AlphaGo贏了二段歐洲冠軍，但想要贏九段李世石還差一段距離。

最近被不斷刷屏的就是谷歌的AI戰(zhàn)勝了歐洲圍棋冠軍。很多人都在猜想，這是不是就代表人工智能在與人類的對戰(zhàn)當中，已經(jīng)在慢慢獲得成功，連最難的圍棋現(xiàn)在都已經(jīng)攻克了職業(yè)選手，那么戰(zhàn)勝世界冠軍也不是不可能的事，況且已經(jīng)決定于3月份對戰(zhàn)九段頂級選手李世石?？梢娙祟惻cAI之間的防護墻正在慢慢坍塌。

這次谷歌使用的人工智能軟件叫做AlphaGo，由去年收購的人工智能公司DeepMind所研發(fā)，起到關(guān)鍵作用的就是兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一是決策網(wǎng)絡(luò)，負責下一步走法；另一個是叫值網(wǎng)絡(luò)，主要是可以預(yù)測不同的分布可能會帶來什么的后果。

此次AlphaGo戰(zhàn)勝的歐洲圍棋冠軍樊麾（法國國家圍棋隊總教練)，并且以5-0完勝。3月份即將迎來一次真正意義上的歷史性對決，與韓國圍棋九段高手李世石的對弈。畢竟樊麾雖為歐洲圍棋冠軍，但是實際能力僅為二段，高手與頂級高手之間的差距可不是一點點。而此前的圍棋軟件ZEN、Crazystone都曾戰(zhàn)勝過九段圍棋高手，但是都是在對方讓子的前提之下。

很多人都聽過圍棋，但是會的人卻很少，精通的更是少之又少，畢竟大家都知道圍棋很難，但是圍棋到底難在哪里呢？

圍棋的棋盤是19×19，361個點，那么也就是說有3^361次方種局面，體量大約是10^170，但是目前觀測到的原子數(shù)量也才僅僅10^80個。而國際象棋每一步平均也只有35種可能的走法，但是圍棋卻有2^155種局面，無怪乎圍棋堪稱是世界上最難的游戲。

此次與圍棋高手的對決無疑對于人工智能來說是一次極大地挑戰(zhàn)，人工智能其實與人類一樣，也是需要通過不斷地模仿、學(xué)習來戰(zhàn)勝對手的。它可以通過大量的對戰(zhàn)，記住對弈中的棋譜，從而可以研究出新的招數(shù)。

圍棋的歷史已經(jīng)有2500年了，流傳下來很多的棋譜，棋譜的用處除了對開局定式的研究，很多高手還用來在實際對戰(zhàn)中能夠下出有借鑒意義的棋局。計算機可以記住3000萬步的棋譜，但是人是不可能記住的，相當多的時候，需要參與者依靠現(xiàn)場的純腦力進行計算，就像是職業(yè)選手需要對現(xiàn)有的棋譜進行拆解一樣，在拆解的過程中可以研究出新的變化。棋譜其實就相當于某一個選手將一種棋局的招數(shù)達到了最優(yōu)狀況，但是后人在研究當中是可以不斷超越的，可以研究出新的走法。谷歌的該款智能軟件就在于可以在棋譜的訓(xùn)練中計算出新的走法，否則僅僅是記錄原有的棋譜是不可能打敗人類的，撐死了打成平手。

人工智能系統(tǒng)需要記住大量的棋譜，還需要一個高手來進行陪練。ZEN之前選擇了日本一流的圍棋選手——九段棋手武宮正樹來陪練，2012年3月，在武宮正樹讓了5子和4子的前提下連勝了兩局。同時，武宮正樹“宇宙流”式下棋特點也被ZEN模仿了去。

所以說，AlphaGo如果想戰(zhàn)勝李世石，那么就需要找李世石或是和李世石差不多的頂級高手進行陪練，要熟悉李世石的下棋特點，這樣才能增大贏的幾率，不過現(xiàn)在時間上還是相當緊迫的。

對于人類而言，由于先天的天賦和后天的努力都不一樣，因此每個人提升的速度都不一樣，就像有人20歲就可以躋身世界冠軍一樣，但是有人一生可能也進不去高手榜。在大多數(shù)人眼中，圍棋是不可能一蹴而就的，之前輿論炒的很火的“真瘋叔叔”和“六天速成法”號稱可以讓成年人在六天之內(nèi)從零基礎(chǔ)達到業(yè)余1段的水平，不過它們都收到了來自圍棋界的嘲笑。

但是，這個可能性放在人工智能系統(tǒng)上是可能實現(xiàn)的。但是要想職業(yè)二段挑戰(zhàn)職業(yè)九段，那么贏的可能性并不大。圍棋起源于中國，在亞洲地區(qū)的流行程度要高很多，但是在歐美地區(qū)普及率還比較低，這也就因為為什么歐洲圍棋冠軍才二段的水平。

可見，AlphaGo贏了樊麾就想挑戰(zhàn)李世石還是很危險的，畢竟之前并沒有一個相當水準的選手進行陪練，來學(xué)習更強的圍棋對戰(zhàn)技術(shù)。

正是由于圍棋的難度與復(fù)雜性，人工智能在這上面一直屢屢碰壁。一個多月之前，DeepMind的CEO Demis Hassabis表示，他們的秘密團隊很有可能破解了圍棋，圍棋并不像國際象棋一樣通過蠻力就可以解決，圍棋是漂亮的、有規(guī)律可循的、有形狀可追的，普通的計算機并不能做到，可見圍棋是相當了不起的，而他們所做的事更是一件了不起的挑戰(zhàn)。

除了谷歌的AlphaGo，F(xiàn)acebook也正在進行AI挑戰(zhàn)圍棋的測試，就在《Nature》上報道了AlphaGo戰(zhàn)勝樊麾的前一天，F(xiàn)acebook也在arXiv.org上更新了一篇用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡洛樹搜索相結(jié)合來解決圍棋問題的新論文。Facebook人工智能實驗室負責人Yann LeCun表示，這是一項非常艱巨的任務(wù)，因此使用圍棋來作為案例進行學(xué)習技能的結(jié)合，包括模式識別、問題解決和規(guī)劃等等，同時也是一個可以用來測試新想法的工具，比如機器學(xué)習、推理和規(guī)劃的結(jié)合等等。因此，戰(zhàn)勝圍棋高手，不僅僅是一場游戲，更重要的是人工智能的突破。而人工智能對于人類的影響，將是無限可能的。

從國際象棋的歷史看，從1997年第一次打敗人類選手，到2006年再無人類選手可以戰(zhàn)勝。但是人工智能想要在圍棋上戰(zhàn)勝人類，還需要長時間不斷地學(xué)習、模仿，才有可能打敗人類頂級選手的可能。

而這一次，挑戰(zhàn)李世石的成功性并不大。但我們也不能否認，人工智能現(xiàn)在是越來越強，總有一天會相當強，機器人威脅論并不是空穴來風。

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