打败围棋高手的人工智能 却答不对一道多选题
（原标题：打败了围棋高手的人工智能，却答不对一道多选题）
上个月，Google 的人工智能&AlphaGo&采用了两种不同的深度神经网络，以 5:0 的成绩完胜欧洲冠军樊麾，就在大家以为人工智能的发展已经到了新高度的时候，其实他们还没能考过美国八年级的考试题目呢。华盛顿大学的计算机科学教授 Oren Etzioni 和艾伦人工智能研究所在过去的 5 个月里，举行了一场人工智能比赛，邀请了 800 个人工智能团队的 AI 系统参加美国八年级（相当于国内初二）的科学测试。万万没想到，曾经赢得问答节目 Jeopardy！（这是 IBM 的沃森），又赢过围棋高手的人工智能，成绩最好的也只答对了 59% 的题目。获胜的团队来自以色列，名为 Chaim Linhart，Linhart 团队给他们的人工智能使用了“题海战术”，给计算机“喂食”了成千上万道拥有正确答案的题目。但是结果，大概没有一个家长会满意。对举办方 Etzioni 来说，这次长达 5 个月的测试说明了人工智能的发展现状，随着深度神经网络技术的发展，让 Google、Facebook、微软等公司的系统在图像、语音识别等领域取得了进展，达到了人类的表现水平，但是要让机器学会思考还是一件不太可能的事情。尤其是在这次的科学测试中，人工智能不仅需要理解基本的概念，应付一些单选题，而面对一些开放式的题目，或者是多选题的时候，人工智能几乎都懵了。比如其中一道多选题是：一些鱼类在成熟后，多数时间都生活在盐水里，却会在淡水中产蛋。它们这种适应不同环境的能力是（）的最佳证明？这跟常见的聊天机器人并不一样，Etzioni 表示，多选题需要计算机综合自然语言处理的能力，去理解书本上的概念，这些是更复杂的挑战，需要用到计算机的推理能力。
但是，运营一个名为 Cyc 的 AI 项目的 Doug Lenat 表达了不同的看法，他认为教会机器去考八年级的试卷并没有多大意义，而应该把目光聚焦在更长远的目标上，通过测试并不代表真正的智能，学会综合不同的 AI 技术或者比取得高分更重要。简单来说，成绩不是最重要的，综合素质才是。不过，Etzioni 认为考试还是有意义的。他建议下次提供更长的时间和更好的奖励，搞一个更难的测试，来激发更多的人工智能研究人员参与：“我认为，如果要拿到 60% 或 80% 的分数，那么更长的比赛时间和“更深度”的 AI 技术是必要的。但这是我们的假设，你不能（为了拿高分）使用廉价的技巧，你必须做一些事让 AI 真的聪明起来。”题图来自&alisialosardo
本文来源：好奇心日报
责任编辑：丁广胜_NT1941
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来源：万得财经会议
　　距离 AlphaGo 击败韩国围棋大师一年之后，这个 AI 巨兽开始向中国的围棋大师发起挑战，19岁的中国围棋职业九段棋手柯洁接受挑战。23日的比赛中，柯洁执黑先行，经过289手的激战，最终以1/4子的劣势不敌AlphaGo。目前比分 0-1。另外两场比赛将于本月25日和27日进行。
　　关于比赛
　　比赛时间为5月23日至5月27日，即本周二至本周六。具体比赛时间为当天的10:30-17:30，比赛时长为6个小时。
　　比赛地址的选择则相当的考究，选在中国乌镇。乌镇除了风景宜人，也是世界互联网大会的举办地。
　　比赛规则：三局两胜制。即使其中一方前两局连胜，第三局仍将继续。
　　AlphaGo 除了对战柯洁，还将和中国其他围棋大师一较高下。
　　奖金加码。去年，AlphaGo对战韩国围棋大师李世石，谷歌开出100万美元的奖金。而这次柯洁若赢了AlphaGo，将会获得谷歌提供的150万美元奖金。
　　柯洁有赢的机会吗？
　　在中国全球网络电视CGTN网站发起的投票，柯洁的呼声相对较高。今年年初，柯洁与AlphaGo在中国围棋平台的化身Master在线对弈，以60：0的骄人战绩横扫人类职业棋手。
　　有评论认为，柯洁在最近输掉的四盘棋，有三盘是在围甲联赛里输掉的。而柯洁曾在2014赛季上演过围甲联赛跨赛季18连胜的奇迹，从最近柯洁的表现看，他似乎有意识用围甲这种联赛（杯赛输掉一局很多时候基本就出局了）的平台，在为自己磨刀，寻找对付AlphaGo的方法。
　　但棋圣聂卫平曾在采访中坦言，此次人机大战，柯洁能赢一盘便要烧香了。
　　在李世石落败时，柯洁曾称他有把握战胜 AlphaGo。但当他参加了与“Master”的在线比赛之后，态度发生很大的转变。
　　评论家称，AlphaGo在对李世石第四盘中表现出来的“无中生有”的失误，即“开放性计算的误算”。这种误算，AlphaGo 在对李世石第五局的角上计算也出现过。而AlphaGo 战胜李世石已经有一年有余，系统升级已非去年的水准可比。这个明显的错误是否已经克服，目前还不得而知。
　　圈内人则预测柯洁胜率不足10%，这还是乐观的估计。柯洁貌似并没有受到影响，很是淡定的说：“就算全世界都不看好，我也不会怕。”
　　在比赛准备方面，AlphaGo 采用 AI 领域领先的深度学习来掌握围棋知识。AlphaGo 的系统在一天之内，可以不间断的进行一百万次的比赛演练，这是自然人难以想象的训练强度。
　　柯洁方面的准备，目前没有披露任何信息。根据中国围棋协会，柯洁在安静的环境中，安心准备这次比赛。
　　除了比赛，还有什么值得关注？
　　目前据万得资讯数据，指数表现相当平淡。
　　今年年初以来，人工智能指数已经下跌了9.67%。
　　在比赛的第二天，AlphaGo的创作创队DeepMind将于中国的AI专家讨论AI未来的发展与应用。但是谷歌公司明确表示，不会与中国的围棋AI比赛。
　　中国的科技巨头腾讯也开发了深度学习的围棋AI“绝艺”（Fine art），同样打败了不少专业棋手。但谷歌认为，“机器”之间的比赛并不重要。
　　据DeepMind透露的信息，AlphaGo的算法可以用于更广泛的领域。
　　DeepMind称，将与更多的视频游戏公司合作，挑战人的各项优秀技能。谷歌还称，他们的研究还将延伸到医疗领域，比如治愈糖尿病和癌症。
　　【星际随笔】写在乌镇决战的前夜
　　来源： 兴业计算机团队（ID：xyzqjsj）
　　作者：袁煜明/蒋佳霖/徐聪/雷雳/陈冠呈/洪依真
　　武侠剧里，最后的大结局一般都是这样的：在一个山清水秀的僻静胜地，主角最终向反派BOSS发起了挑战，虽然力量悬殊，但主角奇迹般地逆转打败了反派BOSS。
　　印象最深的是小时候看的《天龙八部》电视剧。是82版不是97版哦，在那儿黄日华演的还是段誉而不是乔峰。
　　那版电视剧和书的剧情不太一样，大结局是段誉、虚竹、萧远山联手，第二天决战慕容博。力量悬殊，单个人谁也打不过慕容博。他们当时钻研出来唯一的胜机是，牺牲一个人，练就某种阵型才能打败慕容博，抽签抽到的牺牲者是虚竹。
　　决战前一夜，虚竹与梦姑热泪告别，尽是萧萧易水、悲壮赴死。最后在第二天，萧远山抢先牺牲了自己，终于击败了慕容博。
　　这一次，这个山清水秀的僻静胜地叫乌镇。
　　这个像慕容复一样的终极反派BOSS，是已经被封神的，谷歌的AlphaGo。
　　柯洁是否能赢一盘？
　　一年多以前，李世石输给AlphaGo时，尚且有人怀疑是李世石放水下假棋；5个月以前，Master大师（AlphaGo的升级版）在网上横扫人类所有顶尖高手，达到惊人的60胜，水平又上一层楼；机器每天都在进步，而挑战AlphaGo的柯洁，水平相比李世石也就是微弱的优势，之前对战Master的快棋也是输得毫无机会。
　　所以，几乎已经没人看好柯洁了。不仅是没有看好柯洁在三局两胜里能取得胜利，而且几乎没人看好柯洁能赢一盘。所以，相比之前李世石比赛的五番棋，这次改成了三番棋，以免连续被吊打太过难堪。
　　也有人在和柯洁支招，用模仿棋对付AlphaGo，认为这是机器的软肋。
　　有人找出了柯洁的两条微博来证明：一条上说“终于用非常手段终结14连败了”，从棋谱看就是通过模仿棋打败了腾讯的AI绝艺。
　　另一条微博里说：“感谢Alphago最新版给我们棋界带来的震撼……若不是住院，我将用上那准备了一个星期的最后一招”。有人猜测那一招就是模仿棋。
　　但我需要说明几点：
　　1） 在Master横扫的60盘里，世界冠军周俊勋采用了模仿棋对付Master，模仿到70多步，最后还是脆败。
　　2） 既然已经有人在网上说了，谷歌也一定能看到，就算今晚才看到，让狗熬夜练上几千盘模仿棋的左右互搏，肯定深谙此道，上不了柯洁的当。就看柯洁有没有模仿棋以外的杀手锏了。
　　3）5月16日柯洁接受采访的时候已经说了，的确当时发微博时想的是模仿棋，但现在想想谷歌肯定也测试过，恐怕也没什么用，真正下的时候也不一定会用。当然，你不排除，一切都是障眼法，柯洁也怕传到谷歌耳朵里，所以真正在想的，不会说出来。
　　柯洁要想赢一盘，除了勇气、运气，还有很重要的一个可能，见下一部分。
　　阿尔狗是否会用自我对弈版本？
　　近期还有个传言，就是这次的AlphaGo将采用全新版本，没有学习过人类棋谱，纯粹自我对弈的版本。
　　这个会有什么差别呢？我们从表观和技术上来分析。
　　表观上，如果是没有学习过人类棋谱，就像野孩子第一次进城不懂规矩，着法可能完全闻所未闻，比如第一手不下在角上，下到中腹去之类的。到底人类研究了几千年围棋，着法是和人工智能大量自研的结果相似呢，还是完全不同呢？（就好像在猜想外星人是否像我们一样进化成两条腿走路）
　　技术上，深度学习包括监督学习（supervised leaning）、非监督学习（unsupervised learning）。在围棋上说，监督学习就是给AI看人类棋谱，告诉他怎么样下好，非监督学习就是让他自己练，自己琢磨怎么样能赢。从谷歌当时发表的论文来看，是两种方式都采用了的。
　　但现在谷歌如果真的敢用没学过人类棋谱的，无疑是他们发现这种方式的水平已经足够高了，这个在技术上的意义是很大的。
　　因为现实世界的应用里，大量场景是无法做标签定义，无法做监督学习的，如果人工智能可以自学成才，那应用领域会大幅拓宽。
　　当然，由于AlphaGo团队要求相关技术细节赛前必须保密，目前还无法确认究竟会是什么版本的狗出现。
　　3. 团体赛5人联手是否会实力更强？
　　当然，比柯洁的三番棋意义更大的，是5人联手对付AlphaGo。
　　这个有点像段誉、虚竹、萧远山联手对付慕容博。单个人下不过，就一块上。单个人总会有误算，有昏招，有恐慌或错觉；5人联手，可以基本上避免任何低级错误，每一手都力求找到最完美的一手。
　　5个人是个很合适的数字，两三个人还可能有盲点，人太多可能人多嘴杂。这5个人，陈耀烨、时越、周睿羊、唐韦星、芈昱廷，都是当前世界棋坛最顶尖的棋手，都夺得过世界冠军，联合起来水平肯定要比柯洁、李世石都要高很多。
　　当然，也有人担心，5人联手会不会相互推诿，谁也不出力，谁也不承担责任，平庸，等死。
　　这个取决于5个人能否采用合理的民主集中制，有人出谋划策，有人最终拍板。当然，这个问题我们能想到，这5个人也想得到。
　　上周时，5名成员之一，时越接受采访时表示，他们5个人已经在一起训练过。想必如何配合也该达成了共识。当然时越也表示，想要赢棋很渺茫。
　　现代围棋由于基本都是单个人下（也有联棋比赛，那是一人下一步，不能商量），没有案例可以参照。可以举的一个例子，是当年如日中天的吴清源挑战不败的本因坊秀哉，本来那局吴清源已经取得优势，胜利在望，于是秀哉封盘，然后召集众弟子商讨，最后门下弟子前田陈尔想出了绝妙的白160，反败为胜。所以，高手联手应该还是能提高水平的。
　　不过这次的赛制有个很不合理的地方：柯洁和AlphaGo的比赛尚且有每方3小时，但5人联棋是每方2小时（之前李世石和AlphaGo也是每方2小时）。单个人下2小时尚嫌紧张，5个人商量，还只有2小时，根本就没有商量探讨的时间啊。
　　配对赛的意义是最大的？
　　比5人联手意义更大的，是古力、连笑分别与AlphaGo配合下联棋。
　　说到底，人工智能还是机器，不是人类。人类不需要畏惧人工智能的发展，而是应该将其应用来提高自己。（那些人工智能进化出人类的思想情感的还只存在于科幻片中）。
　　在AlphaGo横空出世后，那些棋谱都已经成为了棋手们争相研究的宝库。很多以前从未被考虑过的着法，现在开始进入棋手的视野，重新审视之前已认为是确定无误的棋理。在高手对弈时，经常可以看到采用狗流来下。相信在狗肆虐之后，人类棋手水平也会有一个层次的跃升。
　　正如柯洁有次采访时所说，“包括我，之前都把自己锁定在条条框框中，比如围甲二十多盘棋，几乎一半都是相同的开局套路。当时大家不知道其他招法好不好，先下出新手的人有可能吃亏，所以为了保持胜率，大家都用熟练的开局下法，来拼后半盘内功。现在AlphaGo把我们的思想打开了，是很大好处，大家都有自己的思想和作战方针，能聊的东西多了，棋比以前好看了。”
　　而这次的比赛，希望能看到古力和连笑能下出比之前更为精彩的棋局；而我们也可以看到，狗狗相争，到底会是矛更利，还是盾更坚。
　　最后，抛开所有的理性，还是衷心地祝愿，能像武侠片里那样出现奇迹，主角最终打败了反派BOSS，或者至少，赢下一盘。
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买入25.5232.00买入8.0511.80买入54.1461.00买入21.1024.40人工智能：谷歌AlphaGo打败围棋大师李世石
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导读:在五轮赛制的比赛中，谷歌AlphaGo以3比0战胜围棋大师李世石，创造了人工智能里程碑式的时刻。
A computer program has beaten a master Go player 3-0 in a best-of-five competition, in what is seen as a landmark moment for artificial intelligence.在五轮赛制的比赛中，计算机程序以3比0战胜围棋大师，创造了人工智能里程碑式的时刻。Google’s AlphaGo program was playing against Lee Se-dol in Seoul, in South Korea.谷歌AlphaGo程序在韩国首尔与李世石一较高下。Mr Lee had been confident he would win before the competition started.李先生在比赛开始之前自信满满,认为他会赢得这场比赛。The Chinese board game is considered to be a much more complex challenge for a computer than chess.对于计算机而言，这项中国棋盘游戏被认为比象棋更复杂。"AlphaGo played consistently from beginning to the end while Lee, as he is only human, showed some mental vulnerability," one of Lee’s former coaches, Kwon Kap-Yong, told the AFP news agency.“AlphaGo从头到尾表现稳定，而李世石表现出一定的心理弱点，这是人之常情，”李世石的前教练之一权甲龙告诉法新社记者。Mr Lee is considered a champion Go player, having won numerous professional tournaments in a long, successful career.李先生是围棋世界冠军，在其漫长而成功的事业生涯赢得过多次锦标赛。Go is a game of two players who take turns putting black or white stones on a 19-by-19 grid. Players win by surrounding their opponents pieces with their own.在围棋竞技中，两位选手分别轮流把黑、白棋子放在19格乘19格的棋盘上。选手用自己的棋子围住对方的棋子则胜出。In the first game of the series, AlphaGo triumphed by a very narrow margin - Mr Lee had led for most of the match, but AlphaGo managed to build up a strong lead in its closing stages.在第一轮比赛中，AlphaGo以非常微弱的优势获胜——李先生大部分时间都主导这一轮比赛，但AlphaGo在最后阶段大幅领先。After losing the second match to Deep Mind, Lee Se-dol said he was "speechless" adding that the AlphaGo machine played a "nearly perfect game".在第二轮败给Deep Mind人工智能之后，李世石说他“无语了”，并称赞AlphaGo打了一场“近乎完美的比赛”。The two experts who provided commentary for the YouTube stream of for the third game said that it had been a complicated match to follow.两位在Youtube上现场评说第三场比赛的专家说这是一场复杂的比赛，不容易跟进。They said that Lee Se-dol had brought his "top game" but that AlphaGo had won "in great style".他们说李世石的表现是“顶级的”，但AlphaGo“以伟大的风格”取胜。The AlphaGo system was developed by British computer company DeepMind which was bought by Google in 2014.AlphaGo系统由英国计算机公司开发，该公司于2014年被谷歌收购。It has built up its expertise by studying older games and teasing out patterns of play. And, according to DeepMind chief executive Demis Hassabis, it has also spent a lot of time just playing the game.它通过研究过去的比赛梳理出游戏方式从而建立了自身的专业知识。并且，据Deep Mind的首席执行官杰米斯.哈萨比斯介绍，它花了大量的时间下棋。"It played itself, different versions of itself, millions and millions of times and each time got incrementally slightly better - it learns from its mistakes," he told the BBC before the matches started.“它和自己下棋，和自己的不同版本下，下了成千上万次，每一次都渐增地比上一次略好——它从失败的经验中学习，”他在比赛开始前告诉BBC。This virtuous circle of constant improvement meant the super computer went into the five-match series stronger than when it beat the European champion late last year.这种不断优化的良性循环意味着这个超级计算机在这场五轮赛制的系列比赛中比去年年底打败欧洲冠军那一次更强大。
来源:BBC爱语吧作者:Sylvia
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