人机大战李世石0比2连输两局 AlphaGo或拿下五局 | 北晚新视觉
人机大战李世石0比2连输两局 AlphaGo或拿下五局
日讯，24小时过去，李世石再度坐下，起手落子。第二天的他，表现还不如第一天。0比2，五番棋已经下完两盘，李世石取胜的希望看上去越来越渺茫。接下来的三盘,他还有赢它的机会吗？
李世石取胜的希望看上去越来越渺茫
两度出去抽烟
在输掉第一场“人机大战”后，人们在为人工智能成功欢呼之时，也感叹李世石在盘中的失误以及心理波动。
“胜负才刚刚开始。”就像李世石说的那样，AlphaGo拿下第一场比赛，但并不像一些人想象中那样“神化”。也就是说，李世石其实并非没有机会，他只是表现得不够好而已。而这也意味着，赢下第二番棋，并非不可能。
但是，事实却如此残酷。即使AlphaGo在二番棋中再次下出“业余级别”的招数，但李世石还是输掉了第二场“人机大战”，人类0比2落后人工智能。
或许是第一番棋下得激进，昨天的第二番棋，李世石的开局变得更加沉稳，每一次落子考虑的时间也较首场比赛长了很久。显然，李世石非常紧张。然而，就在这个时候，AlphaGo像第一场一样出现了失误，在左下出现了臭棋。“AlphaGo居然下出了业余5段一样的臭棋。GO稳败。”看到如此一幕，柯洁九段激动地说。
但是，输的依然是李世石。在后半盘开始后，AlphaGo的应对非常“冷静”，几度小型转换之后，黑棋牢牢守住了小胜的局面。李世石两次起身出去抽烟，可见其压力有多大。最终，官子阶段，李世石在120手脱先，紧张到落子时手抖。而最后阶段也恰恰是AlphaGo强大计算能力淋漓展现的时刻，李世石的表情变得极为纠结。
赛后的发布会上，李世石似乎还未从比赛中走出来，不时在台上扣手指：“我真的很吃惊自己输掉了，说不出话来。对手下得比昨天更完美，我没什么机会。”
可变成任何人
李世石再度输棋，已在很多人的预料之中。但是，大家再度震惊。为什么？他们被AlphaGo的下法震惊了。AlphaGo在昨天的棋局中，表现出了多名顶尖棋手的风范。他可以变成任何人，用任何人的绝招来置你于死地。而且，他不会着急、生气、有压力。
昨天的AlphaGo，起码像三个人。
第37手，就被韩国现场的解说员称为“昭和棋圣吴清源的风范”；而在后半盘，AlphaGo又下出了聂卫平的影子；至于整体棋风，则颇似李昌镐。“那种压倒人的气场，如同铁壁的沉稳，过去李昌镐就是这种面貌。”韩国的金成龙九段说。
当人类棋手一对一对弈时，你可以按照对方的特点来应对。但是当你面对的是可以“扮演”任何世界顶级选手的人工智能机器人时，你能做的就只有不犯错。然而，何其容易？
此外，AlphaGo还有一个让人震惊的特点，那就是屡屡下出出人意料的棋。有些过于奇葩的下法让很多人都看不明白究竟是它的失误，还是它在大量运算后颇具后手意味的棋。
“AlphaGo机器人下棋的方法是人类想不出来的。它有几次小的失误，之前我认为这种失误对李世石是有利的，现在看起来AlphaGo是以小失误换取更大的胜利。”金成龙九段在现场点评时这样说。
“有个别奇怪的招法有点别扭，都是职业棋手一般不可能使用的下法，‘非人类’的特点很明显。”柯洁九段也发出了这样的感慨，“尽管李世石非常谨慎，但面对毫无心理波动的AlphaGo，他下得也不好。从这种状态来讲，我只希望李世石赢一盘挽回面子就好了。”
从期待5胜到力争1胜
柯洁的话，听上去挺消极。但是，事实可能就是如此。转眼间，曾在赛前扬言5比0获胜的李世石已经是0比2落后，若以五局三胜论，输给AlphaGo，只剩一番棋而已。
输可能已成定局，问题是，李世石能赢下起码一番棋吗？
平心而论，李世石前两番棋的表现确实不怎么样。或许是压力太大，或许是思虑过度。总之，在该乘胜追击的时候，他显得过于犹豫，似乎总是在考虑对手可能选择的套路。但是，从这两天的对阵看，AlphaGo根本不按常理出牌。所以，对于李世石来说，如果跳出自己的框框，努力让自己不犯错，牵着对方的鼻子走，未必不能获胜。
对此，聂卫平九段给出了他的理解：“对弈中，AlphaGo没有按照大家公认的变化下，而是走了自己认为应该下的，非常好。这让我对电脑刮目相看。一般电脑应该按照人给的数据下，但它没有，它下了自己的招。但我还是发现了电脑的一个弱点，就是它非常愿意施展它能看见的手段，它看见了它就去施展，手段可能不好，但为了施展它宁愿下不好的。第二番棋的布局它应该说处于上风，但经过施展它的手段它的局势已经败了，这是他的一个弱点，我觉得李世石应该抓住它的这个弱点。所有职业棋手应该以静待动，等待它出招。”
当然，能够左右战局的只有李世石一人。今天，“人机大战”将休战一天，这会成为李世石找到攻破对手的关键吗？我们拭目以待。
来源：北京晚报 北晚新视觉网
作者：李立
李世石取胜的希望看上去越来越渺茫
两度出去抽烟
在输掉第一场“人机大战”后，人们在为人工智能成功欢呼之时，也感叹李世石在盘中的失误以及心理波动。
“胜负才刚刚开始。”就像李世石说的那样，AlphaGo拿下第一场比赛，但并不像一些人想象中那样“神化”。也就是说，李世石其实并非没有机会，他只是表现得不够好而已。而这也意味着，赢下第二番棋，并非不可能。
但是，事实却如此残酷。即使AlphaGo在二番棋中再次下出“业余级别”的招数，但李世石还是输掉了第二场“人机大战”，人类0比2落后人工智能。
或许是第一番棋下得激进，昨天的第二番棋，李世石的开局变得更加沉稳，每一次落子考虑的时间也较首场比赛长了很久。显然，李世石非常紧张。然而，就在这个时候，AlphaGo像第一场一样出现了失误，在左下出现了臭棋。“AlphaGo居然下出了业余5段一样的臭棋。GO稳败。”看到如此一幕，柯洁九段激动地说。
但是，输的依然是李世石。在后半盘开始后，AlphaGo的应对非常“冷静”，几度小型转换之后，黑棋牢牢守住了小胜的局面。李世石两次起身出去抽烟，可见其压力有多大。最终，官子阶段，李世石在120手脱先，紧张到落子时手抖。而最后阶段也恰恰是AlphaGo强大计算能力淋漓展现的时刻，李世石的表情变得极为纠结。
赛后的发布会上，李世石似乎还未从比赛中走出来，不时在台上扣手指：“我真的很吃惊自己输掉了，说不出话来。对手下得比昨天更完美，我没什么机会。”
可变成任何人
李世石再度输棋，已在很多人的预料之中。但是，大家再度震惊。为什么？他们被AlphaGo的下法震惊了。AlphaGo在昨天的棋局中，表现出了多名顶尖棋手的风范。他可以变成任何人，用任何人的绝招来置你于死地。而且，他不会着急、生气、有压力。
昨天的AlphaGo，起码像三个人。
第37手，就被韩国现场的解说员称为“昭和棋圣吴清源的风范”；而在后半盘，AlphaGo又下出了聂卫平的影子；至于整体棋风，则颇似李昌镐。“那种压倒人的气场，如同铁壁的沉稳，过去李昌镐就是这种面貌。”韩国的金成龙九段说。
当人类棋手一对一对弈时，你可以按照对方的特点来应对。但是当你面对的是可以“扮演”任何世界顶级选手的人工智能机器人时，你能做的就只有不犯错。然而，何其容易？
此外，AlphaGo还有一个让人震惊的特点，那就是屡屡下出出人意料的棋。有些过于奇葩的下法让很多人都看不明白究竟是它的失误，还是它在大量运算后颇具后手意味的棋。
“AlphaGo机器人下棋的方法是人类想不出来的。它有几次小的失误，之前我认为这种失误对李世石是有利的，现在看起来AlphaGo是以小失误换取更大的胜利。”金成龙九段在现场点评时这样说。
“有个别奇怪的招法有点别扭，都是职业棋手一般不可能使用的下法，‘非人类’的特点很明显。”柯洁九段也发出了这样的感慨，“尽管李世石非常谨慎，但面对毫无心理波动的AlphaGo，他下得也不好。从这种状态来讲，我只希望李世石赢一盘挽回面子就好了。”
从期待5胜到力争1胜
柯洁的话，听上去挺消极。但是，事实可能就是如此。转眼间，曾在赛前扬言5比0获胜的李世石已经是0比2落后，若以五局三胜论，输给AlphaGo，只剩一番棋而已。
输可能已成定局，问题是，李世石能赢下起码一番棋吗？
平心而论，李世石前两番棋的表现确实不怎么样。或许是压力太大，或许是思虑过度。总之，在该乘胜追击的时候，他显得过于犹豫，似乎总是在考虑对手可能选择的套路。但是，从这两天的对阵看，AlphaGo根本不按常理出牌。所以，对于李世石来说，如果跳出自己的框框，努力让自己不犯错，牵着对方的鼻子走，未必不能获胜。
对此，聂卫平九段给出了他的理解：“对弈中，AlphaGo没有按照大家公认的变化下，而是走了自己认为应该下的，非常好。这让我对电脑刮目相看。一般电脑应该按照人给的数据下，但它没有，它下了自己的招。但我还是发现了电脑的一个弱点，就是它非常愿意施展它能看见的手段，它看见了它就去施展，手段可能不好，但为了施展它宁愿下不好的。第二番棋的布局它应该说处于上风，但经过施展它的手段它的局势已经败了，这是他的一个弱点，我觉得李世石应该抓住它的这个弱点。所有职业棋手应该以静待动，等待它出招。”
当然，能够左右战局的只有李世石一人。今天，“人机大战”将休战一天，这会成为李世石找到攻破对手的关键吗？我们拭目以待。
来源：北京晚报 北晚新视觉网
作者：李立
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工信部备案号：京ICP备号公安机关备案号：09“人机大战”李世石扳回一局 人类赢了机器还是机器在玩人类？ 09:00:21　 来源：华商报　 (责编：黄凌、张祎)
　　连输三局后，人们几乎相信机器人比人还聪明，昨日的第四局比赛，李世石扳回一局，人类还是不能恢复自信，阴谋论被放大——阿尔法有“放水”之嫌。接受华商报记者访问的围棋专家和软件专业人士都说这种想法太科幻。即便谷歌人工智能阿尔法围棋（AlphaGo）故意输棋，也是人在操控机器。而李世石也称发现了阿尔法的弱点。好吧，让我们静候第五盘的终极大战。
　　棋手自述
　　击中机器人BUG
　　李世石：我觉得‘阿尔法围棋’有两个弱点
　　13日，“阿尔法围棋”与李世石对决第四局比赛在韩国首尔落子。李世石执白中盘胜“阿尔法围棋”，将这场人机大战的比分改写成1∶3。
　　韩国棋手韩钟振九段说：“序盘双方的气势不相上下。但李世石下白78，80，82的妙手后，‘阿尔法围棋’应得不太好，下了很多‘问题手’，从83手至101手，李世石掌握了局面的主导权。其中，‘阿尔法围棋’下黑101是最不可思议的一手。之后，李世石虽然进入读秒，但顽强应战，并将优势保持到最后，至180手时，‘阿尔法围棋’宣告认输。”
　　在现场英文讲棋的日本棋院的米迦勒雷蒙德在记者会见中对白78手评价说：“我对于李世石下的白78妙手特别感叹，我觉得‘阿尔法围棋’也是肯定吃惊了。”
　　对局结束后，李世石接受采访时说：“今天我赢了一局大家就给予我如此热烈的祝贺，这是我以前所没有碰到的。但是今天的胜利意义非凡，拿什么我都不会去换的。这是珍贵的胜利。因为当初我说过要以4∶1或5∶0赢。”
　　当被问到大家都认为白78手是妙手时，李世石自我评价说：“当初我认为下这手棋会更容易出棋，但是走得很艰苦，我在心里都想有可能又会输掉。当时，我只能下白78手，没有其他的选择。”当被问到通过4盘对局是否发现了“阿尔法围棋”的弱点时，李世石说：“我觉得‘阿尔法围棋’有两个弱点：其一是它执黑时下得困难。其二是它遇到没想到的一手棋时应对能力下降。”
　　李世石向“阿尔法围棋”团队请求说：“我觉得‘阿尔法围棋’执黑时比较弱一点。第五局又要猜先，我今天执白赢了一盘，但我希望第五局时不要猜先由我执黑行不行？”“阿尔法围棋”团队当即爽快答应。
　　“阿尔法围棋”是怎样判断认输的？研发“阿尔法围棋”的DeepMind公司CEO丹米斯哈撒比斯对记者说：“首先‘阿尔法围棋’通过计算后，期待值比设定的程度低的话，它就会在显示器上表示‘认输’。Aja黄（替身）看到那个屏幕，替它认输。”
　　丹米斯哈撒比斯通过社交平台承认，李世石翻盘是因为击中了机器人的BUG(缺陷)，下出白78后，AlphaGo自我感觉良好，在程序的“值网络”(用于评估电脑胜率)中，误以为胜率达到70%，直到第87步才反应过来。
　　李世石15日即将要跟“阿尔法围棋”进行最后一战。本次比赛采用中国规则，执黑一方贴７目半，各方用时为两小时，3次60秒的读秒。 据新华社
　　棋人看棋
　　机器人是故意输的吗？
　　阿尔法机器人第四局的确发挥不好
　　李世石终于赢了，西安体院棋牌教研室主任、职业六段李星教授昨天在接受华商报记者采访时，长舒一口气。人机大战前，他看好李世石，三番棋过后，他和许多专业棋手都称“被颠覆”了。而昨天李世石的胜利，他认为的确是机器人发挥不好。
　　前三盘输棋
　　有种被颠覆的感觉
　　华商报：这次人机大战，真正感到震撼的是专业棋手。
　　李星：比赛前，我们专业棋手都认为李世石会赢，但三盘棋下来，有种被颠覆的感觉。前三盘人机大战，李世石下出了正常水平，李世石代表了围棋顶尖水平，却连续输给机器人，说明这个机器人非常厉害。
　　华商报：机器人下的棋，人类能看懂了吗？
　　李星：怎么说呢，先说前三局吧，机器人的表现总体比较平淡，也会出一些昏招，显得很业余，但不知道怎么搞的，局势越往后，机器人优势越大。比如，在比赛中，感觉机器人也有拿不准的时候。每到这个时候，机器人就采取“脱先”的战术。就是说，局部看似李世石有优势，但机器人对李世石的想法不理会，而是在别的地方争得先手。然后，机器人似乎在耐心等待李世石犯错误，一旦出现，立即抓住。
　　李世石赢棋 真的是发挥得太好了
　　华商报：第四盘棋，李世石赢了，你认为赢在何处？
　　李星：这盘棋的前半部分，还是阿尔法机器人占优，但李世石白棋第78手彻底扭转局面，堪称神来之笔。这步棋走出后，我想了很长时间，认为只要李世石不犯错误，机器人必输。
　　华商报：你认为在这步棋之后，阿尔法机器人的表现如何？有人说，机器人故意输给了李世石。
　　李星：如果机器人发挥好的话，不至于输得这么惨。事实上，白棋78手之后，机器人几次应对都是错的。这盘棋，机器人的确发挥不好。我不懂人工智能，我只能说机器人故意输棋的可能性不大，而李世石赢棋，真的是他发挥得太好了。
　　在输赢上 没必要跟阿尔法较劲
　　华商报：你认为李世石找到破解机器人的秘笈了吗？
　　李星：这个更不好说了。这个机器人有很强的学习能力，每下一盘棋，它在棋力上都有可能提升。阿尔法已经充分展示了自身的实力。但它毕竟是一台机器，即使它能彻底打败人类，也没有人类的情感。我认为围棋还是靠人来下的。在输赢上没必要跟阿尔法较劲。即便机器人赢了也并不说明它有多厉害，而是背后开发机器人的团队，以及这个团队所拥有的科技创新能力更厉害。科技创新将在未来改变我们人类的生活方式。问题是，我们做好准备了吗？ 华商报记者 梁军
　　“程序猿”看机器人
　　机器人有没有主观输棋可能性？
　　“放水”除非被植入输棋程序
　　常昆鹏是西北工业大学的在读研究生，软件工程专业，围棋爱好者，他这几天非常关注“人机大战”。作为计算机专业人士，他认为阿尔法机器人故意输给李世石的可能性不大，如果有的话也只有一种可能，就是机器人被谷歌软件工程师内置了输棋软件，换句话说，还是人在操纵机器人故意输给李世石，而不是机器人拥有了和人一样的情感和思维。
　　机器人有两种策略“概率”和“随机”
　　人机大战前四盘，机器人赢了前三盘，已经充分说明机器人拥有了强大的运算能力，储存了足够多的招数，那为何输了第四盘？常昆鹏解释说，人机大战，机器人只有两种策略。一是胜算概率最大化，二是随机性。我们可以把阿尔法比作一座围棋图书馆，里面储藏了海量的对局棋谱。前三盘，李世石走的每一步棋，阿尔法都能找到胜算概率最大的招数用来应对。这样下去，李世石真的赢不了。前三盘，阿尔法机器人赢在运用了胜算概率最大化。但在第四盘，李世石在白78手那一妙招，谁都没有见李世石以前这样下过，也就是说阿尔法的“大脑”也没有这方面的储备，无法运用胜算概率最大化进行处理，只能随机性的找一种招数应对。在常昆鹏看来，阿尔法随便找的应对策略，有很可能一手臭棋。
　　展望人机大战第五局，有人说李世石只要将昨天的第四局重复一遍还能赢，常昆鹏不敢苟同，他说，阿尔法输了，但学习能力提高了，第五局，即便李世石想重复第四局的路数，阿尔法很难再犯第二次错误了。
　　“放水”唯一可能性
　　被提前植入输棋程序
　　常坤鹏对华商报记者说：“人工智能发展很快，但还达不到像人一样思考的程度，尤其在情感、价值取向方面，机器人还是一台机器。”小米科技创始人雷军在微博上表示，阿尔法若通过了图灵测试（考察机器人能否像人一样思考，比如机器人有了故意输棋的想法），或许真的可能故意输棋。常坤鹏解释，图灵测试还是机器人在模拟人的思维。方法是，面对问题，机器人运用搜索功能，从人们的各种回答中找到概率最大的一项回答，这样机器人的回答更像是人在回答问题。即便阿尔法能通过图灵测试，也不拥有自主思维。
　　既然机器人自己不会输，但有没有人让他故意输棋？常昆鹏认为这种可能性是存在的，那就是谷歌的工程师提前植入输棋的程序。“这种软件是可以开发出来的，主要是设置一些变量，比赛中当一些情景满足这些变量时，阿尔法将执行输棋的策略。”无论阿尔法机器人有意还是无意输棋，都不代表人类打败了机器，人工智能，说到底还是凝聚了人的智慧。 华商报记者 梁军
　　电影中的机器人狠角色还远吗
　　强大的阿尔法棋手在连赢三局之后输了！这让网友脑洞大开，很多人甚至联想机器人有了人的情绪和思维，故意输棋。
　　今年1月在中国上映的《星球大战：原力觉醒》是科幻电影《星球大战》系列的第七部，人工智能是其中极其重要的看点。其实自从出现人工智能机器人，人们对人工智能的“威胁论”一直没有停止，在科幻电影创造出了不少人工智能狠角色。
　　1968年上映的《太空漫游：2001》是较早对人工智能进行思考的电影之一。冰冷狡黠的高级智能电脑相继杀死了飞船上的四名船员。1982年上映的《银翼杀手》则将人类与人工智能产物的对立提高了一个层次——复制人发生暴动。而在《黑客帝国》中，人工智能已经完全控制并奴役了人类。2004年上映的《我，机器人》的故事背景设定在2035年，讲述了人和机器之间相处时人类自身是否值得信赖的故事。大反派VIKI具备了自我进化能力，对“机器人三定律”有了自己的理解，它改造了一批机器人，将他们转化成整个人类的“机械公敌”。
　　2015年5月上映的《复仇者联盟2：奥创纪元》中，人工智能贾维斯受病毒感染后变成了敌对势力。同样是在去年上映的《机械姬》则讲述了一个拥有自我意识的人工智能机器人伊娃深谙人类的情感，最终谋杀主人。
　　《终结者》第五部2015年8月在中国上映，在影迷心中，电影中最坏的人工智能角色应该是《终结者》系列中的“天网”。“天网”拥有独立意识后，对创造它的人类展开屠杀。阿诺·施瓦辛格扮演的T800最初就是“天网”开发的一款杀手机器人。
　　在科幻电影中，人工智能对人类的威胁从没停止过，谷歌一位资深人工智能工程师在接受媒体采访的时候表示，再过10年，不排除出现“天网”的可能性。 综合人机大战第三局未交手 人类已认输_新浪新闻
　　原标题：人机大战第三局未交手 人类已认输　　
　　“人机大战”第三局今日开战，胜负还未确定，但昨日的一项网络调查显示，约六成的受访者认为李世石依然没戏。此外，更有专家提出，这种人机大战对李世石不公平。潜台词也是不看好李世石能赢。须知，此次人机对弈，毕竟是五战三胜的赛制，李世石从理论上还没有输，但从赛前各种论调看，人类似乎已经提前认输了。
　　多数人认为李世石将遭横扫
　　昨天，一家门户网站调查显示，59.4%的受调查者认为机器人将以5∶0横扫李世石，只有32.6%的受调查者认为李世石起码可以赢一局，而认为李世石将实现大翻盘的乐观人士只有8%。而在这场五番棋的人机大战赛前，认为李世石将击败电脑的比例高达七成。两场比赛下来，人们已经从起初的乐观变得悲观。不仅普通人群认为李世石赢棋的可能性不大，就连专业人士也没有当初那样自信，聂卫平等棋界的大腕级人物也不得不承认，李世石要赢电脑太难了。
　　在悲观的论调中还派生出一种阴谋论，认为人机大战或许存在猫腻，人机大战前两盘棋都没有出现“打劫”的局面，有人猜测，是否电脑应对“打劫”的能力不足，而被李世石故意回避。究竟如何，我们只能继续拭目以待。
　　人机大战对人类不公平
　　对于韩国顶尖棋手李世石在围棋人机大战中连输两局一事，韩国IT专家田石镇批评称，谷歌需要对李世石和整个围棋界道歉，因为此次人机博弈本身就不公平。
　　据悉，在围棋人机大战启动前的一个月，该专家曾在社交网站上发文，称谷歌推进的这场博弈属于骗局，李世石五盘全输已成定局。他表示，谷歌人工智能“阿尔法围棋（Al-phaGo）”通过网络可随时无限收集和利用相关信息，这意味着它拥有无数的“指教者”。他指出，阿尔法围棋动用数百台电脑对李世石的行棋进行实时运算后再下子，换而言之，AlphaGo非按已获取的信息行招，而是先看对方的招数并对其进行缜密分析后拆招，这并非真正意义上的人工智能。按照这位专家说法，不仅李世石赢不了电脑，被认为最有希望击败人工智能的中国围棋新锐柯杰也赢不了。但愿李世石今天能赢一场，给人类带来点希望吧。
　　华商报记者梁军
　　阿尔法之父 地球上最聪明的人之一
　　4岁下棋赢大人 16岁进剑桥大学
　　人工智能程序阿尔法围棋连续两局击败顶尖围棋手李世石之后一战成名，它的开发者德米什·哈萨比斯也开始走进大众视线。有“互联网之父”之称的英国计算机科学家蒂姆·伯纳斯·李曾评价，哈萨比斯是这个星球上最聪明的人之一。
　　英国《连线》杂志报道称，这名颜值平平的英国人工智能工程师4岁时对父亲和舅舅玩的国际象棋产生兴趣，从而开始学棋。两周后，他居然就赢了大人。从此，哈萨比斯在国象界渐渐展露头角。然而，哈萨比斯并没有继续沿着国象这条路走下去。他认为，国象赋予了他诸多技能，“但它更像是一种训练”。与国象相比，电脑编程更能让哈萨比斯热血沸腾。
　　大约在8岁时，哈萨比斯用参加象棋比赛赢得的奖金给自己买了第一件东西：电脑。“我意识到，这种机器是我们脑力的延伸，就像汽车使我们跑得更快、飞机使我们飞上天空一样，”哈萨克斯说，“电脑同样可以增强你的脑力。”
　　拥有电脑之后，哈萨比斯通过看书自学编程。在他11岁时，人工智能闯入他的视线。“我编写了一个黑白棋游戏的程序，它战胜了我弟弟。”哈萨比斯说。
　　此后，电脑编程和人工智能像磁铁一样牢牢吸引着哈萨比斯。16岁时，他进入剑桥大学计算机科学专业；17岁时，他设计出游戏《主题公园》，是最早包含人工智能元素的游戏之一。得益于这款游戏数百万份的销量，哈萨比斯获得足够资金来完成学业。这也让他坚定了一个观念：人工智能将会有惊人发展。1998年，哈萨比斯成立电脑游戏公司“仙丹工作室”；2011年，他和发小穆斯塔法·苏莱曼以及人工智能专家沙恩·莱格共同创立了后来开发出阿尔法围棋的“深度思维”技术公司；2014年1月，谷歌以4亿英镑将“深度思维”公司收归旗下，哈萨比斯继续担任“深度思维”的首席执行官。 据新华社
　　人工智能未来发展侧重与人结合
　　对于人机大战背后的人工智能问题，华商报记者还特别采访了西安交通大学人工智能与机器人研究所陈霸东教授，他认为，“尽管计算机在某些方面超过人类，但要全方位替代人类还很遥远。”
　　陈霸东分析，人机大赛，机器在某一方面战胜人，比如在逻辑推理方面的速度和可靠性比人更好。但在很多方面人具有直觉、灵感、顿悟和情感，这些都是机器所不具备的，人工智能虽然已经达到一个新高度，但要全方位代替人类还很远。
　　“从1997年的深蓝，到现在的AlphaGo，围棋比象棋难得多，围棋还包括人的个性在内，AlphaGo比深蓝所需要面对的不确定性更多，它是一种全新的突破。”陈霸东认为，人工智能越来越热，未来的发展侧重于和人结合起来，人工智能要真想取得大突破，还是要回归原点，回到大脑。也许计算机能模拟大脑的思维，但它工作的机理完全不同，我们能探索遥远的星空，但对我们的大脑所知甚少。
　　华商报记者任娇
　　中国自动控制领域专家、中国工程院院士郑南宁预测、解读“人机大战”
　　和围棋先辈们的精华比赛李世石难赢
　　因为平时喜欢下围棋，中国自动控制领域专家、中国工程院院士、西安交通大学郑南宁教授这次也很关注韩国棋手李世石在与谷歌阿尔法围棋（Al-phaGo）的“人机大战”。对于最近争议纷纷的“人机大战”，郑南宁教授说，“与其说人工智能挑战了人类思维，不如说，是人类又将人工智能推向了新的起点。”
　　人类后三局也不太可能赢
　　“围棋是源自中国两千五百多年前的博弈游戏，Alpha-Go将此前中外围棋高手们的布局、思考浓缩在机器中，所以说它依然是浓缩了人的智慧，而它的设计也来源于人类团队。”郑南宁教授说，“所以说李世石不是在和一台机器比赛，而是和此前围棋先辈们的精华及当代高手作比赛，接下来几局赢的可能也不太大。”
　　什么是人工智能？郑南宁教授介绍，人工智能研究领域也包括用于信息处理的人工神经网络。神经科学研究领域的成果告诉我们，大脑中神经元的个体是简单的，其连接也是简单的，千亿级的神经元相互连接构成了我们人类复杂的大脑，会学习，有情感。在上世纪八十年代初，在信息科学领域人工神经元网络的研究曾出现一个高潮，但受当时计算机发展所限制，进入九十年代后期跌入低潮。在本世纪初，计算机能力飞速发展，随后“深度学习”的出现，使得人工神经网络的研究又得到极大重视。
　　郑南宁教授介绍，“深度学习”是人工智能的一种计算实现结构，形象地说，就是把一个复杂的问题，分解成若干个简单的问题，把一个复杂的概念，分解为若干个简单概念的组合。深度学习就在于用人工神经网络来分层表示这种组合进行问题求解，这种分层就意味着深度。“例如，如何在大规模图片中识别一只狗或一只猫？深度学习就可以通过分层抽象出符合条件的特征，而不需要人提供先验知识。”
　　别为人机大战兴奋或恐惧
　　“对可以用规则推理和机器记忆解决的问题，计算机将远远超过人类，我们关注人机大战背后的问题，不管是兴奋还是恐惧，实际上大可不必。”郑南宁教授分析，实际上Al-phaGo是个专才，如果要打麻将，就要重新构造打麻将的规则。但AlphaGo给我们带来了人工智能深度应用的具有启迪意义的新案例，开辟了应用的新前景。
　　郑南宁教授说，围棋需要有一种掌控全局，同时可以预测未来走向的能力。如果类似AlphaGo的人工智能系统应用在医疗领域中，我们就可以把被动的治疗转换成主动的预防，还可以应用到经济运转、环境治理、金融、军事等等领域。它对社会带来的进步大于人们对他产生的恐惧。人工智能的极限会是什么？郑南宁教授分析，就现在的认识来说，还没有办法做到像人一样有创意，创意是人的一种灵感，也是人与生存环境的一种交互。研究人工智能和认知机理是什么样的关联？深度学习并不能完全模拟人的认知能力，脑认知机理的探索是当前人工智能研究的重要方向，也是人类构造“超级机器人”的最后屏障。
　　华商报记者任娇
今天，又到了中国社会深化改革的重要时刻，新常态需要新思维、新理念、新举措。严复曾充满自信地自题书房联语：“有王者兴必来取法，虽圣人起不易吾言”。的确，每个中国人应该记住严复。
美国总统选举所花费的大量金钱主要源自民间个人或财团的自愿捐款，而并非源自国家财政和纳税人的钱。这些捐款最后也不是用在候选人个身上，而是用在候选人宣扬他的政策上。
马克斯·韦伯曾说，现代化是一个“祛除魅力”的过程。现在看来，人类本身最后的神秘性似乎也要被祛魅了。很难说这到底令人欣喜还是沮丧。
一位朋友在网络上说：看到阿法狗连赢李世石两盘后，我的脊梁一阵阵凉意——美国人竟然在科技上把我们甩了这么远！}