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围棋人机大战，谷歌程序赢了！
这款名为&阿尔法围棋&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。
你可能想到了1997年计算机程序&深蓝&和国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战。在那次比赛中，卡斯帕罗夫输给了这个ibm开发的计算机程序。这是人工智能历史上的划时代事件。
而这次比赛的意义毫不逊色。
1997年，当ibm&深蓝&计算机在象棋上称霸时，它使用的是手工编码的规则，在搜索时将穷尽所有可能发生的步法。alphago从本质上是随着时间而学习的，可以识别出可能具有优势的模式，然后模拟出数量有限的潜在结果。
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。
就博弈的局面来讲，一般认为国际象棋为10的123乘方，而围棋则有10的360乘方以上。这导致软件来不及列举出所有能赢的方案，导致不敌职业棋手。
所以，在此前的比赛中，围棋ai一般和业余段位的棋手比赛，而且人类选手都会让子。但是&阿尔法围棋&的对手是法国国家围棋队教练、欧洲围棋冠军，而且没有让子。
阿尔法围棋是怎么做到的？
deepmind团队表示，&阿尔法围棋&的关键在于使用的深度神经网络。
在这样的网络中，如果你将足够多的关于树木的照片输入进去，它们就能学会识别出一棵树。如果输入足够多的对话，它们就能学会如何进行一段得体的对话。如果输入足够多的围棋走法，它们就能学会下围棋。
实际上，在&阿尔法围棋&中有两种不同的神经网络：&策略网络&和&值网络&。
它们的任务在于合作&挑选&出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里，本质上和人类棋手所做的一样。
&阿尔法围棋&利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样&阿尔法围棋&在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。
也有许多专家相信，人类掌握围棋的秘诀在于模式识别&&通过棋子组成的图形形状来判断优势和弱点，而不是预测几步棋后的走向。
也正是因为这个原因，模式识别算法的最新进展有可能会大大改进计算机的表现。新算法利用大型的图片数据库，训练深度卷积神经网络来识别物体和面孔。这一网络借鉴了人脑的信息处理机制，与人脑的神经结构有相似之处。
因此，可以预想，这样的算法用在围棋棋局自动评估上，也能发挥巨大的作用。
根据研发者的介绍，这种神经网络可以自主学习，而非传统的对人工智能进行&监督训练&的算法。
此外，ai很容易通过大量的训练积累足够多的经验。人类或许一年可以下1000局围棋，但ai一天就能玩100万局，不会疲劳。
所以理论上来讲，只要&阿尔法围棋&经过足够的训练，就可以击败所有的人类选手。
今年3月，&阿尔法围棋&将挑战全球顶级的韩国九段棋手李世石，奖金是100万美元。李世石表示：&（人工智能）厉害得让人吃惊，听说一直在进化，不过我有信心取胜。&
微博网友表达了无奈的释然：&只要是存在规则的game，随着计算能力的提升和算法的优化，最终人类一定会败给电脑。而人类的能力在于面对没有已知规则的困局，能够创造出路走出泥潭。&
人工智能一日千里
相对于棋盘上的胜负，人工智能一日千里的进展更加激动人心。
围棋人机大战，谷歌程序赢了！&&责编：yyn&
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李世石和AlphaGo人机大战，将给围棋带来怎样的影响
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从某种意义上说，围棋从没这么引人注目过。
从某种意义上说，围棋从没这么引人注目过。
3月9日至3月15日，14次围棋世界冠军得主、韩国围棋九段李世石将与谷歌人工智能项目AlphaGo展开一场五番棋的对决。与以往李昌镐、李世石、古力、常昊、孔杰等人类世界冠军之间的对抗不同，这是人类和人工智能项目的一次短兵相接。
和以往的赛事不同的还有一点，几乎所有的围棋媒体都不再关心奖金了——事实上，这次赛事创下了围棋史上的最高奖金纪录，如果李世石获胜，他将得到由谷歌提供的100万美元奖金，AlphaGo获胜，这笔奖金会捐赠给联合国儿童基金会（UNICEF）、STEM教育以及围棋慈善机构（Go Charity）。在此之前，创围棋史上冠军奖金之最的是2014年古力和李世石的十番棋大战，最终李世石取胜，赢得税前500万人民币的奖金。
这场比赛到底意味着什么？它是如此的与众不同又如此的意义深远，在科技界战鼓擂擂的同时，围棋界陷入了沉思。人工智能选择了围棋，从某种意义上说，也可以说是命运选择了围棋。懒熊体育希望能讲清这场比赛中的几个关键问题。
为什么是围棋？
围棋发明于2500多年前的中国，在过去的很长一段时间里，它是一种竞技游戏，但同时也是一种文化，一种艺术甚至是一种哲学。因为其千变万化的对弈方法，围棋对智力有着较高要求。目前，全世界的围棋爱好者超过4千万人。
尽管有着相对简单的游戏规则，但实际上围棋是一项极为复杂的智力游戏。更重要的是，围棋一直以来都是人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）领域的拦路虎，被国际上认作衡量AI综合能力的重要项目。
在过去的20年间，计算机已经先后战胜过中国象棋和国际象棋的最顶尖高手，其中1997年IBM开发的超级并行计算机深蓝（Deep Blue）击败国际象棋棋坛神话卡斯帕罗夫被视为人机大战的巅峰之作。
这一次，人工智能把枪口对准了有着2500多年历史、曾被孔子提及的中国古老棋类游戏：围棋。与国际象棋不同的是，仅靠暴力计算无法让计算机成为围棋高手，因为围棋对弈过程中的判断分支十分巨大：围棋可能的棋型总数超过宇宙中的原子数。在国际象棋、中国象棋先后落败后，人类一度把围棋视为最后的智力自留地。
一般认为，开发围棋的对弈软件，远比国际象棋和中国象棋更难。博弈的局面根据棋盘大小有所不同，国际象棋为10的123乘方，而围棋则有10的360乘方以上。一般来说，软件只要列举所有能赢的方案，就能一路选择最佳方法，从而击败职业棋手，但在围棋的方寸之地上，软件想要完成穷举实在太难，更为棘手的是，为围棋编写评价函数也是一项不可能的任务。英国《卫报》为了说明这一情况有多么的令人痛苦，举了这样一个例子：围棋更多需要依靠棋手的直觉，而在被问到某一手为何这样下时，职业棋手的答案通常是感觉这样是对的。
所以电脑的围棋能力一度只停留在业余水平，要知道，在围棋领域，真正的业余选手和真正的职业选手水平差距很大，这意味着人工智能很难和人类最顶尖的围棋选手对弈，这也应了“昭和棋圣”吴清源的那句话：业务棋手无法战胜职业棋手，这是围棋的威严。
(各棋类项目难度系数分析表。)
为什么是李世石？
围棋这个“拦路虎”激发了AI领域研究者的挑战兴趣，一些研究团队放弃了“蛮力穷举”的方式，而是结合学习大量数据来提高判断能力的AI新技术“深层学习”加以开发。
2015年10月，在一场秘密比赛中，由谷歌旗下人工智能公司DeepMind开发的围棋AI程序AlphaGo以5比0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。樊麾生于中国，是2013年至2015年的欧洲围棋冠军。比赛时，双方以正式比赛中使用的19路棋盘进行了无让子的5局较量，AlphaGo赢得毫无争议。
这个令围棋界感到震惊的消息一直被捂着，直到2016年1月，DeepMind方面才宣布了这一消息。据了解，AlphaGo程序利用 “价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。通俗来讲，即AlphaGo会吸收职业棋手的摆子画面等信息，记住可以获胜的方法，通过自己与自己对弈学习取胜之道。AlphaGo的优越之处，就在于“不断自我学习进化”。
(英国《自然》杂志给经过数千局对弈后的AlphaGo（单机版和已发布版本）、欧洲冠军樊麾（职业二段）和其他围棋软件列出了等级分和大致排名。)
人类终于见识到了AI的实力，但更多的人对“输给人工智能”这一结果表示不能接受。
职业二段的樊麾虽是欧洲冠军，但严格来说，这一头衔几乎不能说明任何问题，围棋的最巅峰在东亚，自1988年首次有围棋世界大赛以来，至日，全球范围内共诞生了100个围棋世界冠军，全部被中（含中华台北）日韩三国包揽。其中韩国拿到58次世界冠军，而韩国棋手李昌镐和李世石分别以17次冠军和14次冠军包揽了个人排行榜前两位。
以樊麾在围棋界的排名，显然无法代表人类的最高水平。人类不服气，谷歌也不觉得胜负已定，于是，就有了如今AlphaGo对李世石的旷世一战。
AlphaGo必须选择围棋最顶尖高手，才能证明自己的大获全胜。回想当年，“深蓝”从1989年开始就常常能击败国际象棋大师了，但直到1997年击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，才算真正让人心服口服。
至于为什么是李世石，各界各有说法，就整体实力而言，李世石确实已难称世界最强一人，他最后一次夺得世界冠军还要追溯到2012年12月的三星杯决赛上。不过，李世石目前依然具备世界冠军的实力，几天前代表韩国队担任农心杯主将完成三连胜，1月份还出现在梦百合杯决赛当中，虽然两战最终都输给了柯洁，但事实上，最顶尖棋手的棋力差距微乎其微，而在李昌镐隐退后，李世石是当世活跃在一线的获得世界冠军最多的棋手，由他代表人类出战，有着足够充分的理由。
对于这场比赛，围棋界看法纷纭。国际围棋联盟秘书长李夏珍表示，“一开始听到计算机要挑战李世石的时候我惊呆了，我想计算机团队可能根本不知道李世石的实力有多强，但事实上是我不知道计算机的实力有多强。我非常期待他们之间的较量。”
在3月8日的新闻发布会上，携妻女到场的李世石表示，“之所以接受机器的挑战，是因为听到欧洲冠军被击败感到震惊。但是谷歌邀请的时候，觉得自己有很长的时间去准备，所以在五分钟内做出了决定，决定应战。“
对围棋可能的影响
不可否认，此次人机大战之所以得到如此广泛的关注，与谷歌公司的国际影响力密不可分。一直以来，作为世界领先科技大公司，谷歌的每次重大举动均可能对事件走向产生深远影响。那么，如此的巅峰对决又可能会对围棋这个竞技项目产生怎样的影响呢？懒熊体育在此仅作几种推测。
第一个推断已成事实，这场举世瞩目的赛事，已给围棋这个相对小众的项目带来前所未有的关注度。
如前文所述，由于围棋项目本身对智力的极高要求，长久以来，职业围棋比赛仅限于“少数人的游戏”。职业围棋比赛长期被中日韩三国垄断，如今更为严重，随着日本围棋的衰落，目前世界冠军仅在中韩两国之间产生，在中国，围棋虽有广泛的群众基础，达数千万之多，且呈上升趋势，但职业棋手只有数百人。
从此次赛事在世界范围内引起的争议和关注来看，不难推断，无论本次角逐结果如何，都将在一定时间内掀起一股“围棋热”。至于，这股热潮到底能持续多久，还需看各方如何借势发力。
(围棋从未获得如此的关注度，全世界都在注视着这场比赛的胜负。)
比赛前，即有悲观者认为，如果李世石不幸失利，会不会意味着围棋这个本就小众的项目从此再无前途可言？李世石也在3月8日的发布会上表达了这一担忧，“如果失败的话可能会对围棋的流行造成影响。”
不过，懒熊体育认为这种可能性并不会出现，效果可能恰恰相反。
有资料显示，当年卡斯帕罗夫惜败深蓝之时，国际象棋并未一蹶不振，相反，日益走向繁荣。据资料显示，与深蓝首次战胜卡斯帕罗夫时相比，拥有国际象棋大师头衔的人数至少翻了一番。而现今排名第一的国际象棋选手马格努斯·卡尔森（Magnus Cartsen）就曾和人工智能仪器训练，他还是有史以来评分最高的人类国际象棋大师。
第二个推断：AlphaGo大战李世石，或将为围棋赛事商业化进展带来新的可能。前文提到，本次赛事的100万美元冠军奖金由谷歌提供，已创围棋历史最高数额，且引发YouTube及多家国内门户或视频网站争相直播。
懒熊体育了解到，参与本次直播不止有中国棋院官网、围棋TV、忘忧围棋、野狐围棋、弈城围棋、西直门围棋部落等专业网站，也有腾讯视频、新浪体育、网易新闻客户端、乐视网等主流网站及相关产品，让人稍感意外的是，新生代势力斗鱼和bilibili也在关注此事，加入了这次直播大战。同时，各家直播也把围棋界的人物一扫而空，像古力、孔杰、罗洗河、江维杰、俞斌、李喆、曹大元、刘小光、时越等围棋世界冠军或重要人物都分别担任各家直播网站的赛事解说。
(无论李世石是胜是负，围棋都是受益者。)
有实例证明：就在AlphaGo决战李世石比赛开始的前两天，3月7日，由异构智能、极客帮创投和聂卫平围棋道场三方联合宣布，启动AI项目“异构神机”向中国围棋天才少年柯洁发起挑战。在发布会现场，主办方还表示，此次赛事的冠军奖金将超过谷歌提供的100万美元，但具体数字并未透露。
对此，可以作出大胆推断：随着AI技术的不断升级发展，国内外更多的新科技公司将加入到这场持续性的人机争霸中，而他们或许也将在围棋商业化道路上扮演更重要的角色。
“这次人机大战使围棋突破小圈子，第一次以社会话题进入大众视野，这一点我们乐见其成、拭目以待。任何事情都需要社会环境的衬托，这样围棋产业化的话题会随着这次较量走向社会各个层面，我们也是在做这方面的准备和努力。”体育之窗首席策略官谢骏表示。体育之窗在2015年12月刚刚成立了围棋事业部，并以13.5亿港币的投资成为了联众单一最大股东，决心使用资本的力量进军围棋产业的发展。
第三个推断，人工智能技术将提升围棋水平，改变传统的围棋训练方法。这种变化还将延伸至其他体育运动项目。
(1997年，深蓝对战国际象棋世界冠军卡斯特罗夫。)
在接受《体坛周报》资深棋牌记者谢锐采访时，任教于上海外国语大学的孙远三段认为，李世石输掉比赛，会对现有的围棋从业人员有一定冲击，尤其是被竞技维度过度渗透的职业棋界和以逐利为目的的培训市场。但事实上，对围棋来说远非世界末日，科技的进步终将造福人类，人类应该乐见其成。也许未来经过AI的辅助训练，人类可以便捷地去探索棋盘上的真理。
中国国家围棋队领队华学明和国家围棋队总教练俞斌均表态称，会重点关注两次人机对决的赛事，并表示“或许不久的将来，国家围棋队真会将AI技术引入训练体系”。
《体坛周报》资深棋牌记者谢锐分析称，在2006年天梭超级计算机以3胜5和2负的成绩击败5位人类象棋特级大师后，特级大师徐天红直言不讳地表示：人类已经不可能打败电脑软件。随后象棋电脑软件成为一线棋手训练的必备工具，通过象棋软件学棋训练的王天一，就是在从未拜过师、从未进过正规象棋培训机构的情况下，成为一代象棋高手。
在接受前沿科技媒体《机器之心》采访时，樊麾借用日本围棋漫画《棋魂》表达了类似的想法，他认为AlphaGo会像《棋魂》里被封印的棋圣佐为一样，帮助当代棋手完成围棋梦想。“有一天 AlphaGo 就会成为所有人的佐为，你家里其实就有个佐为，当你想下棋的时候他可以帮你，告诉你该怎么下。佐为永远站在小光的背后，穿着平安年间棋士的和服，带着高高的礼帽手持折扇，他的世界里只有围棋。我觉得这很有意思。”
可以肯定的是，AlphaGo的出现，影响的不仅仅是围棋，对这场大战持续关注的创新工场董事长李开复在知乎发表评论，他认为AlphaGo作为“通用大脑”，在预测、分析、推荐等方面，会产生巨大商业和用户价值。1988年，李开复开发的“奥赛罗”人机对弈系统，因击败人类的黑白棋世界冠军而名噪一时。他还曾帮助IBM组织深蓝团队，他挖掘了深蓝设计者许峰雄并推荐给IBM。
“如果在这种需要深度思考的围棋方面能接近或击败围棋世界冠军，这就代表着一个新的开始，很多的事情都会在这一次比赛中开启重要篇章。”李开复如是说。
关于李世石是赢是输，多方观点不一，但所有人都认为，即便是李世石赢下这一战，人工智能击败人类围棋最强手的脚步也是越来越近，人类最终要输给人工智能。不过，人类可能忽略了这一点，人工智能也是人类的产物，正如谷歌董事长埃里克·施密特(Eric Schmidt)在新闻发布会上所说的那样，无论谁胜谁负，实际上都是人类的胜利。
懒熊体育记者 赵姝焱
声明：配图除署名外均来自网络。本文为懒熊体育原创或编译，未经同意不得转载或引用。
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围棋人机大战太高深？这篇入门级文章必看
导读韩国九段顶尖围棋选手李世石在韩国首尔应战谷歌Deep Mind团队开发的人工智能系统Alpha Go的挑战。双方都公开表示，深信自己将赢得最终的胜利。最终输赢还难说，对于“表示不是很懂你们这些AI迷/围棋迷”的围观群众而言，该以什么姿势看懂这场高大上的对决？1.“深蓝”PK人工智能Alpha Go说起来，这已经不是人工智能第一次和人类比赛下棋了。早在1997年，一台叫做“深蓝”的超级计算机在国际象棋上下赢了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。“深蓝”是一台超级计算机，虽然跟人工智能程序Alpha Go好像不是同一回事，但是其实人工智能程序也需要以计算机作为载体才能工作，就像大脑也需要有身体才行。因此，把它们放在一起比较并不奇怪。而随着超级计算机技术的不断发展，即使是今天最普通的集成显卡的性能也超过了700GFLOPS。“深蓝”已经从逐渐跟不上脚步到被甩开了一大截。值得一提的是，世界上最快的超级计算机是我们国家的天河2号，其性能达到了33.86PFLOPS，是“深蓝”计算机的30万倍。那么，跟“深蓝”计算机相比，谷歌Alpha Go的性能又怎么样呢？此前谷歌曾经在《自然》杂志上发表过关于这个人工智能系统的文章，其中称，Alpha Go人工智能的计算机装有48个CPU和8个GPU。我们似乎无法将两者放在一起直接比较，因为Alpha Go是在云计算平台上运行的，我们可以通过竞争对手的计算机数据来进行大概的比较，比如阿里云。2015年12月，阿里云对外开放高性能计算服务。这些计算机的单机浮点运算能力是11TFLOPS。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么Alpha Go所驱动的硬件的性能至少是深蓝的1000倍。2.人机大战，这次为何选中围棋？说起围棋和人工智能，我们可能多少都了解一些，不过二者是怎么联系到一块的呢？那是因为机器战胜人类，一个关键就是围棋。拥有悠久历史的围棋高度反映了人类的智慧，围棋棋盘纵横19道，361个交叉点，涉及到的可能出现的局面数量最大可达3^361，大致的体量是10^170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10^80，国际象棋最大只有2^155种局面，这是什么概念？看似简单的纵横19道，361个交叉点，形成了浩瀚的宇宙。所以有人说，围棋是体现人类智慧的最好游戏，之前还有人预测，人工智能（AI）需要再花十几年才能战胜人类，所以若抛去商业元素，这场比赛的意义可能在于见证历史，足以说明当前人工智能的技术研究已经达到新高度。3.AI下围棋，究竟有多难？难点1：围棋对弈的基础是死活的确认，确定棋盘上一块棋的死活是最基本的，但要搞清楚一块棋是死是活是非常困难的，而且，这种似死似活的状态又是在不断变化的。研究局部死活搜索是AI围棋发展的一个难点。难点2：棋形体现着人类形象思维独有的特性，棋手对棋形的感觉完全依赖于自身的经验，而这种感觉恰恰是胜负的关键，也是棋手水平高低的标志。人类棋手不愿意浪费自己的棋子去无谓地攻击对方活的棋形或无谓地试图挽救自己死的棋形，要赋AI这种对棋形的感觉，则是人工智能面临的重要课题。难点3：此外，还需要研究特殊的算法来解决快速识别问题，著名的电脑围棋程序设计者布恩说过: “有了快速的模式识别方法，就不难教程序利用手筋来吃棋。”所以说，模式识别算法是围棋博弈程序的重要组成部分，高效的模式识别算法反映着博弈程序的水平，当电脑的模式识别技术发展到能与人脑匹敌时，电脑围棋的棋力离专业九段就不远了。简单来说，一方面，围棋规则非常复杂，每一步的调整，都会产生更多的可能，这对机器的计算能力要求很高。另一方面，即使机器中存储了足够多的已有围棋大战数据，由于围棋规则的复杂程度和棋手的无法预测的落子，对机器的应变能力或深度学习能力有更高的要求。4.下围棋这么复杂，AI靠什么取胜？上面说的那么难，难道AI就没机会取胜了？NO NO NO~为了击败人类，研究者们拿出了大杀器——这就是人工智能领域新一代的机器学习（machine learning）形式——深度学习(deep learning)和强化学习（reinforcement learning）。深度学习的概念换句话说，就是让计算机像人脑一样去学习和思考。和传统的机器学习不同，深度学习是把计算机科学和人类的神经学结合起来，让计算机自主学习。比如，不是由人告诉计算机这是一只猫，然后让它来进行识别和印证。而是给计算机提供大量的图片数据，让它自己学习和分析，然后自主形成“猫”的概念，就像人类大脑的视觉皮层那样反应。有了具备深度学习能力的人工智能系统，以后驾车出行时，汽车就能主动提醒你周围的路况，还能应用于语音和脸部识别、医疗诊断等领域。强化学习一词来自于行为心理学，这一理论把行为学习看成是反复试验的过程，从而把动态环境状态映射成相应的动作。它类似于传统经验中的“吃一堑长一智”，强化学习可以做出策略选择，广泛应用于下棋、走迷宫这一类别中。这种依赖于大数据和强大计算能力的被称为“深度学习”的无监督或半监督机器学习，使计算机可以在无需人力参与的情况下，完成原本只有经过高度专业化训练的专业人士才能完成的任务，甚至超过专家。另外，为了达到更高的运算能力，谷歌还把Alpha Go接入到了一个有1202个CPU组成的网络中。这使得这个人工智能系统的计算能力在原来的基础上增加了24倍。经过推算，Alpha Go的性能大约是深蓝计算机的2.5万倍左右。按这个节奏计算，假如人类一年能玩1000局，AI一天就可能玩100万局。所以Alpha Go只要经过了足够的训练，还是有可能击败人类选手。毕竟，人类在长时间的下棋比赛后，由于生理和心理限制可能会疲累，进而犯错，但机器不会。不过谷歌董事长施密特表示，即使机器真的赢了，人类仍是赢家。即使AlphaGo机器最终赢了李世石，对于人工智能是否会“碾压”人类，依然存疑，我们不必过于焦虑，人工智能可能还有很长的路要走。5.历史上的人机大战01深蓝战胜卡斯帕罗夫1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机深蓝以二胜一负三平的战绩战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫，成为赢家。02浪潮天梭挑战人类象棋大师2006年的浪潮天梭超级计算机，挑战人类象棋大师一役，在最终的巅峰对决中，许银川与浪潮天梭两战皆和。浪潮天梭向世人证明了自己超强的运算能力。 03全才学霸沃森挑战人类2011年，“深蓝”的同门师弟“watson”（沃森）在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军，并获得成功。04Alpha Go以5:0完胜欧洲冠军樊麾2016年1月，美国谷歌公司旗下的人工智能(AI)开发商“DeepMind”(位于英国)研发的围棋电脑软件“AlphaGo”(阿尔法围棋)打败了职业棋手樊麾，开创全球先河。进入21世纪后，科学研究从大数据、人工智能到虚拟现实，从发现了类地球行星、引力波到无人驾驶、量子计算，这是一个创新不断、惊喜不断的时代，而我们有幸参与其中，这也许比单纯讨论比赛输赢更有趣。（文章来源：The verge，编译：陈嘉，部分内容出自《知识就是力量》杂志、《围棋与人工智能》作者：师军，审稿：中国科学院自动化研究所 李长亮博士，原创文章，转载请标明出自科普中国微信公众号）
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围棋“人机大战” 第一回合：人类输
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　　　　“‘阿尔法围棋’，比想象中厉害。”韩国棋手李世石在昨日首局人机大战告负后说。“阿尔法围棋”与李世石五盘棋比赛中的第一局昨日13点在首尔四季酒店举行，经过４个半小时的对弈，Ｄｅｅｐｍｉｎｄ公司开发的人工智能“阿尔法围棋”（ＡｌｐｈａＧｏ）以186手，执白中盘胜战李世石。　　对局中，虽然“阿尔法围棋”下了两三手的怪棋，但一直保持序盘的优势。李世石黑棋第７手是试探性的一招，但“阿尔法围棋”应手正确，布局阶段占优。接着“阿尔法围棋”下了白２４，２６两招强手，掌握了局面的主导权。虽然“阿尔法围棋”白８０手有点缓，而且到黑９３手时，黑棋局势逆转，但关键时刻“阿尔法围棋”抛出了白１０２胜负手。白棋先手吃掉黑右上角，收获颇丰。黑棋的败着是１２７手和１２９手。之后，白棋在右下的战斗中又获得了实地，并抢到了第１５０手的好位。由此，胜负的天平倾向了白棋。到１８６手时，黑棋已贴不出目来，李世石投子认输。　　　李世石赛后说：“我对‘阿尔法围棋’的表现感到吃惊。事实我一直认为不会输掉。但‘阿尔法围棋’下得那么完美，真没想到。我认为因为序盘布局的失败，黑棋一直处境艰难。”当天，在现场讲棋的金成龙九段评价‘阿尔法围棋’对阵李世石时说：“作为一名职业棋手输掉棋受到的冲击不小，‘阿尔法围棋’完全以与职业棋手不一样的方式来下棋，它对自己失误非常冷静，几次失误都没有在大势上落后。”　　李世石说：“我对阵‘阿尔法围棋’时，有两个方面很吃惊：第一个是序盘布局能力比想象厉害；第二个是它会下胜负手。今天的比赛是双方都很难的一场对局，但它算法能力比较强，实战中他下了人类想不到的一手，让我大吃一惊。”　　　当被问到是否后悔接受挑战时，李世石回答说：“虽然首局败给了‘阿尔法围棋’，但我今天下得很高兴。我还期待以后的对局。经历了第一局，我认为后面的对局还是五五开。”根据日程安排，余下的４局将于３月１０日、１２日、１３日和１５日举行。即使一方率先取得３胜，也要下满５盘。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。　　“阿尔法围棋”（AlphaGo）　　究竟何方神圣？　　姓名　　AlphaGo由两部分组成，Alpha对应希腊语的首字母，也就是常说的“阿尔法”，Go是日语中对围棋的称呼。因此，许多人称之为“阿尔法围棋”，还有人根据发音亲昵地叫它“阿尔法狗”或“阿狗”。　　籍贯　　它出生在英国。2010年，德米什·哈萨比斯等人在伦敦创建了“深度思维”公司，该公司开发出了“阿尔法围棋”软件。2014年，美国谷歌公司收购了“深度思维”，因此它现在也许可以算是美国籍。　　职业　　哈萨比斯等人今年1月在英国《自然》杂志上发文说，在英国围棋协会见证下，“阿尔法围棋”以5比0战胜欧洲围棋冠军、前中国职业棋手樊麾，成为第一个击败人类职业棋手的电脑程序。　　相貌　　那“阿尔法围棋”究竟长什么样？很可惜，“深度思维”公司的官方网站说，该软件的代码并不开放下载。要想了解它，目前主要就靠《自然》杂志上的那篇论文，不过普通人难以看懂。　　但内行总是能看出些门道。美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说：“‘阿尔法围棋’这个系统主要由几个部分组成：一是走棋网络，给定当前局面，预测下一步如何行棋；二是快速走子，目标和前一个一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比前者快1000倍；三是估值网络，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜；四是蒙特卡罗树搜索，把以上这3个部分连起来，形成一个完整的系统。”　　特点　　许多专家认为“阿尔法围棋”最大的特点是，它会自己学习！在战胜中国棋手樊麾之前，“阿尔法围棋”已进行了超过3000万局的自我训练，不断提升自身棋力。“阿尔法围棋”和樊麾之间的比赛发生在去年10月，只是由于论文发表的保密流程等原因才在今年宣布。　　虽然许多围棋高手研究比赛棋谱后认为，“阿尔法围棋”那时的棋力还无法与李世石相提并论，但几个月过去了，它可能又在针对性训练中大有进步。这也是现在许多人押注它会取胜的原因。　　人机大战规则　　　　●赛程：此次对战分为5局，分别是：3月9日、3月10日、3月12日、3月13日和3月15日。　　●规则：将采用中国规则。比赛用时为每方两小时，一分钟读秒3次。　　●流程：来自首尔的一名业余围棋六段棋手将扮演阿尔法围棋的“眼”和“手”，一边看屏幕一边代替阿尔法围棋下棋。　　●奖励：获胜的一方将获得100万美元奖励。若AlphaGo获胜，奖金将捐给联合国儿童基金会和STEM教育以及围棋相关公益团体。　　●直播：视频网站YouTube将全程直播并同时提供韩语和英语讲解。&　　相关　　那些我们　　追过的人机大战　　从第一台计算机问世以来，人们就想着能造出一种可以完美模拟甚至超越人脑的计算机系统。过去20年中，有些人机大战给人们留下格外深刻的印象，也成为人工智能发展的绝佳注脚。　　“深蓝”：有缺点的“最强大脑”　　1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位，每秒可运算2亿步。在今天看来，“深蓝”还算不上足够智能，主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判12步，国象世界冠军卡斯帕罗夫可以预判10步，两者高下立现。　　“深蓝”是人工智能发展史上一个里程碑，但用卡斯帕罗夫的话说，它不会因为取得胜利而“感到喜悦”。　　浪潮天梭：以一敌五的“铁人”　　2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。值得一提的是，浪潮天梭在比赛中，同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位大师。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11比9的总比分险胜。比赛异常激烈。柳大华在两局之间中场休息时，直言“艰苦卓绝”。在这场高强度的消耗战中，电脑最终取胜的关键，被认为是其不知疲倦的稳定性。　　“沃森”：察言观色的全才“学霸”　　2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军。　　“沃森”存储了2亿页的数据，包括各种百科全书、词典、新闻，甚至维基百科的全部内容。“沃森”可以在3秒内检索数百万条信息并以人类语言输出答案，还能分析题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。“沃森”还能根据比赛奖金的数额、自己比对手落后或领先的情况、自己擅长的题目领域来选择是否要抢答某一个问题。“沃森”最终轻松战胜两位人类冠军，展示出的自然语言理解能力一直是人工智能界的重点课题。　　科普　　李世石何许人也？　　　　人工智能“阿尔法围棋”昨日在韩国首尔战胜韩国九段棋手李世石，取得围棋人机大战首场比赛胜利。双方今天将继续比赛。作为顶尖棋手，李世石能否“捍卫”人类智慧的“最后一块棋盘”已引发全球关注，而围观“人机大战”，却不能光看热闹，其中自有门道。&&&&　　　　为什么选择围棋：棋类智力对战游戏，历来是计算机“智能”水平的试金石之一。计算能力、判断能力、思考甚至学习能力，都可在胜负分明的棋盘上得以检验。　　李世石何许人也：李世石九段，韩国棋手，世界围棋领域代表性人物之一。他属于典型的力战型棋风，善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击，集中力量击垮对手。落子“稳、准、狠”，经常能在劣势下完成逆转。　　人机对战意义何在：这次比赛在韩国、中国、日本同时直播，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。即使一方率先取得３胜，也会下满５盘。对这次比赛的意义，德国人工智能研究中心的安德烈亚斯·登格尔说，从人工智能的角度看，“阿尔法围棋”胜出，将是证明深度学习技术潜力的有力证据。　　热议　　柯洁：　　“AlphaGo赢不了我”　　　　昨日，“阿尔法围棋”(AlphaGo)机器人与韩国棋手李世石的五番棋首战结束，最终李世石执黑失利，让人颇感意外。赛后网上一片热议之声，而中国围棋新一代代表人物柯洁就在个人微博中放出豪言：AlphaGo赢不了自己。　　尽管李世石首战告负，但是柯洁依旧信心满满，他微博中简短的一句话充满了霸气，“就算阿法狗战胜了李世石，但它赢不了我”。而足球评论员黄健翔也在微博中表示，“什么时候机器人足球队可以踢赢欧冠冠军？”对于本场“围棋人机大战”，网友们的评论褒贬不一，有人支持李世石，也有人更看好Alphago。&&&&　　@吕泽芳-艺术：“愚蠢的人类，告诉你什么叫套路！”　　@北宇寒：“希望李世石能阻击人工智能，但第一局还是输了。”　　@沧澜苍蓝：“如果机器人赢了，一百万归谁？”&&@海边的风96：“机器人也是人设计的，没什么神秘。”　　@棋圣：“赢得了李世石不算啥，炒的了A股才真厉害。”综合新华社}