人工智能围棋战胜李世石的意义在哪里
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文/maomaobear
3月9日下午，谷歌AlphaGo在人机对战的第一盘战胜李世石。虽然李世石赛前曾经表示，人工智能击败人类长期来看将是不可避免的事，但这次他将坚决为捍卫人类尊严而战。但是他还是出现了几个失误，输给了AlphaGo。
1月，国际顶尖期刊《自然》报道了谷歌研究开发的名为AlphaGo的人工智能电脑，这款人工智能于去年10月以5比0完胜欧洲围棋冠军、职业二段樊麾。
随即，谷歌旗下的DeepMind公司宣布，将邀请韩国著名职业九段棋手李世石在今年3月初与AlphaGo进行五局比赛。赛前，大部分人看好李世石连胜5局，而第一局是李世石输了。
人工智能的挑战，这个话题自从有科幻小说就有了，这次的人机大战，除了给谷歌做做大广告以外有没有现实意义呢？我们来看一下。
一、谷歌的一次大广告
计算程序下棋这个事情，自从有计算机开始就有了，李开复当年就搞过一个五子棋的程序。我们在电子游戏的时候也玩过五子棋的游戏。
但是棋与棋是不同的，五子棋的复杂度是10的28次幂，国际象棋是10的46次幂，而围棋因为棋盘大，复杂度是10的172次幂。复杂度越高，对计算能力的要求就越高，所以围棋计算机程序的水平一直无法与人类高手相比。
所以，虽然从1997年以来，计算机性能遵照摩尔定律一直在飞速增长，超级计算机每年性能都刷新纪录，但是要挑战围棋这种复杂游戏的人类高手，要到2016年才开始。
AlphaGo的研发者以前是国际象棋高手，AlphaGo在2015年10月份赢的樊麾，也算不上是高手。欧洲冠军这种头衔更像是纳米比亚乒乓球冠军一样，少体校拉出去一个就行，不用说市队，省队，国家队。
所以AlphaGo这次搞的更像是一个营销活动，而非真正想要在围棋上赢得人类，如果想要赢，应该是从樊麾这种业余顶级水平一步步向职业三四段，五六段逐级挑战，最后才进入九段高手的圈子，去挑战中韩的围棋高手。
而从第一局比赛的表现的棋力来看，中国棋院的高手认为AlphaGo有五六段的棋力，而细节只是业余水平。但是李世石还是出现失误，输了第一局，谷歌得到了一次大广告。
二、AlphaGo对未来的意义
AlphaGo是什么？在今年一月的Nature上有AlphaGo的详细介绍，AlphaGo是一套为了围棋优化的设计周密的深度学习引擎，使用了神经网路加上MCTS(MonteCarlotreesearch)，并且用上了巨大的谷歌云计算资源，使用了GPU的通用计算能力。
AlphaGo的特点在于充分利用现在的机器学习技术，可扩张的架构，它不仅仅是用一台超级计算机，而是可以利用谷歌庞大的计算资源来做这个深度学习，提升学习能力。谷歌提供了15-20名世界顶级的计算机科学家和机器学习专家和全世界最庞大的谷歌后台计算平台，看看能把围棋这种高难度的人类游戏项目做到什么高度？
围棋是相当感性的项目，它不像象棋每个子都有价值计算，目标明确就是将死对方的王，不被对方将死。围棋的形好坏是相当感性的东西。对优劣的判断也不是纯计算的结果。
把人类感性的东西，通过计算机庞大的计算能力和高水平的人工智能程序来解释，通过机器的自我学习来提升，这是很有意义的。
AlphaGo里面的深度学习、神经网络、MCTS，和AlphaGo的扩张能力计算能力都是通用的技术。AlphaGo今天要进入一个新的应用领域，用AlphaGo的底层技术和AlphaGo的团队，应该可以更快更有效地开发出解决方案。
AlphaGo如果有朝一日在围棋上击败顶级的人类智能，那么这种学习能力用于其他难以精确计算而依靠人类经验判断的领域，也会击败人类。
要知道，现在传感器实际上有远远优于人类的感知能力，如果计算机对非精确描述的事物学习能力也超过人类，那么人类真的就可以被替代了。
无人驾驶是小菜一碟，人类能学会的，计算机都可以学会，而且学得更好，那么人类的所有的技能与经验就全部变成可替代的了，包括编程。计算机可以自我发展，完成各种功能，人类的各种劳动都可以解放了。
三、科幻共产主义
共产主义一直被当作乌托邦，但是人工智能却真的有可能最大程度的满足人类需求。
计算机具备了深度学习能力以后，人类的所有劳动都可以被替代。工厂是无人的，车辆是无人的，飞机是无人的，饭店服务员是机器人，名厨是一台自动烹调的机器，人类只复杂在机器故障或者失灵时候，做人为的干预与检修。而机器给人创造的财富几乎没有上限，只取决于自然资源的多少。
能源如果搞定了可控核聚变，那么能源几乎也是无限的。
人类的各种不切实际的欲望，随着大脑研究的深入会变成一组脑电波，当你需要时，接入计算机，就可以提供你任何想要的梦。
那将是一个科幻共产主义的世界，人类的工作变得简单轻松，只是监控机器，保证其运行就可以获得无尽的财富。人类的欲望可以在梦中完成，现实中人类只要做好自己的小角色就可以了。
这个世界听上去似乎很熟悉，没错，TheMatrix就在不远的将来。
（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）
腾讯世界人工智能围棋大赛
6月23日到24日预赛（已结束）预赛（现场），进行7轮瑞士积分编排赛，前8名进入循环圈。
7月9日到21日循环赛8强循环圈（网络），在腾讯野狐围棋平台上进行7轮循环圈比赛，前4名进入现场总决赛
复赛用时规则：每方30分钟保留时间，1分钟5次读秒，超时判负
复赛时间、对阵：每日14:00、19:00开始比赛（对阵双方执黑、白各一局）
7月28日到30日总决赛总决赛（现场），半决赛5番棋胜者进入决赛；决赛7番棋决出最终冠军。
赛事积分制的特点是：1、可以准确地排名，不仅冠军可以决出，而且每个参赛者的名次都可排出来，而淘汰制一般不具备这一点
2、总轮次不会太长，比如单循环赛，需要N-1轮（N为参赛者数量），瑞士积分制轮次可以比单循环赛少很多
3、每个人都可以参与所有的轮次的比赛，不会被提前淘汰
赛事积分制比赛方法：第一轮随机编排、两两对阵，以后积分相同或相近者两两对阵，之前相遇过的不再相遇；
所有轮次结束后，一般依次根据积分、对手分（对手的积分之和）、累积分（每轮积分之和）进行排名（各比赛排名规则可能稍有不同）
赛事积分制编排示例：假设共有8支参赛队，编号分别为：1-8
首先根据参赛队数量，确定轮次为3轮（因为2的3次方=8，一般可根据此规则来确定轮次）
第一轮随机编排：1VS3（1胜）4VS5（4胜）
2VS8（8胜）6VS7（7胜）
第二轮随机编排：1VS8（1胜）2VS3（2胜）
4VS7（7胜）4VS5（5胜）
第三轮随机编排：1VS7（1胜）6VS8（6胜）
3VS4（4胜）2VS5（5胜）
最后1共3胜获得冠军，其它参赛者排名依次根据积分、对手分、累积分进行排名。
围棋人工智能面临最后瓶颈 PK李世石看好谁
视频加载中，请稍候...play设计团队解密谷歌围棋向前向后李世石战AlphaGo，您看好谁？点击观看动图棋谱就在今天，国际顶尖期刊《自然》报道了谷歌研究者开发的新围棋AI。这款名为“阿尔法围棋”（AlphaGo）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。在围棋人工智能领域，实现了一次史无前例的突破。
早在2015年11月便有媒体报道facebook进军智能围棋领域的消息，希望解决一个困扰计算机科学家数十年的问题：如何开发一款能够在围棋中击败人类的软件。经过一段时间的探索，facebook所开发的软件DarkForest在国外的围棋对弈平台KGS上可以击败业余4段或者5段选手。要知道，仅仅在进入这个领域不长的时间内，取得这样的成绩是足以令人骄傲的。
然而，另一家著名的科技公司Google已在15年10月悄然展开行动。就在今天他们的设计团队所创造的这款名为“阿尔法围棋”（AlphaGo）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。这是史上的第一次，职业围棋选手输给了围棋计算机软件。这样的结果无疑让设计团队极为振奋，可以说在围棋人工智能这一领域的较量上，Google完成了对facebook的弯道超车。
取得这样巨大的突破，那么距离击败人类最顶尖的棋手还遥远吗？
樊麾二段计算机围棋击败人类，此前只是人们的设想，现在人类不得不直面这一问题。究竟还有多大的距离？那么要从这次击败的对手樊麾说起。樊麾1981年12月27日生于陕西西安，1996年初段，2000年二段。少年时期曾入选过中国国少队。随后移民法国，目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。
从棋谱看，樊麾给AlphaGo的考验还不够樊麾能真正代表职业水准吗？并不能
毕竟远离中日韩这些围棋强国多年，竞技环境并不能得到保障，樊麾曾多次代表欧洲参加智运会、智英会等世界智力运动赛事，对中日韩棋手也是难求一胜。那么现在的他相当于目前中国的什么水平呢？从此次公布的棋谱来看，樊麾的棋力与当年已有明显退步，大致与国内的普通业余6段相当。而业余顶尖选手距离职业顶尖的差距大概在一先上下。我们姑且认为AlphaGo已经强于普通业6，靠近业余顶尖选手。那么也就是说，目前的AlphaGo距离顶尖职业选手，应当还有一先多的差距（一个7.5目的贴目以上）。如果稍微说的刻薄一点，这次并不能算是计算机围棋真正击败了职业选手。
李世石将在3月迎战AlphaGo不过，AlphaGo的设计者已经坐不住了，在接下来3月份，AlphaGo将和韩国九段棋手李世石在首尔一战，奖金是由Google提供的100万美金。
AlphaGo突破的意义在哪？突破之后又是什么？
其实，在此之前关于计算机围棋何时击败人类的话题便已经在围棋界讨论得热火朝天。有的观点认为需要10年左右，有人认为是1年，还有一部分人认为永远不可能。不论是那种观点，普遍都认为智能围棋在业余6段左右会遇到一次前所未有的瓶颈。那么，AlphaGo突破的意义在哪？
其一，就在于他如此神速的来到了这个瓶颈面前。让所有人都猝不及防，带给棋界人士的错愕感就像你一觉醒来发现梅西转会到了皇马一样。让所有人真正意识到它所具备的潜力。
其二，让它的设计团队坚定了信心，确立接下来的改进方向。对于其他研究智能围棋领域的团队也是一次极大的振奋。
其三，水平远超以往的任何一款围棋软件。它可以成为人类最忠实的对弈伙伴，永远不知疲倦，不会对你耍赖也不会输棋后破口大骂。甚至是成为职业棋手的训练工具。
征服人类看来只是时间问题AlphaGo究竟厉害在哪里？它的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”（policynetwork）和“值网络”（valuenetwork）。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较好的招法，放弃差的选择。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。最可怕的是，AlphaGo可以实现自我完善和成长，也就是不断地学习进步，而且它并不是一盘一盘的下，而是一天就能玩100万局。所以研究团队相信AlphaGo只要经过了足够的训练，就能击败所有的人类选手。这也是他们希望在2个月后便挑战李世石的原因。
杰米斯·哈萨比斯（DemisHassabis）是GoogleDeepMind的CEO在这项挑战中谷歌的AlphaGo似乎是在和Facebook的围棋软件DarkForest进行时间赛跑，而不是李世石。
但是，围棋就这样被攻克了吗？是不是还有什么忽略了？
人类围棋的最高水平究竟比计算机高明在哪里？其实就在于一些定式、死活、对杀计算这些“实”之外的一些“虚”的东西。
李世石执黑VS朴廷桓，黑2诡异的脱先究竟隐藏的是什么？以李世石与朴廷桓名人战决赛第4局的较量为例，李世石在白1托右下角的时候出人意料地选择脱先2位尖，着实令人感到匪夷所思。我们不去评价这手棋是不是棋盘上最佳的一手，这手棋的关键在于很多隐藏的意图。计算机可能会通过棋型判断左边的黑棋会不会有安全问题，如果没有断然不会自补一手，而是思考右下局部如何应对，但李世石为何下这一手呢？1加强了左边黑棋的，2瞄着下边的冲断，3瞄着侵消左边白棋，4瞄着将来或许可以攻击上边的白棋。这几个意图在这一手落下之后便不在神秘，但在落子前这些信息是完全隐藏的。
如何发现这些隐藏的信息、意图以及做出选择之前全方位的模糊价值判断，才是计算机攻克这次瓶颈的关键所在。然而，一旦突破之后，恐怕围棋人工智能将不可阻挡。
人类发明了汽车，跑得比人快得多。发明了船和潜艇，也比人更能驾驭江河湖海。发明了飞机征服了天空。现在，人类发明的计算机正在展开智能领域的凶悍攻势，围棋或许是人类最后的堡垒。3月AlphaGo与李世石史无前例的人机大战，您看好谁？
新浪体育讯（新浪围棋深度报道组易风）