谷歌围棋程序击败欧洲冠军 人工智能重大飞跃！（转载）

作者：边驿卒

2016-01-28 第272期 .
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《自然》杂志27日发文，围棋电脑软件“AlphaGo”(阿尔法围棋)打败了职业棋手。这个软件由谷歌旗下的人工智能（AI）开发商“DeepMind”所研发。机器人闯进了围棋界？

机器人闯进了围棋界？

《自然》杂志27日发文，围棋电脑软件“AlphaGo”(以下称“阿尔法围棋”)打败了职业棋手，震撼了国际棋坛。这个软件由谷歌旗下的人工智能（AI）开发商“DeepMind”所研发，所以这个消息也令人工智能科学家们感到震撼。

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。Alpha Go从本质上则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”（policy network）和“值网络”（value network）。

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（deep convolutional neural networks）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 未来应用：语音识别、自动驾驶

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。

《自然》杂志将“阿尔法围棋”的成果归功于“深度学习”（Deep Learning）。

深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别，面部识别，驾驶自动汽车，自然语言处理，识别声音，分析生物信息数据等非常复杂的任务。

2006年之后，深度学习实际使用多于三层的神经网络，即深度神经网络。这是复杂的非线性模型，拥有复杂的结构和大量的参数，有非常强的表示能力，特别适合于复杂的模式识别问题。

这种能力在“阿尔法围棋”身上就体现的很充分。另外，这一能力将能帮助人类在未来揭示丰富的信息，并对未来或未知事件做出更精准的预测。

这些能力也是自动驾驶的汽车、Siri 等语音识别技术以及Face.com（Facebook 最近获得的面部识别软件）的基础，越来越精准的翻译软件也归功于这样的AI技术。

谷歌高级工程师也还预测神经网络会在其他科学领域扮演重要工具，例如在基因行为预测，药物，蛋白质，新的医疗方案等。

果壳网写下了一段意味深长的评论：“AI一定会进入我们的生活，我们不可能躲开。这一接触虽然很可能悄无声息，但意义或许不亚于我们第一次接触外星生命。”

人工智能飞跃史

1950年，计算机科学先驱阿兰·图灵预测到2000年计算机就可以思考：拥有与人类同等水平的创造力、解决问题的能力、个性和适应性行为。他提出了一种判断机器能否进行思考的测试：图灵测试。

1956年，在达特茅斯会议上，一些研究者提出创造一个人工大脑，人工智能（AI）领域终于诞生。

在1980年代，“专家系统”的概念被计算机公司广泛应用，这是对于人工智能山野探索的开端。

1989年，卡内基梅隆大学研发了名为“Deep Thought”的专家系统，能够像大师一样下象棋。

1997年，IBM的计算机深蓝第一次击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。

2005年，斯坦福大学延至的机器人赢得了美国Darpa大挑战，在这个美国国防高级研究计划局组织的自动驾驶汽车挑战中，它在荒漠赛道中行驶了131英里。

2011年，Watson 战胜了电视智力竞赛Jeopardy 的冠军。

据说AlphaGo在同其他围棋程序进行的总计495局的较量中取得只输一局的辉煌战绩。它的对手也包括Crazy Stone、Zen和Pachi三个先进的计算机围棋程序。不知能赢AlphaGo一局的围棋软件是哪一个?

真的，欧洲冠军啥水平？  我 考 我爱你 google  就是比百度强，干倒防火长城

这欧洲围棋冠军是法国国家围棋队教练，棋力肯定要比中、日、韩那些顶尖高手差的，但还算专业。等到3月份AlphaGo挑战韩国九段棋手李世石时，比赛结果揭晓后，我们就知道人类围棋高手和人工智能围棋谁高谁低了。据网上调查，有80%以上的网友看好李世石取胜，但围棋软件作者对自己的围棋程序却信心满满的。

谷歌围棋程序击败欧洲围棋冠军，有网友评论称，“欧洲围棋冠军最多业余5段……复仇的希望寄托于中韩旗手。”看过樊麾的简历，相信网友就不会这么说了。

樊麾简历：

　　樊麾，现年35岁，1998年进入国家队，与古力、刘星是同一拨棋手。2000年初，樊麾前往法国留学。此后在围棋界泰斗王汝南的搭桥下，樊麾接触到法国围棋协会，开始了在法兰西边求学边下棋的生活。2005年，樊麾被正式聘任为法国围棋队和少年围棋队的总教练，那一年他才24岁。这些年，樊麾拿下了几乎全部的欧洲重量级围棋赛事冠军。

“阿尔法围棋”AlphaGo与现在大家熟知的顶尖围棋软件对弈的情况：

研究者也让AlphaGo和其他的围棋AI进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵Crazy Stone，Zen和Pachi三个先进的AI，胜率分别是77%，86%和99%。可见AlphaGo有多强大。

由此看来，“疯石围棋”Crazy Stone的棋力还是不错的，如果互相较量，其胜率应该在银星围棋14、Pachi（Pachi这个程序在网上很少看到）和Zen之上。

AI战胜人类职业棋手，围棋界怎么看？下面节选中国围棋天才柯洁与记者的谈话供大家参考。


2016年1月28日，权威学术期刊《自然》宣布，谷歌的围棋AI“AlphaGo”以5:0完胜欧洲冠军、职业二段樊麾，并宣布将于3月挑战世界顶尖选手李世乭。
这一消息令整个围棋界惊讶，其中也包括曾三夺世界冠军、目前名列中国围棋等级分第一的柯洁。他在微博上说：“震惊！！虽说看棋谱感觉水平有限...但可怕的是这还不是完全体，它是可以学习进化的...”
柯洁简介：
柯洁1997年9月出生于浙江丽水，今年还不到19岁。他6岁学棋，11岁冲段成功，17岁就以3:2击败邱峻九段，获得他的首个世界冠军；2016年1月，柯洁在第二届梦百合杯世界围棋公开赛决赛的中以3:2的成绩战胜韩国著名棋手李世乭九段，第三次夺得冠军。可以说，他是今天中国最令人瞩目的少年围棋天才了。

记者：过去你和电脑下过围棋吗？这次AlphaGo的成绩让你意外吗？
柯洁：小时候买过专门的围棋软件光盘，不过那个时候的水平，以现在的我来看，太弱了，实在太弱了（笑）。那时候我刚学棋，学了半年左右的时间，就能和电脑抗衡了，甚至还比他略强一些。那个时候的围棋AI明显是不行的。
后来他们也研究了各种各样的程序，比如日本的那个ZEN，到现在的话职业棋手让它四到五个子，也是没有问题的。所以现在AI战胜人类冠军，虽然是欧洲的（笑），但是也是一个质的飞跃，当时看到时我也非常震惊，所以也转发了。很快我的朋友圈之类也都是爆掉了，都是今天这个消息。太不可思议了。
我也是经常和别人吹嘛，说围棋不像象棋什么的，电脑是暂时破解不了的。大部分人都觉得，未来十年内电脑都不太可能战胜专业棋手，甭管是欧洲的还是其他国家的。这次既然能战胜，说明已经非常了不起，太超级啦，太超级啦。我原来预计是至少十年，现在看来两年到三年之内就能达到顶尖水平了。

记者：假如是不知情地去看AlphaGo和樊麾的这五盘棋，你会猜到AlphaGo不是人类吗？
柯洁：完全看不出来。这五盘棋我也仔细地看了一眼，但我没看名字，不知道谁执黑谁执白，完全看不出谁是AI。感觉就像是一个真正的人类下的棋一样。该弃的地方也会弃，该退出的地方也会退出，非常均衡的一个棋风，真是看不出来出自程序之手。因为之前的ZEN那样的程序，经常会莫名其妙的抽风，突然跑到一个无关紧要的地方下棋。它这个不会。它知道哪个地方重要，会在重要的地方下棋，不会突然短路。这一点是非常厉害的。

记者：就电脑的表现来看，你对它布局，中盘，官子三个阶段的评价，分别是什么水平？
柯洁：按照我的评价，它的水平大概就是冲职业段之前的水平，虽然职业还到不了，但是无限接近于职业了。关于这几个阶段，我的感觉是都差不多，非常均衡，也看不出哪个地方是机器，这个很恐怖（笑）。当然这只是看了五盘棋，也看不出它的短板来，可能是因为对手发挥得太糟糕了（笑），我也看不出来具体的哪里好哪里不好。

记者：AlphaGo三月份将和李世乭老师对战，你觉得谁的赢面会大一些呢？

柯洁：从这五盘棋展示出来的实力来看，李世乭必胜无疑。但是这其实是10月份下的棋对吧，这半年期间可能又有一个飞跃，那我就不知道了，它也会学习嘛。但从现在来看，我还是谨慎看好李世乭的。二者的差距，我们有人评价说，大概是让先、倒贴目不到一点的水平。
但这段时间我不知道它会有什么长进。我也不太懂电脑，所谓的“脑盲”（笑），但我们围棋界也有研究软件的，我们的俞斌老师（中国围棋队总教练）就是做这个方面的。他觉得这个事情完全不可思议，下起来太像人了。我一开始看到的时候都怀疑这个消息的真实性，但既然他们说是真的，那我也还是相信是真的吧。
不过我觉得李世乭多半还是会赢的。谷歌这次可能是有点挑战得太早了，可能应该再成熟一年的时间，再沉淀一下。我觉得这可能太着急了。如果输的话，可能会输的很惨，下五盘输个零比五，白送李世乭一百万美元。但这个广告效应是达到了嘛，大家都听到他们吹了（笑）。

记者：如果有机会，你想和AlphaGo下几盘吗？会采用什么战略战术来应对呢？

柯洁：我当然非常想和它下了！当然不是为了钱或者什么的，而是想看看自己到底有什么实力。因为它和樊麾下的这五盘棋，其实是樊麾下得太糟糕了我觉得，完全是……有点看不下去，没法看的（笑）。甚至大家对这个棋谱都有很多质疑，怀疑他是不是有意放水，搞不清楚。他可能也是好久不下棋了，实力表现非常糟糕。
但不只是我想下，我们棋院可以说所有人都想和机器一战，都想挑战一下这个“阿法狗”。我觉得只要是懂点围棋的都会想和这个计算机高手下一盘吧！都非常期待看看它到底有多大的实力，有多大的能量。
我觉得我去下的话也非常有信心能战胜这个阿法狗。这是就现在来说啊，以后不知道。


记者：你刚才说到围棋最困难的棋类运动之一。你有没有下过别的棋？你觉得围棋到底难在何处呢？
柯洁： 其实我别的棋都很糟糕啦，而且我也是有意的避开这些棋类，因为我怕要是学了比如象棋和国际象棋，下围棋的时候就会有分心，所以不敢学得太深，也不敢太多评价。
我觉得，大概是围棋的路数要广很多吧！象棋是九乘九，围棋是十九乘十九。围棋一个子如果被吃了，还可以吃回来，可以反复来回吃来回吃，所以是天文数字，算出来几十位几十位我都不看的。
还有一个判断的问题。象棋或者国际象棋，一个子如果被吃了，场上的优势可能很明显；但围棋不是的。围棋是你一个小地方失误之后，可能未必会发觉自己形势不利，因为非常广阔嘛。然后你的优势也非常难把握。围棋的“虚”的东西非常多，我们这帮职业选手都认为计算机不可能掌握这种人类对“虚无”的感受，这种大局感觉；但是这个AI基本上还真的是做到了，非常了不起。