看完围棋人机大战的前世今生，就知道第一局中AlphaGo赢的原因了
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资料来源：新浪微博数英网用户原创文章，如需转载请遵循底部规范人类和机器人AlphaGo（来自DeepMind，Alphabet子公司）的围棋世纪大战今天中午就将开打，这场人与机器的世纪大战一共会进行五场，分别是3月9日、3月10日、3月12日、3月13日和3月15日，胜者将拿走100万美元奖金。如果AlphaGo获胜，这些奖金将捐给联合国儿童基金会和其他公益组织。在此前的比赛中，AlphaGo曾5-0完胜围棋欧洲冠军。Alphabet的执行总裁埃里克·施密特（Eric Emerson Schmidt）在赛前的发布会上表示，无论谁在比赛中获胜，人类都将是最大的赢家。前世一、人机大战的雏形1769年，匈牙利工程师坎比林为奥地利皇后做了一台会下国际象棋的机器来消遣。这是一个机械装置，有一名国际象棋高手巧妙地藏在机器里。这算得上是人机大战的雏形。二、深蓝——蛮算硬汉创历史（1997年）1997年，美国超级计算机“深蓝”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，卡斯帕罗夫可以预判10步，两者高下立现。德国人工智能研究中心负责人登格尔说，“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”。比赛中，第二局的完败让卡斯帕罗夫深受打击，他的斗志和体力在随后3局被拖垮，在决胜局中仅19步就宣布放弃。三、浪潮天梭——以一敌五不知累（2006年）2006年，中国超级计算机“浪潮天梭”同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位中国象棋特级大师。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11：9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。张强坦承：“以往和人比赛，到了最后时刻就是意志和心态的对决了，看谁能坚持到最后，谁能不犯错误。但是计算机没有这样的问题。”从那场比赛开始，象棋软件蓬勃发展，人类棋手逐渐难以与之抗衡。四、沃森——全才学霸会察言观色（2011年）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。虽然比赛时不能接入互联网搜索，但“沃森”存储了2亿页的数据。“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。2011年9月在北京农展馆举行的一场围棋人机大战中，由北京邮电大学开发的“本手”在九路盘执黑受二子两次以半子的优势险胜国家围棋队总教练俞斌九段。今世&一、AlphaGo的可怕在于“不犯错”（2015年10月）2015年10月在与欧洲冠军樊麾的对弈中就在公平的情况下以5比0完胜。樊麾在接受媒体采访时认为，AlphaGo的可怕在于“不犯错”。然而，2015年10月，谷歌公司旗下的人工智能公司研发的AlphaGo以5：0战胜欧洲围棋冠军、前中国职业棋手樊麾，这是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。二、AlphaGo“我感觉我这样会赢”（2015年11月）2015年11月的首届世界计算机围棋赛上也上演了人机大战。韩国的冠军程序“石子旋风”却被中国棋手连笑七段打到让六子才先胜一盘。&而复杂多变的围棋被人工智能领域的科学家认为有难以迅速突破的堡垒。上海围棋队主教练刘世振表示之前有职业围棋选手参与的人机大战，一般都会让电脑五个子左右。在这项世界计算机围棋赛中“多面围棋”研发者、美国计算机专家大卫·弗兰特认为像形势判断、复杂的计算、对杀中的“次序”等等问题围棋AI难以处理。从科学的角度去看，围棋棋盘盘面有纵横各19条等距离、垂直交叉的平行线，共构成19×19（361）个交叉点。当棋盘为空时，先手拥有361个可选方案。在游戏进行当中，它拥有远比国际象棋更多的选择空间。&AlphaGo的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。AlphaGo通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。三、AlphaGo——战胜人类顶尖旗手的一天很快到来（2016年3月）2016年3月谷歌悬赏100万美元，安排AlphaGo在首尔挑战李世石。李世石对记者表示，“阿尔法围棋”实力难与自己相争，如不出现失误，将100%获胜。就像《自然》杂志写道的那样，“人类在下棋时有一个劣势，在长时间比赛后，他们会犯错，但机器不会。而且人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩100万局。”&“所谓人工智能将突破最强棋手的说法，更多是宣传手段。”一位围棋界业余高手表示。不少业余高手在研究了五盘AlphaGo的棋谱后，得出了共同的结论——“AlphaGo无法击败李世石”。&“这一次，谷歌悬赏一百万美刀与李世石下，只能说李世石运气太好。以现在这个计算机的实力战胜李世石的可能性不到5%。”一年内拿下三项世界冠军的柯洁旗帜鲜明地表达了自己的看法。即便今年3月的人机大战在围棋界人士看来，人类获胜并无悬念，但也承认围棋AI日益强大，“战胜人类顶尖棋手的一天也会很快到来”。日李世石第一战中输给了AlphaGo@大好人赵希鹏：李世石要真下不过的时候可以拔它电源啊@看小博口型来：给机器一百万它能干什么？[doge][doge][doge]@喻乐无穷：赢一盘就会赢所有//@Miss顾小欣：阿尔法这个品种的狗很是厉害[喵喵][喵喵]@周子懋：大家不用悲观。就下棋而言，机器很简单，只是对人的每一步棋分析并枚举可能棋路，以做出反应。也就是说，不具备独立行棋能力。@北歌丨零：其实说到底还是人跟人下，电脑里储存了大量棋局，电脑会计算每一步如何下的胜率，仅此而已，它没有在思考，只是在计算。所以真的只是谷歌的噱头，意义不大。在第一局中，李世石输了战胜人类需要机器人？手机就战胜机器人类了李世石根本没有想到电脑会下军旗和跳棋吗？电脑和人工智能完全是两回事现在不是讲谁发明了围棋，而是谁玩的好阿尔法狗：等我再学几个月，你们谁都不好使强烈要求谷歌把阿法狗开源，让国内的公司抄抄吧
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腾讯科技讯 3月9日，距离“人机世纪大战”的时间越来越近了，输赢未见，烽烟已起。今日“人工智能是否超越人类”的谜底即将揭晓。（预订视频直播，首日比赛将由紫牛基金合伙人张泉灵主持，创新工场董事长李开复、CSDN创始人蒋涛作为嘉宾带来人工智能方面的解读，围棋九段古力现场解棋）
当人类与自己制造出来的机器斗智斗勇时，输赢之间似乎已不再是简单的技术问题了，人类未来将走向何方？在倒计时之际，让我们先来了解一下这场人机世纪大战的概况。
这是一场怎样的世纪大战？
过去围棋被认为是世界上最复杂的棋盘游戏，也是唯一一种人脑能战胜电脑的棋类。
1月28日谷歌披露DeepMind人工智能研究团队研究的人工智能系统AlphaGo挑战了欧洲围棋冠军樊麾。在番棋赛中，AlphaGo以5:0击败了樊麾。这是软件首次在全尺寸棋盘对职业棋手的比赛中取得这样的成绩。
在公布这一消息后后，DeepMind团队已向全球最优秀的围棋选手之一，韩国的李世石发出挑战。这场即将举办的AlphaGo与李世石的比赛将会成为人工智能与人类博弈史上的重要一役。
本次比赛的详细赛程和规则：
1. 比赛赛程：此次对战分为5场，分别是：3月9日、3月10日、3月12日、3月13日和3月15日。
2. 比赛盘局：五盘对局，取得三局或三局以上者为胜。若比赛出现3-0或3-1已经分出胜负后，也将下满5局。
3. 比赛规则：本次比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子（黑贴7目半）。每位棋手各有两个小时布局时间，3次60秒的读秒，每场比赛预计需要大约4-5个小时。
4. 比赛时间：在韩国首尔四季酒店开战，开始时间为韩国当地时间下午1点（北京中午时间12点），比赛不设中间休息。
5. 赛后奖励：谷歌设置了11亿韩元（约合100万美元）的基础奖金，李世石还可获得15万美元出场费；此外每胜一局还有2万美元胜局奖金。如果五盘全胜，胜局奖金为10万美元。如果李世石五战全胜获得优胜，最多可以获得125万美元。若“AlphaGo”获胜，奖金将全部捐献给联合国儿童基金和STEM教育及围棋相关公益团体。
交战双方是什么来头？
AlphaGo：一款围棋人工智能程序，由位于伦敦的谷歌旗下DeepMind公司的戴维 西尔弗、艾佳 黄和戴密斯 哈萨比斯与他们的团队开发。
作为一种人工智能系统，AlphaGo拥有两个大脑，落子选择器 （Move Picker）和棋局评估器 （Position Evaluator）。这也基于两个深度神经网络，policy network与value network。二者极大地降低了需要考虑的搜索空间的复杂度，前者降低搜索的广度，后者降低搜索的深度，很像人脑在下围棋时凭直觉快速锁定策略的思维。
“集合了3000万种职业棋手的下法，数百万次深度学习与自我对战，十分接近带着直觉和第六感的人类大脑，能以57%的概率预测与其对阵人类的水平。”
AlphaGo有自己学习和进化的能力。研发者表示，“人类在长时间的比赛中会因疲劳而犯错，但电脑程序不会，人类可能一年只能下一千盘棋，而AlphaGo一天就能下一百万盘。”
李世石：日生于韩国全罗南道，1995年入段，1998年二段，1999年三段，2003年因获LG杯冠军直接升为六段，2003年4月获得韩国最大棋战KT杯亚军，升为七段，2003年7月获第16届富士通杯冠军后直接升为九段。
、2008韩国围棋大奖——最优秀棋手大奖(MVP)。目前这一次，谷歌挑中他作为对手，因为李世石拥有14个世界冠军头衔，听起来更有说服力。
李世石的棋风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，以强大的力量击垮对手，他的攻击可以用“稳，准，狠”来形容，经常能在劣势下完成逆转。
这场大战对人类的意义何在？
围棋大师吴清源（昭和棋圣）曾用一句话来抒发心情，“200岁后我要在宇宙下棋。”围棋大师留下的一句感慨令人不禁思索：浩瀚宇宙中人类未来将走向何方？
第一个打败人类的计算机国际象棋程序“深蓝”之父——许峰雄对当年研究过程的讲述，最大的感受就是：其实并不是计算机打败了人类，而是人类打败了人类。人工智能对于现代乃至未来科技的发展有着极大的意义，我们不应该感到恐惧。
3月8日，在谷歌新闻发布会上，谷歌董事长施密特在开场做了简单的发言：“这场比赛，我也不知道谷歌会不会赢，但我知道人类会变的更加聪明，技术会让一切都成为可能。”
而李世石也表达了自己的自信，他在发布会上说：“我依旧是很有自信的，但不免有些紧张。我与谷歌机器人的世纪人机大战将是人工智能史上一个重要事件，能参与进来我感到非常荣幸。”
但同时他也提到“如果人类输给机器人，对围棋界会有不好的影响，但这个时代人工智能发展的趋势无法阻止，相信将会有一天人工智能会取得胜利。即使这样，围棋也不会变成一项没有意义的运动。”
早在20世纪60年代就已经出现了若干博弈程序，人类不断制造着一种可以打败自己的机器，从最初机器只在计算方面超越人类，现在开始在很多视觉、感觉方面越做越好，甚至像AlphaGo已经拥有自己学习和进化的能力。
李开复在接受腾讯科技的采访中表示，在技术的选择上，要致力于能把世界变得更美好的技术，而不能仅仅局限于先进或很酷。在工作的选择上，要选择能拯救生命的工作，而不是破坏生命的工作。
对于这场人机世纪大战，人们关注的原因可能不只是因为结果，更是因为未来。此次大战对人类将会有更多的启迪，很多事情也将开启新的篇章。
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谷歌的人工智能AlphaGo对战韩国围棋九段高手李世石
最后一波年终福利祭出 ，直降300，魅蓝 Note6 不惧全面屏
我一直在看直播，虽然不懂围棋，但是感受AlphaGo的智能也是一种享受
今天是第一场比赛，一共有五场
目前比赛进入了白热化阶段，谷歌AlphaGo和李世石都有过两次失误
其实不管谁赢，都是人类的胜利，毕竟AlphaGo还是谷歌的工程师研发出来的
解说所言，AlphaGo差不多赢了，而且这一场它并没有展现出碾压人类的能力……
网友们大部分的评论都是，AlphaGo能赢，但故意输……细思极恐
解说所言，李世石本场偏进攻，不重防守，判断有失误
网友们都在猜测，如果最后阶段AlphaGo突然掉电怎么办
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李世石投子认输
谷歌AlphaGo获得了第一局的胜利
深蓝成功挑战国际象棋的20年后，日，谷歌AlphaGo击败李世石。
人工智能真心可怕
学习能力太强了
If AlphaGo come to China,it must be failed because it cannot connect to server...
电扯了也就是个卵。
今天是第二场比赛，正在直播中……
前方记者：韩国的在线直播评论区里，网友们已经开始管AlphaGo叫AlphaGo九段了
今天Google透露了一个让人震惊的消息：后台人员说，AlphaGo从开局到最后，均认为自己领先。也就是说，它认为自己完胜。
今天的网友评论比昨天多，看来更多的人都在关注这场大赛
对于AlphaGo的下一代命名，大家有了不同的见解
目前，基本大部分人都认为李世石很被动，情势不好……
阿法狗的测试，原先是在团队内部找人测试，最高段位是业余六段。后来找到了欧洲冠军樊麾，但是后来因为发展太快了，进化非常快，于是找到了李世石。至于为什么不找柯洁，柯洁昨天的说法是：大家都是中国人，你懂的。
@李开复：继续关注AlphaGo与谷歌高级软件测试工程师的对决。
李世石现在落子的时候手在抖。知情人柯洁表示，李世石紧张的时候手会很抖。
首战失败后有记者采访李世石会不会后悔参加这次比赛？李世石：虽然受到了冲击，但并不后悔。
看不懂过程，我只想知道结果
柯洁：李世石开始在摇头了，这个并不是什么好消息。从这种状态来讲，我只希望李世石赢一盘挽回面子就好了。
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[摘要]今天失败的是李世石，而不是人类。”不过，也有人认为李世石尽管输掉了比赛，但并非输给了机器，而是输给了机器背后人类的智慧结晶，这仍然是人类的胜利。日－15日，谷歌旗下公司DeepMind开发的人工智能AlphaGo挑战世界排名第二、韩国棋手李世石九段，这场在首尔四季酒店举行的五番棋大赛被视作有着重大历史意义的世纪大战，谷歌设置了100万美元的基础奖金。目前五番棋胜负已分，AlphaGo连取三盘后，李世石在第四盘扳回了一局。此前，AlphaGo于去年10月与欧洲围棋冠军樊麾二段进行了一场秘密赛事，AlphaGo以5:0获胜，令棋界哗然。计算机对棋类运动的挑战可以追溯到1949年第一款国际跳棋软件，而在1997年超级计算机深蓝击败象棋大师卡斯帕罗夫的比赛上，更多人了解到人工智能在棋类运动上的超强能力。但是，由于围棋分支系数大，巨大的计算量连计算机也难以企及，因此一直以来被视为人类智能的最后堡垒。《自然》杂志在评论樊麾的失利时称：“面对谷歌围棋AI，人类最后的智力骄傲崩塌了？”因此，李世石与AlphaGo的这场比赛被看作人类与人工智能一决胜负的大战而举世瞩目。作为围棋的起源国，围棋在中国有着超过2500年的历史，国内社会各界对这场比赛尤为关注，对于比赛本身和背后折射的人工智能问题的讨论在过去一周内层出不穷，下文将略作梳理。李世石为什么输，AlphaGo凭什么赢？正在与AlphaGo对弈的李世石开赛前，李世石对获胜十分有信心，认为“到目前为止还是人类比人工智能强”。中国国家围棋队总教练俞斌、围棋国手柯洁、创新工场董事长李开复等人都认为李世石将会赢得比赛，尽管也有一些相反的声音，但随着比赛的展开几乎所有人都被AlphaGo的能力所震撼。无论AlphaGo和李世石的棋艺是否对等，人机博弈都不是公平的比赛。樊麾接受科技媒体《机器之心》采访时回顾了他与AlphaGo的那场对战，他认为最大的问题在于人都会犯错，而机器犯错的概率远低于人，这会形成负担，“我的形势不管好还是不好，我都担心自己犯错”，而人工智能没有人类棋手的心理感觉，因此双方的地位是不对等的。这次人机大战前夕，象棋大师卡斯帕罗夫在《新科学家》撰文评论称，“围棋，你的时间不多了”。他在文中回顾了与超级计算机深蓝交手时的情形，分析可能决定比赛结果的因素时同样强调了心理因素，指出心智运动需要高度集中精神，而面对早期机器的盲点时棋手可能会受到干扰。他认为，人和机器的关键差异就在于机器有着保持前后一致的优势，计算机不会犯下大错，也不会苦于骄傲、焦虑和精疲力尽。另一方面，AlphaGo的表现令很多职业棋手叹服，1997年出生的柯洁曾8次击败李世石，他赛前对人工智能不屑一顾的，但在第三场比赛结束后也坦言电脑“强得可怕”，“同样的条件下我输的可能性非常大”。DeepMind创始人Demis Hassabis在接受英国《卫报》采访时曾表示，“围棋是一个终极目标：它是一个游戏的巅峰，有着最丰富的智力深度。它如此迷人与美丽，令我们感到兴奋不仅在于我们掌握了这个游戏，还在于我们还用漂亮的算法完成了它。”AlphaGo的漂亮算法究竟是什么样的？卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员、Facebook人工智能围棋程序Darkforest负责人田渊栋在知乎分享了《自然》杂志上发表的关于AlphaGo的文章中对其系统的介绍。AlphaGo的系统主要由以下四个部分组成：1.走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋；2.快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍；3.估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜； 4.蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。依赖上述系统，凭借学习3000万步人类棋谱和昼夜不停息的自我对弈，AlphaGo获得了在比赛中展现出的高超棋艺。李世石接连失利后，有人质疑他是不是代表人类出战的最佳人选，职业围棋棋手李喆六段的《这两盘棋，没人会比李世石做得更好！》一文激烈反驳了这种论调。李喆认为AlphaGo的目标只有赢，不求最优，其强势表现是李世石的强大逼出来的。李喆称，“我不知道AlphaGo的极限在哪里，看到无法用言语来表达的震撼和美，新时代真的来了。”李世石在第三场告负后接受采访时表示，“今天失败的是李世石，而不是人类。”不过，也有人认为李世石尽管输掉了比赛，但并非输给了机器，而是输给了机器背后人类的智慧结晶，这仍然是人类的胜利。谁的未来：围棋的？人工智能的？还是人类的？DeepMind创始人Demis Hassabis这场世纪大战被视为一个重大的改变未来的转折点。在围棋领域，AlphaGo恐怕真的将会改写历史。在封闭系统博弈中，人类早晚会被人工智能远远甩在后头。围棋运动会就此衰落吗？在知识分子公号刊发的“人工智能赢了棋，人类赢了未来”一文中，作者沈庞并不这样认为。他指出当1997年深蓝多次击败顶级象棋棋手之后，人们都以为这个游戏终结了，但事实并非如此。在那场比赛之后，卡斯帕罗夫率先提出了“人加机器”（Man-plus-Machine）的概念，即在比赛中使用人工智能增强国际象棋手的水平，而不是让双方相互对抗。这种比赛在之后被称为自由式国际象棋赛。选手们可以独自参赛，或者带一台人工智能照着它的路子下棋，也可以偶尔否决人工智能的选择，在2014年的自由式国际象棋对抗锦标赛上，纯粹使用人工智能的选手赢得了42场比赛，而人机一起参加的选手赢得了53场。人工智能并未削弱国际象棋的魅力，而是让人类成为了更好的棋手，这或许也会成为围棋的未来。那么AlphaGo的胜利是否意味着人工智能将进入一个新阶段？复旦大学计算机科学技术学院教授危辉认为对此应该保持审慎乐观，因为人工智能的核心科学难题，从50年多前人工智能的诞生到现在，还一个都没解决。他在日前的讲座中指出，人工智能能够解答的问题必须符合两个条件：能够精确定义以及范围有限。但现实生活中的大量问题既无法被精确定义也无一定范围。因此，AlphaGo并未带来颠覆性的改变。不过，AlphaGo或许预示着改变的方向。正如卡斯帕罗夫指出的那样，完美计算一直以来都是计算机的长项，而人类大脑擅长的是通用（generalities）、长期计划和将通用主题运用于新情况，这正是DeepMind努力的方向。创始人Hassabis正在把他从人脑中得到的启发用于构建首个“通用学习机器”：一套能像生物系统一样学习的灵活、自适应的算法，仅使用原始数据就能从头开始掌握任何任务，也就是通用人工智能（artificial general intelligence ，简称AGI）。他认为未来超级智能机器将与人类专家合作解决一切问题，“癌症、气候变迁、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理学等，太多我们想掌握的系统知识正变得极其复杂。”通用人工智能思维的方式能从巨大的人类无法掌握的信息量中转换出可使用的东西，“我们所研究的东西可能是针对任何问题的元解决方法（meta-solution）。”另一方面，这场比赛的结果再度激起了人们对于人工智能带来的威胁的担忧，人类与机器的对抗很容易让人联想起科幻小说和电影中机器人反叛的骇人场景。去年7月，物理学家霍金、哲学家乔姆斯基、技术专家伊隆·马斯克和数千名知识分子在一封呼吁取缔“机器人杀手”的研发和应用的联名公开信中警告称人工智能方面的军备竞赛可能是人类的灾难。霍金近期总结道：“在创造人工智能方面取得的成功将会是人类历史上最重要的事情。不幸的是，这也可能是最后一件。”但Hassabis认为至少在目前这种担忧是过虑了，他认为现在距离能够达到人类级别的通用智能还差好几十年，并且DeepMind也在积极采取措施来避免通用人工智能的潜在危险，包括发布它的代码，在与谷歌的收购协议中附带“禁止将该技术应用于军事或情报用途”的条款、在公司内部召集伦理委员会和咨询董事会等。不过他也坦言，“技术本身是中立的，但它是一个学习系统，所以不可避免的，它们会承担一些价值体系的印记和设计者的文化，所以我们需要非常小心翼翼地思考这些价值观。”Hassabis还在《卫报》的采访中提到，他不久前跟霍金就人工智能问题进行了长达4个多小时的谈话，他认为那次会面可能一定程度上改变了霍金对人工智能的看法，因为从那之后霍金就不在媒体面前提及“人工智能煽动性言论”了。（文/贾敏）转自澎湃新闻：/
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