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谷歌围棋人机大战第五局棋谱由西西为大家整理而来，当前李九段战绩为一胜三负，这场能否继续上一场的辉煌让我们拭目以待，面对AlphaGo这样的对手能赢一局已经是极大的胜利，第五局已经结束，下面由西西为大家带来这场精彩赛事的动态棋谱。相关新闻：在阿尔法连胜三局宣告人工智能获得这场“人机大战”的胜利之后，人们关心的只是 李世石能否在接下来的两局对弈中为人类智慧挽回颜面。3月13日，人机围棋大战第四局继续在韩国首尔的四季酒店举行。由于阿尔法在比赛中突然出现BUG，导致臭招不断，被李世石抓住机会扳回一局。双方总比分变成3比1，最后一局的较量将在15日进行。第五局前瞻：第四局赛后，李世石走出赛场，立马被闪光灯连连“轰炸”。在发布会现场，几乎所有人都将掌声和欢呼声送给了这位韩国棋王。他不得不感叹：“我的职业生涯中，还没有哪一场胜利能赢得如此多的祝贺，但我想说，这只是一场普通的胜利，不用给我这么热烈的祝贺。”回顾比赛，李世石表示，第78手虽然被称为“妙手”，但却是自己当时唯一能走的一步棋。“我当时碰到的局面非常危险，只能通过这样的方式占据优势，但被大家称为‘神之一手’有些夸张了。”李世石坦言。最后，李世石在发布会上向谷歌团队提出请求，希望第五局比赛不通过猜先而让自己执黑。他认为，如果这样获胜会更有意义。这一请求得到了谷歌团队的允许，对此，李世石表示了感谢。赢棋后的李世石终于面带笑容谷歌动态：人机大战第四局出现大逆转，AlphaGo对形势作出错误判断后，接连出现业余选手也不会犯的低级错误，导致落败。这一落败引起了各路专家的关注。李世石就好比那块试金石，通过自己高超的技艺对AlphaGo望闻问切。各路技术专家作出分析。NLP工程师李理认为是mcts（主中央计时系统）的问题，这个问题导致AlphaGo只区分胜利和失败，但是剩多少和负多少它不区分。李理称，这可能是AlphaGo之前获胜也不多，失败就乱下的原因。从专业技术的角度看，李理认为，如果一定要猜测，我觉得可能是开局主要靠value network，因为搜索空间太大，有可能在某些特殊的局面下出现非常差的结果。就像之前神经网络识别图片时也出现过很诡异的错误，还有人研究怎么构造让它识别出错的例子。人工智能还是要靠人工，即使最后李世石只赢了这一局，但对发明者是名利双收，借此机会让AlphaGo更为强大。
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谷歌围棋人机大战第五局棋谱 讲解复盘
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谷歌百万美元悬赏人机大战
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接下来的3月，“阿尔法围棋”将在首尔与韩国天王李世石进行决战，奖金是由谷歌提供的100万美元。对于这次人机大战，中国围棋第一人柯洁九段也是相当关注。柯洁在看过“阿尔法围棋”战胜樊麾的棋谱后表示，目前这款电脑战胜李世石的可能性不到5%……李世石拿百万美元大奖应该没有悬念。但柯洁认为，电脑是可以学习进化的，未来围棋电脑将会变得非常可怕。文晟
原标题：谷歌百万美元悬赏人机大战信息时报讯 北京时间昨日，国际顶尖期刊《自然》报道了谷歌研究者开发的一款名为“阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能软件，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。这是人类历史上，围棋电脑第一次在公平比赛中战胜职业棋手。1997年，国际象棋电脑第一次打败顶尖国际象棋选手；2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋电脑。此后，欧美人把持的国际象棋领域在电脑面前最终一败涂地。由于围棋在变化上远超国际象棋，所以围棋电脑很难与人类抗衡，此前顶级的围棋电脑甚至不能打败实力稍强的业余选手。不过，谷歌研究者开发的“阿尔法围棋”却将围棋电脑的实力提升了一大块，此次战胜的职业二段樊麾出生于中国，目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。接下来的3月，“阿尔法围棋”将在首尔与韩国天王李世石进行决战，奖金是由谷歌提供的100万美元。对于这次人机大战，中国围棋第一人柯洁九段也是相当关注。柯洁在看过“阿尔法围棋”战胜樊麾的棋谱后表示，目前这款电脑战胜李世石的可能性不到5%……李世石拿百万美元大奖应该没有悬念。但柯洁认为，电脑是可以学习进化的，未来围棋电脑将会变得非常可怕。文晟
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48小时点击排行易评：赶在谷歌人机大战之前谈谈小编认知的AI_网易科技
易评：赶在谷歌人机大战之前谈谈小编认知的AI
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文/网易科技 卢鑫本周，韩国九段顶尖围棋高手李世石将会在首尔四季酒店与AlphaGo人工智能（AI）系统展开五场人机对决，赛程安排将分别在：3月9日、3月10日、3月12日、3月13日和3月15日。届时，科技将全程直播谷歌AI对弈李世石，3月9日曹大元时越解说人机大战。（）从目前的舆论看，大多数围棋高手都相信人类会在这场对决中战胜AI，因为AlphaGo此前的对弈表现并未达到所谓的九段水准。然而，谷歌方面则一再强调AI是具备自我学习能力的，是可以通过不断地模拟对弈，累积并成长为顶尖高手的。考虑到计算机每天至少能完成数十万局的棋局模拟，AlphaGo的成长速度绝非人类能够追赶和想象。于是，一些人索性将李世石与AlphaGo的对决上升到了人类与AI谁将主导世界的哲学高度，认为一旦AlphaGo胜出，或暗示着AI已进入“天网”模式，将逐步接近实现对人类的控制……小编当然理解媒体喜欢制造新闻爆点的需求，但现在就谈AI的自我进化（与自我学习不同），还是太早了。至少在人类弄清楚“意识”究竟是如何在人脑中形成之前，“有思想”的AI是实现不了的。一个没有思想的AI，在当前0和1的数字世界里仍脱离不了对已知事物的模式识别（pattern recognition，看不懂没关系，稍后解释），对于未知的理论和无法量化的东西（稍后具体说明），AI无能为力，技术上（目前）也无法做到。（注：与过去一样，为避免用到太多枯燥难懂的术语，小编将用尽量通俗易懂的比喻来说明，不合适之处还望见谅与指出。）当前AI的基础原理抛开计算机的代码、算法等概念不谈，用所有人都能理解的话来解释AI的工作机理——其实就像是医生在给病人进行诊断。具体举例来说，当一个病人出现呕吐症状，是感冒？是食物中毒？还是其他某种疾病？在没有获得更多信息之前，医生通常是无法给出结论的。医生会要求进一步得到病患者的体温、瞳孔变化，甚至是粪便化验结果等信息，才能最终根据医学资料的记载，或者以往类似病例的经验，判断造成呕吐的原因，从而对症下药。整个根据记载和经验进行评估判断的过程，其实在AI领域里就是建立模型并进行模式识别的过程。呕吐是一个症状，即是一个模式（pattern），掌握越多越详细的模式，对比得到的结果也就会越精准。然而，没有哪个模型敢说是涵盖了所有可能性pattern，譬如当年让国人高度紧张的SARS，就与普通流行性感冒在诸多症状上表现一致。根据一般判断，误诊为普通感冒的可能性颇高。不过当出现第一个SARS病患进入重症看护，甚至死亡后，医生便开始意识到先前的诊断并不正确，于是就要进行更深入检查，以获得更多数据——映射到AI领域，这就要求AI的算法模型能够对输出结果进行一个反馈校正，即：如果输出与预期不符，要能够根据反馈信息调整模式识别过程，重新输出结果——正所谓AI自我学习的过程。思想、情感的不可量化从上面的例子我们可以看到，对比模式（是否符合某种症状）的过程，其实是一种0或1的逻辑判断过程，即：符合就输出1，不符合就输出0。人类可以轻而易举将各种症状罗列，并交由AI进行学习；然而在面对“是不是吃得苦中苦，就方为人上人”这一类的哲学理论时，人类并不能简单地通过量化某些元素，而得到一个必然的结论。同样的，过去我们一直在争论机器人能否具备人类情感。人类可以通过测量心跳、血压，甚至不同脑区的细胞活跃反应，来判断某个人在看到或听到某个事物时的情感变化，基于此，AI确实有可能模拟出人类的喜怒哀乐。然而，两个人相处久了会产生友谊或爱情。至于为什么，至少在现阶段人类还无法科学地、系统地给出解释。既然解释不了，AI就没有任何理论基础去实现。所以小编几乎可以断言，一个模拟出来的、号称具有感情的机器人，将必然会被人类察觉到“缺了些什么”。人类文明的进步在很大程度上也伴随着哲学思想的进步。譬如，在过去的人类社会，私刑、死刑甚至极刑在各国各地均有出现，随着文明进步，思想的觉悟，现今废除死刑成为了一个趋势。AI很难有这样的道德标准判断，至少现阶段人类没法用计算机代码去表达这些东西。仅从这个角度看，AI想要独立于人类（摆脱人类控制而发起机器人独立战争），这样的哲学理念在今天的技术水平下仍不可能实现。科技大佬对AI看法并不统一有人会提出，像霍金和特斯拉创始人马斯克的大牛都在反对AI，为AI未来会控制人类而表示担忧，小编提出不同看法难道想证明自己比这些人还聪明？并不是。即使都是科技界的大牛，对AI的看法也不尽统一。譬如创始人扎克伯格就认为AI不可怕，并强调AI只是在“模式识别领域做得很好，但在常识问题（common sense）的处理上仍无法胜任”。这里的常识问题就是指人类依靠感觉做决定的事情。即便是“反对AI”的马斯克，其掌管的特斯拉汽车如今不是正在研发自动驾驶技术吗？这难道就不是一种AI？显然，马斯克所谓的“人工智能将是人类生存最大威胁”的言论也是一定程度自相矛盾的。AI是一个很宽泛的议题，仅分类就有弱AI、强AI和超级AI三个级别。而通常情况下，我们当前看到的AI都是弱AI，谷歌AlphaGo也只是能力特别强悍的弱AI。强AI需要具备思想，在现今技术水平下人类还做不到。即使根据对行业专家的调查看，也并不是所有AI研究者都认为强AI会于这个世纪内出现，所以看到谷歌AlphaGo就到机器颠覆人类，为时过早了。谷歌AlphaGo的独到之处正如前面提到的，谷歌AlphaGo也是一个弱AI，因此在整体架构设计上与其他AI系统（如的深蓝系列）并无大的不同。当然，从细节上看，算法就是其独到之处。根据谷歌描述，AlphaGo的“智能”主要体现在两套“神经网络”（即算法）的相互作用下。与象棋不同，围棋的可能性走法大约为10的768次方（尽管很多是不合常理的走法），因此用穷举法来推演全部可能，然后再选择最佳……显然是不现实的。于是，AlphaGo的第一个“神经”就是对常见的、合理的走法进行初步筛选，以大幅降低选择范围。之后，另一个“神经”就会对筛选后的可能进行树状搜索，但是搜索过程中会对黑棋和白旗的优劣势影响进行价值判断，以减少搜索的深度。谷歌表示，根据两个神经网络的相互配合，AlphaGo只需要在实战中推演未来10万步就可以得到“最佳答案”，而相比之下，IBM的深蓝则需要推演未来200万步。至于人类嘛，顶级高手也无非是在一千步。所以，考虑到下棋不需要融入感情，并且人会感到累，会因疲惫而分心，AlphaGo几乎没有输的理由——但如果不幸真的输了，不知道谷歌是否会解释为程序的Bug？（本文主观性陈述仅代表小编个人观点，不代表网易科技立场）
本文来源：网易科技报道
责任编辑：张祖韬_NT5054
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