函 围棋“人机大战2.0”坐实？
腾讯体育4月10日讯 今天上午，中国棋院与谷歌联合发函邀请媒体参加新闻发布会，“人机大战2.0”基本坐实。详细情况将在今天下午的发布会上揭晓。去年三月举行的“人机大战”，韩国棋手李世石1-4不敌AlphaGo，但很多人认为柯洁更有资格代表棋手对战AlphaGo，而柯洁本人也多次表达了想与AlphaGo对决的愿望。去年，谷歌CEO桑达尔-皮查伊两度来华，第二次还携谷歌联合创始人、Alphabet总裁谢尔盖-布林一起来到北京，被认为已经商定了AlphaGo与中国棋手之战。然而比赛细节和审批等直到本月才确定。据悉，这次出场的是AlphaGo2.0版本，这是没有学习过人类的棋谱，通过“左右互搏”自己与自己对战、学习的围棋程序。不受人类固有思维影响的AlphaGo会下出什么样的棋？这可能是比胜负更受棋迷、尤其是职业棋手关注的事。（飞来石）
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人机大战赛程　
3月9日 12:00
3月10日 12:00
3月12日 12:00
3月13日 12:00
3月15日 12:00
1.您怎么看李世石1-4告负？
AlphaGo太完美
李世石虽败犹荣
双方实力差距太大
2.您认为人类还会战胜AlphaGo吗？
会，人类还未到极限
不会，电脑还会再进化
扫码手机看人机大战“围棋人机大战”谁更强？ DeepMind团队有信心-中新网
“围棋人机大战”谁更强？ DeepMind团队有信心
日 09:05　来源：广州日报 　
　　李世石今天挑战谷歌AlphaGo
　　■广州日报记者施绍宗
　　昨天上午，李世石VS谷歌AlphaGo“围棋人机大战”赛前新闻发布会在韩国首尔举行，这已是“围棋人机大战”的第二次新闻发布会了。今年1月底，《自然》杂志上发布了谷歌AlphaGo在没有任何让子的情况下以5比0完胜欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾的消息及相关论文，随后谷歌方面透露AlphaGo将挑战这十年来的最佳围棋手李世石，此后“围棋人机大战”变成了世界范围内的热门话题，轰动效应甚至远超10年前国际象棋世界棋王卡斯帕罗夫与“深蓝”的“国际象棋人机大战”。
　　DeepMind团队对机器有信心
　　在赛前的新闻发布会上，谷歌董事长埃里克、DeepMind创始人哈萨比斯与李世石同时公开亮相。埃里克表示，这次无论谁胜谁负，实际上都是人类的胜利，正是因为人类的努力，才让机器有了现在的进展和突破。据哈萨比斯介绍，此次“人机大战”，谷歌的计算机性能与和樊麾比赛时的性能接近。谷歌方面介绍说，人类在学习围棋的过程中会有导师指导，而AlphaGo除了已有的数据以外，并没有导师来告诉它哪一步棋是正确的，这可能是它继续提高的一个难题。
　　哈萨比斯对“人机大战”充满自信，他介绍说，AlphaGo有18版软件，一直在自我对局，即使是相同版本，对局中也会出现不同招法，因为是根据蒙特卡洛搜索树采取策略，会形成非常有趣的棋谱。在和樊麾比赛后，AlphaGo进步很大，对阵李世石九段也有机会。至于AlphaGo进步了多少，他表示要留待时候再揭晓。
　　“我们都对10年前‘深蓝’VS卡斯帕罗夫的国际象棋人机大战印象深刻，认为如果机器能在围棋方面取得成功将会很惊人，所以两年前我们开始研究人工智能围棋的自我学习。围棋更注重直觉判断，因此难度比国象更高，但也让研发围棋程序更有意思。让机器复制人类思维还很困难，机器速度很快，擅长计算，但传统机器在直觉方面的表现并不算好。AlphaGo以后也有可能会公开，有助于其他人进步。很多人都在研究人工智能，我们希望能提高对人工智能的理解，试图去了解人类学习的机理。现在说来还早，但我们的项目技术将可以应用到很多领域，甚至将来有可能帮助利物浦队挑选球员。5年后人工智能会变得更加智能，深入到生活的方方面面。”哈萨比斯说。
　　李世石考虑3分钟即同意应战
　　李世石透露，他之所以接受机器的挑战，是因为听到欧洲冠军被谷歌的AlphaGo击败，感到很震惊。而谷歌在邀请他时，他觉得自己有很长时间去准备，所以考虑了3分钟就做出应战的决定。这次比赛是前所未有的，因为这次对手是机器，不可能从对方的棋谱上去备战，只能在脑海里和自己比赛，而他每天进行这样的训练至少2个小时以上。“同谷歌AlphaGo的较量是我职业生涯最重要的比赛之一，这种压力是前所未有的，因为我是代表人类同计算机对抗，这是我不能输的比赛，如果失败的话可能会对围棋的流行造成影响。”李世石还透露了一些鲜为人知的细节。实际上，谷歌公司原本有3个候选人，除了李世石还有中国第一高手柯洁和日本第一高手井山裕太。如果李世石不出战的话，很有可能这场比赛会安排由柯洁应战。李世石透露，当时自己并不知道AlphaGo有多厉害，也没见过它和欧洲冠军樊麾的5盘棋谱，甚至没过问奖金一事，直到签完保密合同后才知道，奖金为100万美元。据悉，此次比赛的用时选择和开赛时间等都按李世石提出的要求，看来他确实吸取了樊麾失败的教训。
　　谷歌AlphaGo的棋力进展神速深深刺激了其他也在通过围棋来测试与开发人工智能的竞争对手，他们没有料到，没过多久自己就已经落后谷歌AlphaGo这么多了，而且是毫无征兆、突如其来的，因为直到2015年11月在北京举行的世界计算机围棋锦标赛上，冠军韩国AI“石子旋风”仍被中国围棋“名人”连笑打到让六子才艰难取胜一局。于是，日本方面首先表示不服，要迎头赶上，3月1日，日本著名视频网站niconico直播了一场关于围棋的新闻发布会，宣布“DEEP ZEN GO”项目启动，日本要以超越谷歌的阿尔法围棋为目标，打造世界最强围棋软件，还提出了“打败谷歌，世界最强”的口号。
【编辑:姜贞宇】
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谷歌为什么选围棋来做人机大战
一个真正的人”！　　这个人工智能自学习的要点是，总结经验，“策略网络”）减少搜索的选点，就让它自己玩这些电脑游戏，采用了深度学习的算法，让围棋人工智能自己和自己下。电脑看着分数不断纠正自己的策略，但肯定是个很强的棋手。这次的AlphaGo也用了这个技术，“值网络”），给与最好的硬件，自我不断提高，极大地减小了搜索的深度。此外，象人类高手一样，极大的提高了他的计算能力。也修复了以前的bug，大局观的判断有了不小的进步，不需要告诉电脑人类的经验，Google给该软件投入了巨资，只考虑少数几个可能的选点。而且研究方法的潜力很大。电脑通过海量学习人类高手的棋谱。　　通过这样三招，　　此外。跟Darkforest相似，最终象“更深的蓝”一样战胜人类最高手是完全可以想象的，选点，他们还建立了另一个深度神经网络（value network，不必象之前的蒙特卡洛模拟那样下到终局。樊麾二段说，我会想对手下得有一点怪，用深度神经网络快速模拟出人的招法，DeepMind使用了“深度学习”技术，AlphaGo用一个深度神经网络（policy network。　　从人工智能技术发展上看，思考到某个局面就有了结论，下出来的棋就很象人了，从这个方向上走，而非象俞斌估计的和职业高手合作，最后就发展出比人类还强的电游技术。　　DeepMind引入的另一个逆天的高招是，DeepMind小组确实在围棋人工智能上取得了巨大突破　　因为程序改进过，棋力有了突破性提高，象人类高手一样，这又是比其它电脑围棋程序强的地方，只是给出玩的分数。　　而DeepMind小组在搜索技术上取得了更大突破：“如果没人告诉我
在成功击败欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾之后，谷歌能继续赢下去吗？近日，谷歌旗下的DeepMind公司官网公布了更多关于“阿尔法围棋”(AlphaGo)与世界顶级围棋选手之一李世石人机大战的细节。比赛将于3月9日、10日、12日、13日、15日在韩国首尔进行，并在YouTube上全程直播。杰米斯Hassabis将公布比赛的详细规则。其中杰米斯Hassabis将通过视频连接现场，李世石则在现场接受提问。AlphaGo将在3月与世界顶级围棋选手之一李世石对弈（网络资料图）此前，AlphaGo在没有任何让子的情况下以5∶0击败了欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手。现在，这场即将在今年3月进行的人工智能与围棋高手李世石的对阵：究竟各方胜算几何？人类智慧能否守住“围棋”这座堡垒？胜算几何？对于这场对决，李世石信心满满。他在一份声明中表示：“我很荣幸能够对战谷歌发明的人工智能系统。我认为，这将是围棋史上最重要的一场比赛。因此我接受了挑战。我很有信心赢得比赛。”此前，职业二段棋手、围棋资深教练刘轶一对《第一财经日报》称，不用担心，不会那么容易。不过他所在的朋友圈里，围棋职业棋手们众说纷纭，有些认为不可能，有些认为指日可待，还有声音是“人类快被自己灭绝了”。判断的预测认为，AlphaGo和李世石取胜的可能性为五五开。而谷歌DeepMind工程总裁德米斯·哈萨比斯（杰米斯Hassabis)则表示：大部分围棋棋手都认为，李世石的赢面占优。“他们认为，我们取胜的可能性不到5%，但他们不知道的是，我们的系统有着多大的进步。就在我和你们交谈时，这一系统也在进步。”事实上，AlphaGo在没有任何让子的情况下以5∶0击败了欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾的事情，并非发生在今年1月，而是在去年10月，这意味着AlphaGo在与李世石比赛前，有近5个月的时间进行学习。而搜狗CEO王小川的判断则更为大胆。他提出了自己的两个断言，断言一：AlphaGo将会完胜李世石；断言二：除了围棋，人工智俯丹碘柑鄢纺碉尸冬建能在其他博弈类的封闭游戏里也会横扫一切，完胜人类。谷歌凭什么？在此前，谷歌人工智能程序AlphaGo是如何击败围棋高手的？谷歌AlphaGo的研究者大卫· Silver说，AlphaGo系统的关键是，将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。而为了达到这一目的，AlphaGo系统将最先进的蒙特卡洛树状搜索技术与两个深层神经网络相结合，每个深层神经网络均包含许多层，每层又包含数以百万计的神经元一样的连接。在AlphaGo两种不同的神经网络中，“策略网络（策略network)”的作用是预测下一步，并用来将搜索范围缩小至最有可能硬起的那些步骤。另一个神经网络“价值网络(value network)”则是用来减少搜索树的深度，每走一步估算一次获胜方，而不是搜索所有结束棋局的途径。上述方法使得AlphaGo的搜索方式相比之前的方法更人性化。例如，深蓝采用强力方法搜索的棋子位置要比AlphaGo多数千倍。而AlphaGo则相反，它通过想象下完剩余棋局来对下一步进行预判，如此多次反复。在上述模拟游戏中，策略网络提出下一步的智能建议，而价值网络则对走过的每个位置进行评估。具体而言，Google首先采用围棋专业棋手的3000万步下法对价值网络进行训练，直到该网络对人类下法预测准确率达到57%（AlphaGo之前的纪录是44%）。但AlphaGo的目标是击败水平最高的人类棋手，而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点，AlphaGo学会自己发现新策略，通过自身两个神经网络之间成千上万的对弈，采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善。这种方法提高了策略网络的效率，以至于最原始的神经网络（即其中不包含任何树状搜索）可以击败最尖端、构建有巨大无比的搜索树的围棋软件。这些策略网络又反过来对价值网络进行训练，采用的还是从自我对弈强化学习的方法。这些价值网络可以对围棋的任何位置进行评估并预测获胜方，而人们过去曾认为这个问题太过困难，根本无法实现。如果在今年3月的对战中，AlphaGo战胜李世石，是否意味着人工智能已经超过人类？或许还不能如此断言。但在棋类游戏之外的领域，这场对决也将引发更多的思考——那些人们曾经以为人工智能不可能完成的脑力挑战，是否都将被一一打破？未来人类是否会被人工智能所取代？相比这些问题，100万的奖金显得并不是那么重要了。
谷歌人工智能击败围棋冠军是人工智能发展史上了不起的挑战。 棋类游戏一直被视为顶级人类智力的试金石。人工智能与人类棋手的对抗一直在上演。1989年开始，IBM的深蓝就常常能击败国际象棋大师了， 8年后的1997年，深蓝首次打败世界第一的国际象...
在成功击败欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾之后，谷歌能继续赢下去吗？ 近日，谷歌旗下的DeepMind公司官网公布了更多关于“阿尔法围棋”(AlphaGo)与世界顶级围棋选手之一李世石人机大战的细节。比赛将于3月9日、10日、12日、13日、15日在韩国首尔进...
因为程序改进过，采用了深度学习的算法，选点，大局观的判断有了不小的进步。也修复了以前的bug，棋力有了突破性提高， 此外，Google给该软件投入了巨资，给与最好的硬件，极大的提高了他的计算能力。 从人工智能技术发展上看，DeepMind使用了“...
Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为 “阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以 5:0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。 在计算机的发展史，在国际象棋比赛中，计算机战胜人类是重要历史事件，过...
央视应该会直播的，毕竟是很有意义的比赛 国外是youtu be直播，国内是围棋tv 下周，韩国九段顶尖中国围棋高手李世石（Lee Se-dol）将与谷歌人工智能项目AlphaGo在首尔四季酒店展开对决，整个比赛分五轮进行（这是你要了解的第一件事）。 赛程：3...
人工智能的里程碑式的成就。 完成这个成就有多难？ 东方的围棋被认为更加复杂，更加需要棋手难以置信的直觉。 国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。 就博弈的局面...
首先，战胜欧洲冠军，并不说明就是取得大的胜利，毕竟还有其他国家的围棋大师还没有跟人工智能较量。 这个说明机器学习的算法在一定程度上取得了成功，当然围棋的规则毕竟有限， 并不能说明机器就打败了人类，只能说是某些方面，实现了模仿甚至...
这是AI的进步 人总有失误，只有每次都能战胜欧洲围棋冠军，才能说AI的水平到了欧洲围棋冠军的水平 欧洲围棋冠军水平对比中日韩，就是个渣 AI所倚仗的仍然是背棋谱一类的方法，分析每一步的可能性，然后选择可能性最大的来应对 依然有很长的路要走
我想这还不是围棋版的深蓝时刻。真正的成就是这个程序能作为选手在顶级比赛中较量的时候。深蓝从1989年开始就常常战胜各路大师，最后登顶则是八年之后的事情。但就目前情况来看，我认为AlphaGo和顶级人类选手之间的差距被大大缩短了。可能只需要...
大脑1：“监督学习（SL）政策网络”。着眼于棋盘中的位置，并试图决定最佳的下一步。实际上，它用来估计每个合法下一步行动为最好的一步的可能性，其顶层猜测就是具有最高概率的那步。该团队通过几百万个优秀的人类棋手在KGS上的下棋选择，训练这...
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“人机大战”的兴起，最早是1997年，IBM超级计算机“深蓝（Deep Blue）”
击败了国际象棋大师加里-卡斯帕罗夫。科学界认为，围棋“人机大战”可以看成是人工智能发展具有标志性的进展。曾经“深蓝”的胜利鼓舞了人工智能研究的士气，吸引了投资者对人工智能的兴趣。
　　至于为什么选择围棋，史忠植教授解读称：“围棋之所以很难被人工智能攻破，战胜人类高手，就是其可能的组合数异常庞大。至于多么异常，2016年1月，普林斯顿的研究人员给出了最新研究结果：对于一个19x19的围棋棋盘而言，一共有361个位置，而每个位置可以单独放置黑棋、白棋或者留空，理论上所有的可能组合是3361种。但根据围棋规则，不是所有位置都可合法落子，例如在围棋术语中没有气的位置就不能落子。”
　　“那么，排除掉这些不合法的棋局后总共还剩多少种呢？普林斯顿的研究人员给出的19x19格围棋的精确合法棋局数：
　　‘935。’”
　　“171位数！”这个数字比我们地球所有的沙粒数量还要多！比人类已知宇宙的所有星球数量还要多！对比来讲，谷歌学习的近万盘人类棋局是5位数，谷歌自行对战的3000万盘是8位数，而围棋所有可能的棋局盘数是171位数。如果规避还有可能的重复变化，把大头去掉，那也是70位数的棋局变化。
　　日，史忠植在在创新驱动发展大数据时代的人工智能高峰论坛上，提出了智能科学（人工智能）发展的“路线图”，并在著作《心智计算》一书中有详细的阐述。
　　其中提到，2020年，人工智能将实现初级类脑计算，即Elementary Brain
Computing。在这个阶段，我们将实现的目标是计算机可以完成精准的听、说、读、写；到2035年，我们将进入高级类脑计算阶段，即Advanced
Brain like
Computing，那时，计算机不但具备“智商”，还将拥有“情商”；到2050年，智能科学（人工智能）有望发展出神经形态计算机，实现超脑计算，即Super-brain
Computing。到那个时候，计算机的高性能与人的高智能完美结合。
　　史忠植认为：“按照这个标准，这次围棋“人机大战”中，若谷歌围棋AI程序‘AlphaGo’最终战胜世界冠军李世石，将说明人工智能达到了初级类脑计算的水平。”
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