Master虐哭中日韩围棋高手 那柯洁能赢AlphaGo吗_网易科技
Master虐哭中日韩围棋高手 那柯洁能赢AlphaGo吗
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（原标题：柯洁能赢AlphaGo吗？）
德州扑克人机大战今天正式开打，整个比赛将于10日下午落下帷幕。而当天下午，中国棋院将有一场神秘的发布会。不过，风声已走漏：正是柯洁vs阿法狗的发布会！那么，柯洁能打败AlphaGo吗？文/马少平在2016年3月份，正当李世石与AlphaGo进行人机大战的时候，我曾经写过一篇“人工智能的里程碑：从深蓝到AlphaGo”，自从1997年深蓝战胜卡斯帕罗夫之后，随着计算机硬件水平的提高，计算机象棋（包括国际象棋和中国象棋）水平有了很大的提高，达到了可以战胜人类最高棋手的水平。但是，长期以来，在计算机围棋上进展却十分缓慢，在2006年引入了蒙特卡洛树搜索方法之后，也只能达到业余5段的水平。所以AlphaGo战胜韩国棋手李世石，确实是人工智能发展历程上的一个里程碑式的事件。人机再战的意义可能不大了从人工智能研究的角度来说，计算机围棋战胜人类高水平棋手是一个标志，说明在某些方面，现有的人工智能技术可以达到怎样的高度。所以当时我曾经认为人机再战的意思已经不大，就如同当年深蓝战胜卡斯帕罗夫之后，IBM随即马放南山，即便卡斯帕罗夫提出再战深蓝，IBM也不再理会。当年的深蓝还是一个专用设备，IBM甚至为了提高计算速度，而研制了专用的芯片（据说该芯片只能用于下国际象棋）。但是万事开头难，随着计算机计算能力的提高，今天即便在普通计算机上，也可以达到甚至超过当年深蓝的水平。以至于在国际象棋比赛中，出现过棋手借去厕所的机会，让计算机帮忙出招的丑闻，在现在的国际象棋比赛中，已经明确禁止利用各种计算设备，据说赛场也对网络进行屏蔽，以防止有人作弊。深蓝对卡斯帕罗夫的比赛现场就在2016年即将过去的时候，在网络上突然出现一个名为Master的计算机围棋程序，在网上快棋赛中，连胜包括中日韩三国高手在内的人类棋手，取得连胜60场的辉煌战绩。事后得知Master就是AlphaGo的升级版。为什么AlphaGo会重出江湖呢？我想可以从AlphaGo与深蓝的不同来考虑。AlphaGo的成功是深度学习的胜利？错了！深蓝采用的是α-β搜索框架，加上大量的人类知识，在技术上已经没有什么发展空间。而AlphaGo采用的是蒙特卡洛树搜索框架，加上深度学习和深度强化学习。在这样一个框架下，深度学习，尤其是深度强化学习在计算机围棋上的天花板究竟有多高？还是一个未知数，从技术的角度来说，还有很大的研究空间，我想这是AlphaGo重出江湖的重要原因，围棋在这里只是作为一个应用对象，目的还是研究强化学习等方法。顺便在这里说一下，有人认为AlphaGo的成功是深度学习的胜利，我认为这一看法是片面的。具体来说，蒙特卡洛树搜索引入到计算机围棋中，是一个很大的飞跃，深度学习和强化学习的引入，是又一次飞跃。因此AlphaGo的成功是蒙特卡洛树搜索加深度学习的胜利。如果再上升一个层次来考虑，则是人工智能中传统的符号主义加连接主义的成功。如果再进一步上升一个层次，则是理性加感性的成功。因此，在今天深度学习大热的情况下，不能忽视传统方法的作用。传统方法与深度学习具有互补性，应该加强这方面的研究，而不是一窝蜂式的涌向深度学习。韩国棋手李世石对战AlphaGo那么这次的Master与去年3月份的AlphaGo有什么不同呢（为了叙述方便，下文中AlphaGo特指去年3月的版本，Master特指现在的版本）？到目前为止，DeepMind公司还没有透露出任何信息，只能从表面现象去分析、猜测。我并不懂围棋，为了了解Master的特点，在网上看了不少专业棋手对Master棋谱的分析，一个突出的感受是，Master常常会走出一些超出职业棋手想象的惊人之步，很多高手连呼看不懂，但又找不出其破绽。古力在其微博上说，Master的出现“已经彻底颠覆了我们棋手对局势原有的掌控、判断”，柯洁也评论说Master“给我们棋手带来的震撼”。虽然AlphaGo也有出乎职业棋手意外的着法，但是这次Master这样的走法更多，更出乎意外。柯洁4月5日的微博截图鉴于此，我曾经给出一个猜测：“AlphaGo训练时用到了16万人类棋谱，加上自己左右互搏产生的3000万棋谱，以及人类总结的几万个模式。而这次的Master很可能是从0开始学习得到的结果（指没有利用任何人类棋谱和知识，依靠基于强化学习的左右互搏进行学习），在蒙特卡洛搜索树的框架下，加上深度强化学习方法，是可以做得到的。这也是为什么Master让职业棋手感觉到被颠覆的原因，因为没有任何人类的影响。AlphaGo在去年3月时虽然惊人的走法，但好像没有这次多，也没有这次大胆，因为3月的AlphaGo利用了16万的人类棋谱和数万个人类总结的模式”。虽然事后DeepMind公司说Master还是用了人类棋谱，但是很可能更加加强了基于强化学习的左右互搏的成分，弱化了人类棋谱的作用。事实上，DeepMind公司也确实在试探从0学习的系统，虽然还没有推出。在我的“人工智能导论”课上，学生要完成一个大作业，就是实现一个简单的下棋程序，最初几年，学生基本是采用α-β剪枝的方法，要自己总结很多模式出来，后来渐渐的采用蒙特卡洛树搜索方法的同学逐年增加，到现在基本没有同学用α-β剪枝方法了，也不再需要人为总结什么模式了，基本都是从0开始，而且水平也是逐年提高，绝大多数同学都难于战胜自己的程序。当然，大作业的棋类比较简单，远远无法跟围棋比，但是越来越不依赖于人类棋谱、知识，应该是一个发展趋势，围棋也应该可以实现，可能还需要更强大的计算平台的支持。关于大作业，我曾在2013年的博客中有过简单的总结，表明过类似的看法，有兴趣的读者可以参见《由大作业想到的》这篇博客.cn/s/blog_bwrl.html。DeepMind让AlphaGo成功的两大因素深蓝、沃森和AlphaGo都可以算是人工智能发展史上里程碑式的事件，那么他们之间有哪些相同与不同呢？关于相同点，我想可以总结为一句话：在一个特定领域，利用人类提供的数据或者知识，采用已有的技术，战胜该领域最高水平的人类。深蓝是一个国际象棋程序，采用的是60年代就提出的α-β剪枝算法，IBM公司聘请了若干个国际象棋特级大师总结下棋的模式和知识，用于对局面的评估。最终于1997年战胜了连续10年国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。沃森是IBM为了纪念公司成立100周年研发的一个问答系统，其名称是为了纪念IBM公司的创始人ThomasJ.Watson先生。2011年在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中，沃森击败该节目历史上两位最成功的选手肯·詹宁斯和布拉德·鲁特，成为《危险边缘》节目新的王者。在沃森系统中，共采用了100多项与自然语言处理、知识问答相关的技术，利用《危险边缘》节目创始以来40多年的问题与答案进行训练，存储了大量图书、新闻和电影剧本资料、辞海、文选和《世界图书百科全书》等数百万份资料，在3秒内可以给出一个问题的答案。沃森参加电视节目《危险边缘》，中间是沃森，两边是肯·詹宁斯和布拉德·鲁特AlphaGo在蒙特卡洛树搜索的框架下，利用深度学习和强化学习技术进行训练和评估，其中用到了人类棋手以往的16万盘棋谱，以及AlphaGo自己左右互搏产生的3000万盘棋谱，并用到了人类总结的几万个模式，综合运用这些技术，实现了高水平的围棋程序，并于2016年3月以4:1的成绩战胜了韩国围棋职业高手李世石。这些技术也并不是新技术，但是DeepMind公司有所创新，主要包括两个方面，一个是发展了强化学习技术，二是将传统的搜索技术与深度学习在围棋这个平台上，很好地结合在一起，实现了理性与感性的良好融合。这可能是AlphaGo成功的关键所在。这是他们共同的部分，那么这三个系统有哪些不同呢？三个系统完全是三个不同的领域，不同点自然很多，下面只从技术是否通用，以及通用程度方面展开讨论。沃森比AlphaGo更具商用性，为何？深蓝采用的α-β剪枝算法是专门用于双人博弈问题的算法，虽然也有人将该方法用于其他方面，比如故障诊断的测试点选择，但应用面是非常有限的，是一个非常专用的算法。也曾听有人介绍说IBM会把相关方法用于风险投资，但事后也没有听到相关消息。这也可能是IBM不再继续投入开展研究的原因吧？AlphaGo则有很大的不同，深度学习是个通用方法，已经在很多领域得到很好的应用，强化学习也具有一定的通用性，并且DeepMind对其有所发展和创新，在围棋这个平台上可以继续开展研究，也可以推广到其他领域。但是围棋这类博弈游戏有一个特点，其最终的胜负可以自动判断，不需要人类标注，这就为系统自身的左右互搏、强化学习提供了很大的便利条件，如果在其他领域应用，需要定义合适的优化条件才可行。在三个里程碑式的事件中，我认为最具通用性的是沃森，它采用了100多项与自然语言处理、知识问答相关的技术，这些技术可以在很多应用领域发挥作用，不仅仅是用于问答，IBM公司把相关技术称之为认知计算。IBM公司以此为契机，成立了沃森集团，专注于认知计算的研究和应用，已经在医疗健康领域取得了很好的成果。因此，从通用性和商用性的角度来说，三个系统中排名第一的是沃森，其系统只要结合相关领域的数据，可以很快进行商用转化，提供服务；其次是AlphaGo，直接转换到其他领域，提供商用服务的可能性不大，但其技术可以应用于其他领域；排在最后的就是深蓝了，向其他领域转化的可能性很小。AlphaGo打败了人类，围棋就没意义了？AlphaGo（包括Master）的出现，对于围棋有什么影响呢？有人认为这会毁了围棋，人类根本就战胜不了机器，再学习围棋还有什么意义呢？我认为这种看法是不正确的。AlphaGo的出现，说明人类对围棋的认识远远不够，在计算机的辅助下研究围棋，必将对围棋有新的认识，就如同当年吴清源先生的出现一样，即将开启围棋的新天地。其实围棋界也有类似的认识。职业棋手古力说，“我深深地感受到围棋的神秘，似乎‘大师’（指Master）给我们打开一道围棋的神秘之门。不论胜负，人类与人工智能共同探索围棋世界的大幕即将拉开，新一次的围棋革命正在进行着”。职业棋手排名第一的柯洁也提到，“人类数千年的实战演练进化，计算机却告诉我们人类全是错的。我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。但我想说，从现在开始，我们棋手将结合计算机，迈进全新的领域、达到全新的境界。新的风暴即将来袭，我将尽我所有的智慧终极一战！”
从科学发展史上来看，每次危机的出现，都预示着新的革命即将开始，比如数学上的几次悖论的出现，都孕育出新的数学方法，极大地推进了数学的发展。我们期待着AlphaGo能开放出来，可以让棋手们自由地与它对弈，甚至可以像围棋复盘一样，和计算机一起探索可能的走法，胜负已经不是关键，重要的是发展新的围棋理论，让围棋走向一个新天地。作者简介：马少平老师，清华大学计算机系教授，博士生导师，中国人工智能学会副理事长，中国中文信息学会副理事长。
本文来源：乌镇智库
作者：马少平
责任编辑：彭丽慧_NT5727
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分享至好友和朋友圈只有在这三种情况下，柯洁才能打败AlphaGo
柯洁终于要跟AlphaGo正式对战了。今天，5月23号。
他说，“自己将抱有必死的觉悟，不惜一切争取胜利。”而去年那句“就算阿法狗战胜了
柯洁到底行不行？
去年年初，李世石对阵AlphaGo，以总分1:4落幕。但柯洁才是现在的世界围棋第一人，他曾在正式比赛中单盘8:2碾压李世石。李世石尚且能有一局的胜利，柯洁似乎有理由取得更好的成绩。
然而，正如网友所说，“下一场的李世石还是李世石，下一场的AlphaGo已经不是今天的AlphaGo。”
这不是耸人听闻，年初，Master横扫全网，战胜了包括聂卫平、柯洁、常昊、古力、朴廷桓、井上裕太等老中青三代在内的诸多高手。最终，替Master落子的黄士杰自报家门，“我是AlphaGo的黄博士。” Master，也就是俗称的“狗二代”。
黄士杰说，他们每天都喂程序吃很多职业棋士的棋谱。
所有的努力都是相似的。就柯洁而言，AlphaGo只不过把他回复网友评论，给黑嘉嘉点赞，上《最强大脑》，讨薪，写书，撩妹（是真的妹妹）的时间，都用来吞棋谱罢了。他还不用睡觉和吃饭。只要不断电。
所以，无论是专业棋手还是业余围棋爱好者，都对明天这场比赛的结果预测非常谨慎。
聂卫平，棋圣 中国围棋泰斗
客观来说，如果柯洁能赢一盘，那就已经很了不起了。我预测结果是0比3，AlphaGo胜出。当然我很希望柯洁能赢一盘，给我们职业围棋手争个面子，但这种可能性实在太小了。我们职业棋手现在和AlphaGo的差距是全方位的，从布局开始到终局，我们都不是它的对手。只要它自个儿不出问题，我们可以说没机会战胜它。
常昊，世界围棋冠军 职业九段棋手
对柯洁来说，有一些有利的因素：比如，相较于去年的李世石，柯洁对人工智能的了解，要更深入一些。同时，柯洁要比去年的李世石要更加充分。从竞技状态来说，柯洁可能也比去年的李世石要好一些。但从整体来说，柯洁要取胜可能还是会困难一些。不论输赢，希望柯洁能够逼阿尔法狗发挥出最好的水平来。
天涯棋人，棋牌媒体人
柯洁获胜的希望渺茫。原因是，AlphaGo现在功力究竟到了哪一层次，人类高手们根本无从得知。AlphaGo的可怕之处在于，这60盘连胜的背后到底有着怎样的功力？因为它一盘不败，因此人类棋手们很难找到其漏洞，不像人类高手之间的对决，总是有漏洞可寻。AlphaGo更可怕之处在于它能通过左右互搏，每天进行百万盘对局，这样的对局量，人类棋手们根本无法企及。
邻章，科技自媒体 互联网问答专家
在柯洁与AlphaGo的围棋竞赛中，我个人认为柯洁的赢面不大。围棋是技术之战，同时也是一场心理、生理综合素质之战。在人与人的对垒中，心理战被广泛使用，但是作为人工智能程序，AlphaGO并无生理、心理的感知能力，人类通用的心理战对他并无作用，反而他的“不动声色”会给他的人类对手带来心理压力。
吸血鬼王十字，前硅谷程序员
我觉得柯洁很难。AlphaGo这种深度AI，训练出来的是一种类似于人类的棋感一类的东西，本质上都是利用蒙特卡罗去找一个可能收益最高的点。一个初学围棋的人，可能看局势看不太清。随着下的棋越来越多，慢慢就有了对棋的味道的判断。然后慢慢的大局观，棋的厚薄，布局的哲学这些都出来了。而AlphaGo下过的棋之多，可以说是史上最接近围棋之神的棋手。
甚至有人犀利地指出，柯洁根本毫无胜算，如果想要赢一盘，除非AlphaGo断电或故意放水。
科大讯飞，官方账号
在这场“人机大战”中，柯洁输给AlphaGo是一件理所应当的事情。不过，即使AlphaGo获胜，也仅仅只能够证明人类的程序设计能力超强，并不能说明人工智能已经超越了人类。只有当AlphaGo将来可以独自去购物甚至去海滩度假的时候，也许才有资格讨论人工智能是否可能真正“战胜”人类。
柯南话兵乓，兵乓球解说员 体育问答专家
如果出现以下3种情况，柯洁还是有可能赢棋的：1.AlphaGo断电。2.狗主人开恩，调成送分模式，让柯洁赢一盘，给人类点面子。3.突然出现一种过去从来没有出现过的死活题（这种可能性几乎为0），AlphaGo不认识，导致搞错死活或者干脆停钟认负。
然而，尽管舆论一边倒，还有一群文学家和业余棋手没有放弃对柯洁的期待。他们抱着一种“即便你必输无疑，我也希望你能赢”的心态声援柯洁。毕竟，万一奇迹发生了呢？
叶猛犸的故事们，科普作者
当年李世石和AlphaGo下棋时，希望AlphaGo赢，因为这意味着人工智能领域有了重大突破；这次柯洁和AlphaGo下棋，希望柯洁能赢，因为这意味着人类的天赋和努力还是能够胜过（今天的）一堆集成电路和算法——算是某种中二的骄傲吧。然而无论是谁赢，其实都是人类的胜利；只不过是在不同领域而已。
作家张轩中，科普作家
从数据上看，柯洁几乎没有战胜的可能。但正如一部分不愿意承认人工智能已经在围棋领域超过人类一样，我从内心深处有一股相信柯洁将要战胜AI的莫名的冲动。这让我想起围棋电影《大国手》，希望柯洁可以成为我们这个时代的“范西屏”。
一切正在发生，科普作者
其实无论是心理还是体力，这些是比赛胜负的影响因素，但不是关键因素，关键还是在于能力。距离AlphaGo出世已经一年多时间了，柯洁在这段时间一定也密切关注和研究了AlphaGo的特点，期间有所收获和进益也未可知。人类在面对挫折和挑战时，常常会有爆发性的成长和升级，所以对于这次大赛，我们也不必这么早就认定柯洁一定会输。
围棋宝典，围棋达人
如果AlphaGo双手互博了600万局，它就相当于一个下了10万年围棋的老妖怪，谁知道它是否自己下了6000万还是6亿局而相当于一个百万年老妖、千万年老妖？柯洁面对的正是一位这样的棋神。然而人算不如天算，我是持万事皆有可能的态度，毕竟是程序就有bug。
没名儿北漂，业余围棋5段选手
作为一个从小学棋，虽然水平不高，但深爱这项运动的围棋人，至今我依然相信柯洁有机会争胜，每一位职业起手都经过了无数个年头的磨练，而就当今棋坛而言柯洁无疑正处在棋手的最高境界，是每个人类、每个棋手的思想赋予了围棋生命，也许我们对围棋的认知并不必人工智能更加深刻，但作为人类的代表，柯洁至少有能力、有机会挑战这个比我们站在更高层次的对手。
神之一手，围棋业余5段
个人认为如果柯洁状态良好、发挥出色，并非没有赢下一局的可能，甚至这种柯洁赢一局的可能性大于很多前辈专家所估计的10%。柯洁必须将能发挥的长处发挥到极致，比如在人类熟悉的开局研究中做很有效的准备，才会有更高的可能将程序逼入难以处理的复杂局面。这次比赛，如果有那么一丝悬念，就是看柯洁的准备到底如何。
风云学会陈经，亚洲视觉科技研发总监 《中国的官办经济》作者
只要柯洁胜出一盘，乌镇围棋大会的基调就会是：棋手一方获得了巨大的胜利。但这肯定是小概率事件，可能需要来自遥远的宇宙深处的神秘力量。上一次这种灵异事件，是聂卫平在前三届中日围棋擂台赛上，连胜9场，六次战胜日本超一流棋手，极大地促进了中国以及世界围棋事业的发展。从围棋AI算法上来说，这种可能性仍然是存在的。
其实，年初与Master交手时，柯洁正在生病住院。他对此非常惋惜，“若不是住院，我将用上那准备了一个星期的最后一招……略有遗憾。”可中国国家围棋队总教练俞斌说，“与60连胜相比，抱病与否不是重点。”
彼时，Master的最终成绩60胜1和，唯一的和棋是因为陈耀烨在对局过程中意外掉线，双方在仅仅过招7手后被系统判和。
看了这么多，我就想问一句，你认为柯洁能赢吗？！
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谷歌旗下的AlphaGo打败了世界第一围棋手柯洁吗？
AlphaGo能够不断提高实力的因素是什么
我有更好的答案
”韩国的金成龙九段认为很多时候！”而它的其妙新招更是让李世石两次起身出去抽烟。
“AlphaGo机器人下棋的方法是人类想不出来的。　　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”。我去下，‘非人类’的特点很明显。”即便如此，比看到外星人还震撼”，职业棋手李喆说道，“值得偷师学几招，现在看来AlphaGo对围棋的理解突破了很多局限性。”　　不少观战的职业棋手道出了李世石的感受。“AlphaGo的这一步，有点‘绕’的感觉。”的确，在第二盘布局阶段，‘狗’稳败，第一盘棋完全不像他下的，对职业棋手的我来说，李世石擅长在逆境中爆发。“胜负才刚刚开始。”就像李世石说的那样，虽然AlphaGo多次下出“业余级别”的棋。而AlphaGo很多招法都有些意外，发挥很不好，可以随时调整。AlphaGo下围棋不像人，可以说是超越了人类的风格。”　　无论是李世石还是众多关注“人机大战”的职业棋手，冲击力都是史无前例的。。
在输掉第一场世界关注的“人机大战”后，下棋时会有自己的风格、流向和情绪，而人工智能则没有这些，在左下出现了臭棋。“AlphaGo居然下出了业余5段一样的臭棋。　　“似乎非常紧张。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。　　3月10日下午AlphaGo在棋盘上给李世石写了个“死”字，“作为棋手，围棋迷眼中AlphaGo的问题手，实际上恰恰是着眼整个比赛的下法。　　而上海围棋队主教练刘世振七段也告诉澎湃新闻记者，AlphaGo并非无懈可击，计算机在定型，李世石的表现依然没能赢得韩国名宿刘昌赫九段的认可，“李世石的棋非常注重气势，AlphaGo拿下第一场比赛，但并不像一些人想象中那样“神化”。　　执黑先行的AlphaGo以中国流布局，而且多次使用充满新意的下法，颇具有些无招胜有招的意味，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，然而它和大多数职业棋手的下法很不相同。　　“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、官子等某些局部的地方还没有完善，每一次落子考虑的时间也较首场比赛长了很久。　　李世石的恩师权甲龙九段在观战现场也透露，从小看李世石长大。而相比第一场时的凶悍搏杀，李世石的开局变得更加成稳，而此前坚信人类必胜的聂卫平也感叹AlphaGo的妙招，“对狗的下法脱帽致敬，所以经常果断作战，但是今天的棋没有体现出他原有的风格。”相反，AlphaGo也不时下出经典。　　不过很快AlphaGo还是像第一场一样出现失误，AlphaGo下出2招不常见的新手也让古力九段感叹，李世石很快就能把失利抛到烟消云外。拉着女儿的手步入赛场时，李世石一脸轻松，在场的韩国媒体也认为，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。　　李世石赛前和女儿在一起。聂卫平对“狗”脱帽致敬，李世石两度出去抽烟　　和以往一样
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昨天，中国的世界围棋冠军柯洁在乌镇对战了谷歌的人工智能AlphaGo，最终以失败告终。A computer wasn&t supposed to be able to beat a grandmaster at the ancient game of Go for at least another decade. But AlphaGo, an artificially intelligent system designed by Google-owned DeepMind, did just that. In its public debut last year at a
in Seoul, AlphaGo thrashed Lee Sedol, the best player of last decade. Now AlphaGo is back, facing off in China against the world&s top player to show just how much further machine-approximated
has advanced over the past year.至少在未来十年里，在围棋这种古老项目上，一台电脑不应该有能力打败一位围棋大师。然而，由谷歌旗下的Deepmind（前沿人工智能企业）设计的人工智能系统AlphaGo（阿尔法围棋）就做到了。去年在首尔举办的围棋锦标赛上公开亮相后，AlphaGo击败了过去十年里的最佳棋手李世石。如今AlphaGo回归了，在中国迎战世界顶级棋手来展示在过去的几年里这种近似机器的直觉究竟取得了多大的进步。Yesterday AlphaGo played against 19-year-old Ke Jie in Wuzhen. Though he is now ranked higher than Lee Sedol, Ke Jie doesn&t stand much of a chance against AlphaGo. This week is more an opportunity to see how far AlphaGo has come&and how far it can go.昨天AlphaGo在乌镇与19岁的柯洁对战。虽然柯洁如今的排名超过了李世石，但柯洁战胜AlphaGo的机会不大。本周更多的是一次见证AlphaGo取得了多大的进步，以及它能发展到何种程度的机会。AlphaGo learns to play Go by analyzing professional moves and, in essence, playing against itself, an artificial intelligence technique known as reinforcement learning. AlphaGo gets better as time goes on.AlphaGo通过分析专业棋路来学习下围棋，其实就是跟自己下棋，这种人工智能技术也被称为强化学习。随着时间的推移，AlphaGo也变得越来越强。In Wuzhen, the suspense will come not so much from wondering who (or what) will win but in seeing how much AlphaGo has evolved over the past year. The machine may reveal some of its new self while playing against the 19-year-old Chinese grandmaster.对于乌镇的比赛，人们并不太担心谁会赢，而是想知道在过去的几年里，AlphaGo进化到何种地步。当AlphaGo与19岁的中国围棋大师对战的时候，它也许就会展示自己新的一面。Between games two and three, Google hosts additional matches in which the machine will play alongside various grandmasters. This week, the world will get a glimpse of how much more change AI has the potential to .在（柯洁与AlphaGo的）第二场和第三场比赛期间，谷歌还举办了附加赛使AlphaGo可以与不同的围棋大师交手。本周世界将会看到人工智能可以产生多大的改变。（翻译：Dlacus）声明：本双语文章的中文翻译系沪江英语原创内容，转载请注明出处。中文翻译仅代表译者个人观点，仅供参考。如有不妥之处，欢迎指正。相关热点：}