浅谈人工智能与围棋
1997年，IBM公司的人工智能“深蓝”在国际象棋上战胜了人类最顶点的棋手，但围棋一直是人工智能无法攻克的壁垒，究其原因，因为围棋计算量太大了，对于计算机来说，每一个位置都有黑、白、空三种可能，那么棋盘对于计算机来说就有3的361次方种可能，而宇宙的原子只有10的80次方，所以穷举法在这里行不通了。正因为如此，才有人断言，人工智能永远不可能攻克围棋。然而2016年3月份AlphaGo以4-1的比分击败李世石，让人大跌眼镜。而AlphaGo的算法也不是穷举法，而是在人类的棋谱中学习人类的招法，不断进步，而它在后台，进行的则是胜率的分析，这跟人类的思维方式有很大的区别，他不会像人类一样计算目数，而是胜率。AlphaGo的出现，给人类带来了很大冲击，改变了人类从前对围棋的一些看法，例如上图中的13在此前都是典型的非主流下法，但AlphaGo就在用，而且还很好用，人类也开始大幅度模仿。类似的还有下图还有一例，颠覆了人类对某个定式数十年的看法上图是著名的村正妖刀然而，在人工智能的世界里，没有定式在AlphaGo的计算中，白10如下图，胜率会瞬间提高10%以下是我们国家的人工智能虽然胜率不及阿尔法狗，但也很可观了（其对手均为国内冠军或世界冠军）而绝艺也在网络上帮助我们讲解围棋，下列举一例，前几天的阿尔法0自我对战此时的胜率，双方很接近。十几步过后，机器的世界中，判断白棋稍好其实这就已经很接近了从以上几个图中我们可以看出来无论是阿尔法狗还是绝艺，他们采取的方式是走与人类思维不同的道路，人类普遍的思维方式是算目数，但是机器做不到，至少没有人类那么精准，所以就改为算胜率，在它的世界中可能领先半目胜率是99%，领先10目的胜率是80%，采用一种大家从没想过的方式击败人类。