人工智能对自然科学研究的影响 人工智能对围棋

人工智能对自然科学研究的影响

李剑超陕西师范大学

人工智能是一种模拟和扩展人类智能的技术，它在各个领域都有着广泛的应用和发展。近年来，人工智能在围棋等领域取得了惊人的成就，甚至超越了人类的水平。这引发了我一个问题：人工智能是否可以代替或者超越我们科学家来做一些自然科学研究，或者是做一些我们科学家也无法实现的研究？

以围棋为例，阿尔法围棋（AlphaGo）是一种基于深度学习和强化学习的人工智能程序，它可以通过自我对弈来不断地提高自己的水平。2016年，阿尔法围棋在与世界冠军柯洁的对战中以4:1的比分获得了胜利，这被认为是人工智能领域的一个里程碑。那么，是什么决定了人类的失败和阿尔法围棋的胜利呢？我认为主要是探索的数量问题。据估计，阿尔法围棋只用了半年时间，就通过自我对弈实现了人类几千年的对局量，或者是超过几个数量级。如果柯洁也有这样的对局量的话，也许他也可以成为围棋上帝。但是，我们能否在一个有限的时间里让一个人获得这样的对局量呢？我们有什么技术手段呢？

另一个问题就是阿尔法围棋只用了一年甚至半年的时间就达到了无人能敌的水平。如果它再用两年三年甚至五年的时间继续学习和进步，它会形成一个什么样的围棋水平呢？它会不会创造出一些我们人类无法理解或模仿的围棋策略和技巧呢？

这些问题让我联想到自然科学研究领域。自然科学研究是一种探索自然现象和规律的活动，它需要通过实验和观察来获取和分析数据，从而发现原理和理论。然而，自然科学研究也面临着很多困难和挑战，比如数据量大、数据质量低、数据分析复杂、理论建模难等。这些困难和挑战限制了我们科学家对自然界的认识和理解。那么，人工智能是否可以帮助我们克服这些困难和挑战呢？人工智能是否可以像阿尔法围棋那样，在自然科学研究领域取得突破性的进展呢？

我认为答案是肯定的。人工智能具有很多优势和潜力，可以在自然科学研究领域发挥重要的作用。例如：

-人工智能可以利用各种先进的技术和手段来快速地生成和收集大量的数据，而不需要在真实的实验环境中进行复杂和耗时的实验。这样可以提高数据的覆盖度和完备性，可以发现更多的细节和差异，可以提高理论和模型的精确度和可靠度。

-人工智能可以利用深度学习和强化学习等方法来直接从数据中学习出模型和规律，而不需要依赖于已有的理论或假设。这样可以增加对自然现象的认识和理解，可以发现更多的联系和规律，可以提高理论和模型的丰富性和创新性。

-人工智能可以利用神经网络、支持向量机、决策树等方法来对数据进行分类和识别，而不需要人为地设定问题或假设。这样可以实现对自然现象的自动化和智能化的分析和判断，可以提高研究的效率和质量。

当然，人工智能也有其局限性和风险，比如缺乏可解释性、容易受到干扰或攻击、可能违背伦理或道德等。这些局限性和风险需要我们科学家进行严格的监督和控制，以保证人工智能在自然科学研究领域的合理和安全的应用。

综上所述，人工智能对自然科学研究有着重要的影响和价值，它可以代替或者超越我们科学家来做一些自然科学研究，或者是做一些我们科学家也无法实现的研究。我们应该积极地利用人工智能来推动自然科学研究的发展，同时也要注意防范人工智能可能带来的问题和危害。返回搜狐，查看更多

围棋的后人工智能时代 与人类共同寻找围棋真理

1。引子

《自然》杂志在2016年1月27日发文，围棋电脑软件“AlphaGo”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。而在此之前，围棋人工智能的启蒙，萌芽以及发展都和围棋职业棋手的差距很大，由此看来，这一次人工智能对围棋的挑战来势汹汹！

2。围棋的后人工智能时代

（1）无论这一次AlphaGo与李世石九段之间的终极挑战的最后结果如何，围棋的后人工智能时代已经不可避免的来临！

Ps：2012年，在德国的欧洲围棋大会和第十四届华人名人围棋邀请赛炎黄杯期间，原中南大学外国语学院教授何云波，欧洲围棋联盟副主席黎婷以及中南大学数学与统计学院教授武坤均有出席，当谈及围棋的人工智能与职业棋手的对抗什么时候来临时，武坤教授认真的说：“不超过十年，九年！”，而此后每过一年当有朋友问及相关问题时，武坤教授都会在回答时很认真的减去一年。所以谷歌推出AlphaGo今年产生突破时，正好差5年，虽稍有意外，但绝不吃惊。

Ps：今后的5年，便是围棋的后人工智能时代，一方面人工智能有了足够的重器，让职业围棋界有足够的重视，另一方面因为围棋的复杂性和未知面（这与国际象棋不可比拟），人工智能专家对职业围棋界有足够的重视。

（2）所谓的AlphaGo的思路便是利用大型的高质量的棋谱数据库（基于图形），训练深度卷积神经网络（deepconvolutionalneuralnetworks）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。实际上，在“阿尔法围棋”中综合运用了两种不同的神经网络：“策略网络”（policynetwork）和“价值网络”（valuenetwork）。因此，这一波的冲击的力度和效果的确是借此利器！

Ps：谷歌之外的，各国各公司如Facebook、高通、IBM、微软等公司也在做相同的工作，大同小异，均是利用神经网络来做快速的形势判断。从理论上，只要采用这个思路，可以开发出一系列的高水平的人工智能围棋软件。

（3）无论李世石九段与AlphaGo的对决比分如何，我们都不认为他就一定有第二次机会再与AlphaGo做这样的比赛（当年深蓝取胜后便是如此）。除非职业棋手和围棋界能在围棋本身上找到更大的挑战性困难。

因该方法带有自我学习的能力，人工智能本身就是人类智慧的抽象提炼和聚合的结果，所以未来人工智能体系超越人类围棋也是必然的。

Ps：该套方法可视为强人工智能的开端。

因此我们不用关心强人工智能能否在某些领域打败人类，因为强人工智能本身就是人类方方面面的智能的总和，因此总和战胜局部是必然的。

我们所更关心的应该是，第一：在围棋的后人工智能时代，我们对人类在哪些方面可以做出什么样的贡献，我们该以何种心态何种思路来做贡献。比如如何开发围棋的教育功能（智力启发，性格启发，心理启发）、社会化功能、娱乐功能等。第二：要将这些贡献实施，我们该如何付诸行动。

（4）我们认为在2016年3月9日比赛之后会有5年左右的人类棋手与后人工智能的一个共同进步的阶段，该阶段大约持续3至5年。

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。因此国际象棋也经历了同样的一个人工智能与棋手共同发展的一个阶段。

Ps：围棋相对于国际象棋而言是更复杂的。因其样本空间更大，理论更不成熟，布局棋谱更少，因此围棋的人工智能与人类围棋还有相当长一段时间的磨合期，二者相得益彰，共同发展，另外国际象棋软件算法具有穷举性特点，而围棋软件算法采用的超复杂样本空间的深度学习（不是穷举，仍具有一定概率性特点）。

当围棋人工智能与人类职业棋手进入同步成长的阶段，我们有哪些工作可做？

第一，挖掘，传承和发扬围棋文化。围棋不仅是一种复杂的、有趣的竞技运动，而且是一种高级的思维活动，它广阔、深邃的内涵，已经构成一个独特的文化形态，可以称之为围棋文化。围棋辩证法是统帅棋理、技艺的最一般的方法，这正是围棋文化哲学理想的核心和灵魂。围棋心理学也日益引起人们的关注。

第二，应用围棋进行启蒙教育。围棋的教育功能使它能对人的心理素质产生积极的影响，主要体现在智力、人格、心理健康等方面。产生这些结果的原因是围棋对人脑功能的开发具有良好效果。

第三，注重围棋理论的研究。任何学科都有其应用技术部分，只注意应用技术而忽视基础理论，这一门学科纵然一时能够获得很大的发展，最终将难免受到限制。围棋也不例外，因此我们要挖掘并研究它。

3。一只会下金蛋的鹅

（1）一个几百年前的故事

几百年前，法国一位天才数学家有个费尔马猜想，其内容是：当整数n>2时，关于的方程 没有整数解。因为它极其难以证明，所以几百年里不断有人给出新的证明和新的方法，但马上又被发现证明过程有误，持续了几百年，但意外的是每一次为证明该猜想而产生的新思想新方法却不断在其他领域中产生了巨大的影响和良好的应用。后人因此将该猜想称为“一只会下金蛋的鹅”。

古老的中国创造的智慧的围棋，几千年来还在不断的发展，不断的为人类在数不清的领域发挥贡献，更是人类一只会下金蛋的鹅。

Ps：一只“天鹅”！

（2）前强人工智能这把利刃已经举起，真希望这只金天鹅不要过快的被“杀掉”。当然更希望在未被“杀掉”的未来三到五年之内，更多的人，花更多的力量，能否努力让围棋为后世为未来下出更多的金蛋呢？

Ps：围棋哲学、围棋文化、围棋教育、围棋军事、围棋外交、围棋。。。都是这样的金蛋吧！

（3）在这个围棋后人工智能时代，每个与围棋相关或关心围棋的人必然为自然产生一种倾向吧？这一点目前网上所有的讨论都明显如此。

4。围棋理论研究

（1）围棋哲学、围棋文化等等众多金蛋，就等众多各方专家学者棋迷分门探讨，在此只望包括职业棋手在内的爱好者、专家学者能聚集起来，对目前还充满众多迷雾的围棋理论本身，认真进研究，并借助现代科学手段深入探讨。

Ps：比如对于围棋文化的研究，湘潭大学何云波教授的系列工作和胡廷楣先生与刘知青教授最近的书《对面千里》（上海文化出版社2016年出版）都是专门的研究成果。

（2）本文单就围棋理论这部分进行一下分析。

Ps：这次人工智能软件与职业棋手对抗严格地说仍然还只是在“技”的层面，还远未到“道”的层面。所以，如果，围棋的理论连黑先行的合理贴目（贴子）数量和原因，打劫的规律和原因，这些基本规律都搞不清楚，又怎么能说人工智能己经解决了整个围棋呢？显然不能！

（3）我们在此就讲讲围棋理论本身有没有可能在三五年内有所突破，尤其是我们的职业棋手能否有所作为。

Ps：首期喆理围棋沙龙于2015年11月28日下午在清华大学举行，本期沙龙三名主讲人分别是李喆六段、北京邮电大学刘知青教授、中南大学数学与统计学院武坤教授。李喆六段带来7路盘最优解的过程和思考，刘知青教授介绍目前计算机围棋的发展状况和计算机技术为解决围棋问题所能带来的帮助，武坤教授介绍了小棋盘及不规则棋盘的证明方法。刘知青教授指出，AlphaGo使用中国围棋规则，因其具有很多的优越性。如果不在计算机的层次上研究围棋，不像”喆理围棋”一样在小棋盘上研究所有变化，很难想象中国规则的优越性。

（4）围棋本身的诸多未明问题

1）对围棋来讲，究竟多少的贴目是合理的？在长期的实战对局中，黑棋胜率高是不可否认的，因此在棋手中要求黑方贴目的认识逐渐发展统一起来，由1949年日本棋院围棋规则规定：黑方贴4目半，有逐步增加之势。从1955年的第3期王座战起，黑棋贴目从4目半改为5目半。自此，包括名人战在内的全部头衔战均固定采用黑贴5目半制。再之后日韩国加到6目半，中国加为7目半。

但至今也不清楚合理的贴目应为多少呢？如果未来的棋盘会扩大，贴目又会如何？

Ps：武坤教授近年通过数学研究提出了七路及以上的棋盘先行的合理贴目应为9目的“9目猜想”，可参见“天元，围棋的奇点”一文（《围棋天地》2015年5月第一期）。李喆六段在《围棋天地》2015年10月第二期发表《七路棋盘最优解》这一里程碑性结果在七路棋盘上证实了这一点。

2）围棋中的打劫现象复杂异常，从起源上看是为了回避棋无法顺利下完而加入的，但却又不断产生新的矛盾和无法判定胜负的烦恼。

Ps：在喆理围棋的研究中我们发现“打劫”会产生贴目的震荡，这是首次发现。我们还发现，第一，在围棋宇宙张开最初（1路棋盘），天元点的能量巨大，在一定的条件时，这个能量的扩张不顺畅，从而产生震荡。当1*（4n+1）时，则不满足劫争的条件。第二，我们可以预期，当围棋的宇宙逐渐张开后，围棋的贴目将趋于稳定。第三，我们可以发现，对于偶数棋盘，比如1*2n棋盘，就没有强烈的劫争现象。第四，我们还可以预期，当棋盘扩大到一定尺寸后，“打劫”从最优的角度来看，是可以避免的，也即我们可以在对局中从一开始就可以避开打劫，而并不会影响棋局的胜负。

3）再有就是围棋的规则问题，目前主流的就有中国规则、日韩规则和应氏规则三套体系。虽然不同小异，但如能在理论上能有所突破，最终达到统计认同，毕竟是众望所归吧！

Ps：目前小棋盘研究成果发现了中国规则一系列特性和方便性，如贴子比贴目有更好的一致性，并得到围棋规则专家陈祖源的认同。

（4）如果小棋盘能够找得到围棋的理论规律，形成围棋的新布局理论、新中盘技术，必会形成一个围棋理论与人工智能技术交相辉映、相得益彰！

Ps：也许下一步的人机大战，就是强人工智能软件与以职业棋手基于新围棋理论的”天元流”的对抗！

5。尾声

（1）围棋理论的突破需要众多职业人士的联合起来才有可能。

（2）当古老智慧的围棋碰到现代科学的强人工智能，共同发展共同进步，这就是“围棋后人工智能时代”，这个时代多坚持几年，就正如《王汝南：人机大战李世石会赢希望人类多坚持一段时间》中王老所说：二者抗衡时间越长，可能越有助于围棋项目的发展。越能为人类造福”。

（3）如果未来的5年，有数不清的围棋金蛋能出现，不就是无数的小天鹅得以出生，古老的围棋不就又在重生！

（武坤何玲莉郭洁）