人工智能还没有颠覆围棋:至少打败真正高手再说
文章来源：环球科学
今天凌晨，Nature发文宣布谷歌人工智能战胜欧洲围棋冠军。3月它将挑战世界围棋冠军李世石，专家认为李世石仍有可能取胜。
几十年来，古老的围棋游戏一直是计算机难以涉足的领域，它的细微精妙使得人工智能(AI)在这方面远远落后于顶级的人类棋手。
然而，就在今天凌晨，Nature发文宣布，谷歌位于伦敦的DeepMind公司开发出的名为AlphaGo的程序，在完全公平(没有让子)的情况下，以5:0的比分击败了欧洲围棋冠军樊麾。
Nature采访了樊麾，问他被机器击败是什么感觉，同时采访了围棋与人工智能两方面的专家，问他们预测AI最终挑战世界冠军李世石是否会成功。
樊麾，欧洲围棋冠军
“在中国，围棋不仅仅是一种游戏，也是生活的一面镜子。你在围棋中遇到的问题，可能也反映着生活中的问题。”
失败的感觉是很难受的。在与AlphaGo对弈之前，我一直以为我会赢。第一局之后，我改变了策略，努力应对挑战，但最终还是输了。我觉得主要问题在于，人类是会犯错的，因为我们是人类。我们会累，会因求胜欲望过于强烈而感到压力，但计算机程序就不会这样。它们很强大，又很稳定，就像一堵墙一样。在我看来，这就是机器与人类的最大区别。如果事先没人告诉我AlphaGo是个机器的话，我会以为对手是人类——或许棋路有些奇怪，但很强，是个真正的人类。
输了比赛当然不会感到开心，但所有的职业棋手都会输棋。输棋以后我就会研究棋局，或许也会改变我的策略。我觉得这对我的将来是有好处的。
托比·曼宁(TobyManning)，英国围棋协会财务主管，樊麾与AlphaGo比赛的裁判
围棋选手都知道围棋是人工智能领域一大尚未解决的难题，大多数人都觉得计算机能达到职业人类棋手的水准，但得再过十多年才行。在这场比赛中，我本以为范麾会赢的。
而最终的结果让我深深震惊。目睹对弈过程，你甚至很难区分哪一方是人类，哪一方是计算机。在之前的很多软件中，计算机下的很多步可能都很理性，但突然就会变得毫无头绪，而在这场比赛中，几乎看不到计算机与人类的区别。
一个区别是时间的分配方式：范麾下每一步所花的时间都要比AlphaGo更久，而AlphaGo的棋路也不像人类棋手那样富有进攻性。它会非常冷静地落子，而非积极地侵略领地或提子。
对此，我觉得围棋界的反应可能和当年IBM的“深蓝”(DeepBlue)打败国际象棋大师一样，棋手会使用这个软件来分析他们自己的棋局，以找出他们在哪里犯了错误。
李夏珍(音译)，韩国围棋协会，国际围棋联盟秘书长
一开始听到计算机要挑战李世石的时候我惊呆了，我想计算机团队可能根本不知道李世乭的实力有多强，但事实上是我不知道计算机的实力有多强。我非常期待他们之间的较量。
谁会赢？我真不知道。李世石不相信计算机有他那么厉害，但我过去曾经听到过一些关于AlphaGo的消息，并被它的实力所震惊。当然，我也知道李世石有多强，所以我觉得两边获胜的可能性都是50%吧。
在我看来，围棋仍然是一项可以带给人类很多启迪的游戏，即使人工智能在这方面打败了人类，也不会削减它一丝丝的魅力。人类会接受计算机技术超越自己的现实，并找到方法让它们为自己所用。
乔纳森·谢弗(JonathanSchaeffer)，加拿大阿尔伯塔大学计算机科学家，也是2007年解决国际跳棋问题的计算机程序“奇努克”(Chinook)的设计者。
这还不能与1997年“深蓝”击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(GarryKasparov)的时刻相比肩，等到计算机程序打败真正的围棋顶尖棋手才算。“深蓝”从1989年开始就常常能击败国际象棋大师了，但直到8年以后击败卡斯帕罗夫才算得上统治了这一领域。但这一棋局让我看到AlphaGo与顶尖人类棋手的距离已经大大缩小，很可能再改进一下算法，提高一下计算能力，在一两年之内就能打败顶尖棋手。
关于三月即将进行的那场棋局，我还是赌李世石会赢。不是瞧不起AlphaGo，我觉得它就像一个天才儿童，一下子就学会了围棋，而且水平极高，但它的经验还不够丰富。而我们知道，在棋类游戏中，经验是很重要的一方面。
德米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)，DeepMind公司创立者之一
AlphaGo很可能在围棋这一领域超越最顶尖的人类，我非常期待看到它在围棋的规则之内创造出新的东西。这是我亲手打造的系统，自然对它怀有很深的感情，尤其考虑到我们打造它的方式——它会不断学习，从某种意义上说我们是在不断”训练”它，它下棋的方式也很像人类。你在写一段普通的程序时，可能对所有细节都了如指掌，事先安排好了一切，但AlphaGo不一样，它会自己学习提高，这种能力是很了不起的。
戴维·西尔弗(DavidSilver)，DeepMind公司的计算机科学家
我没下注赌AlphaGo赢，不过三月这场比赛的结果的确会对我们的名声有很大的影响，如果输了，我们会非常失望的。但一切皆有可能，人类总有很多技巧，有些是我们无法训练我们的计算机来应对的。(撰文伊丽莎白·吉布尼(ElizabethGibney)翻译丁家琦)
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