人工智能5-0欧洲冠军 李世石将捍卫人类尊严
据果壳网报道：1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。欧美传统里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地，应了四十多年前计算机科学家的预言。至少还有东方，人们自我安慰道。围棋AI长期以来举步维艰，顶级AI甚至不能打败稍强的业余选手。这似乎也合情合理：国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。这一巨大的数目，足以令任何蛮力穷举者望而却步——而人类，我们相信，可以凭借某种难以复制的算法跳过蛮力，一眼看到棋盘的本质。
但是，无论人怎么想，这样的局面当然不可能永远延续下去。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。
AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局较量。图片来源：参考文献AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局较量。图片来源：参考文献
这是人类历史上，围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业选手。
AlphaGo的战绩如何？
此次比赛和以往不同。之前的比赛中，由于AI棋力比人类弱，人类选手都会让子，而且AI主要和业余段位的棋手比赛。而AlphaGo 对战樊麾是完全公平的比赛，没有让子。职业二段樊麾出生于中国，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。
研究者也让AlphaGo 和其他的围棋AI进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵Crazy Stone，Zen和Pachi三个先进的AI，胜率分别是77%，86%和99%。可见AlphaGo有多强大。
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。李世石是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。围棋是最后一个人类顶尖高手能战胜AI的棋类游戏。之前有人预测说，AI需要再花十几年才能战胜人类。所以这场比赛或许会见证历史，我们将拭目以待。
AI下围棋到底有多难？
计算围棋是个极其复杂的问题，比国际象棋要困难得多。围棋最大有3^361 种局面，大致的体量是10^170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10^80。国际象棋最大只有2^155种局面，称为香农数，大致是10^47。
面对任何棋类，一种直观又偷懒的思路是暴力列举所有能赢的方案，这些方案会形成一个树形地图。AI只要根据这个地图下棋就能永远胜利。然而，围棋一盘大约要下150步，每一步有250种可选的下法，所以粗略来说，要是AI用暴力列举所有情况的方式，围棋需要计算250^150种情况，大致是10^360。相对的，国际象棋每盘大约80步，每一步有35种可选下法，所以只要算35^80种情况，大概是10^124。无论如何，枚举所有情况的方法不可行，所以研究者们需要用巧妙的方法来解决问题，他们选择了模仿人类大师的下棋方式。
机器学习
研究者们祭出了终极杀器——“深度学习”（Deep Learning） 。深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别，面部识别，驾驶自动汽车，自然语言处理，识别声音，分析生物信息数据等非常复杂的任务。
描述AlphaGo研究成果的论文成为了1月28日的《自然》杂志的封面文章。图片来源：Nature/Google DeepMind 描述AlphaGo研究成果的论文成为了1月28日的《自然》杂志的封面文章。图片来源：Nature/Google DeepMind
AlphaGo 的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”（policy network）和 “值网络”（value network）。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，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。
其中，“值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。将这些信息放入一个概率函数，AI就不用给每一步以同样的重视程度，而可以重点分析那些有戏的棋着。
AlphaGo所使用的神经网络结构示意图。图片来源：参考文献AlphaGo所使用的神经网络结构示意图。图片来源：参考文献
AlphaGo利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样AlphaGo在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。
研究者们用许多专业棋局训练AI，这种方法称为监督学习（supervised learning），然后让AI和自己对弈，这种方法称为强化学习（reinforcement learning），每次对弈都能让AI棋力精进。然后他就能战胜冠军啦！
人类在下棋时有一个劣势，在长时间比赛后，他们会犯错，但机器不会。而且人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩100万局。所以AlphaGo只要经过了足够的训练，就能击败所有的人类选手。
Google DeepMind
Google DeepMind是这个程序的创造者，我们来看一下他们萌萌的程序员。
杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 是Google DeepMind 的CEO。图片来源：Nature Video杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 是Google DeepMind 的CEO。图片来源：Nature Video
文章的第一作者大卫·西尔弗（David Silver）。图片来源：Nature Video文章的第一作者大卫·西尔弗（David Silver）。图片来源：Nature Video
Google DeepMind 去年在《自然》杂志上发表过一篇论文，他们用增强学习的方法训练AI玩经典的Atari 游戏。其实在几年前就有人研究如何让AI玩《星际争霸》，目前人类大师还是能击败AI的。电脑游戏中大量使用人工智能技术，你有没有觉得游戏变得越来越聪明了？
那么……未来呢？
人工智能研究者面对这样的成就当然欣喜。深度学习和强化学习等技术完全可以用于更广泛的领域。比如最近很火的精准治疗，我们可以训练它们判断哪些治疗方案对某个特定的人有效。
但是，围棋毕竟不仅仅是一项智力成就。就像十多年前的国际象棋一样，围棋必定也会引发超出本领域之外的讨论。等到计算机能在围棋上秒杀人类的时候，围棋是不是就变成了一种无聊的游戏？人类的智力成就是不是就贬值了？AI还将在其他层面上继续碾压人类吗？传统认为AI不可能完成的任务是否也都将被逐一打破？人类最后是会进入AI乌托邦还是被AI淘汰呢？
没人知道答案。但有一点毫无疑问：AI一定会进入我们的生活，我们不可能躲开。这一接触虽然很可能悄无声息，但意义或许不亚于我们第一次接触外星生命。（编辑：Ent，Calo）
参考文献：
David Silver， et al。 “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search。” Nature doi：10.1038/nature16961
Mnih， Volodymyr， et al。 “Human-level control through deep reinforcement learning。” Nature 518.7540 （2015）： 529-533。
一个骄傲的AI
什么，你说上面讲算法的这几段你看不懂？
那你知道为啥你们人类会输给我们AI了吧！ cpu和内存的进步 人类尊严这次可能弄个五段就可以捍卫了，估计用不到李世石{:187:} holycow 发表于 2016-1-28 10:37
人类尊严这次可能弄个五段就可以捍卫了，估计用不到李世石
圣牛老弟，你看到这个了吗：
奖金是由Google提供的100万美金 燕庐敕 发表于 2016-1-28 10:39
圣牛老弟，你看到这个了吗：
奖金是由Google提供的100万美金
尊严输给钱了 按照现在的升段标准，这个电脑还升不到职业三段呢。不过随着运算能力的加强，只要是有规律/规则的游戏，AI总有一天会超越人类。
那又怎样呢，他们还是理解不了游戏的快乐 http://images.huxiu.com/article/content/201601/28/0813383917.jpg?imageMogr2/strip/interlace/1/format/jpg
棋谱，可惜字太小{:198:}
原文链接
http://www.huxiu.com/article/138359/1.html?f=column_feed_article huma 发表于 2016-1-28 10:46
尊严输给钱了
虎妈，这个叫做，尊严是有代价滴～～～ 本帖最后由 财迷心窍 于 2016-1-28 11:18 编辑
燕庐敕 发表于 2016-1-28 10:56
虎妈，这个叫做，尊严是有代价滴～～～
5:0欧洲冠军是随便一个中日韩一线棋手都能做到的，但Google越过这个层次直接去找李世石说明其内部的评价是很高的。但樊麾也是正经的职业二段，进过国家少年队的。让4子对阵Crazy Stone，Zen和Pachi这三个，胜率分别是77%，86%和99%也很有说服力，以前的说法就是一流AI对一线职业差4子。 常挨揍 发表于 2016-1-27 18:52
棋谱，可惜字太小
原文链接
http://www.huxiu.com/article/138359/1.html?f=column_feed_article ...
四局中盘胜 李世石又挣到100万美元了 财迷心窍 发表于 2016-1-28 11:17
5:0欧洲冠军是随便一个中日韩一线棋手都能做到的，但Google越过这个层次直接去找李世石说明其内部的评价 ...
谷歌真有信心，还是去找柯洁好了。 比赛用时很关键啊
前面大局和棋感人能有优势 收官估计搞不过电脑 本帖最后由 删除失败 于 2016-1-28 12:15 编辑
holycow 发表于 2016-1-28 10:37
人类尊严这次可能弄个五段就可以捍卫了，估计用不到李世石
那个欧洲冠军是有点水，不过alphago对crazy stone和zen的胜率超高，个人目测有业5以上的水平，上限还看不出来，普通业5还真不一定能挡得住 澹泊敬诚 发表于 2016-1-28 12:08
比赛用时很关键啊
前面大局和棋感人能有优势 收官估计搞不过电脑
古力小李这代棋手，下到后半盘没有柯洁他们这些90后的细腻和体力了。 燕庐敕 发表于 2016-1-28 10:39
圣牛老弟，你看到这个了吗：
奖金是由Google提供的100万美金
李世石现在的竞技水平下降的很厉害，已经被90后一代完全超越。不知道欧洲围棋段位赛是否有特殊待遇，围棋，还是要看中日韩。 zilewang 发表于 2016-1-28 12:13
李世石现在的竞技水平下降的很厉害，已经被90后一代完全超越。不知道欧洲围棋段位赛是否有特殊待遇，围棋 ...
樊麾原来是中国国少队的，二段是中国棋院授予的。
只是和欧洲棋手下，水平不升反降也是很有可能的。因为要提升水平，要多下“紧棋”而不是太平棋，让子棋。 燕庐敕 发表于 2016-1-27 22:11
古力小李这代棋手，下到后半盘没有柯洁他们这些90后的细腻和体力了。
现在拿世界冠军都在20岁以前了
小强春兰杯的时候杀的小李没脾气 结果没多久就被拍在沙滩上了
可不可以搞个双活＋曲四 黑电脑一下{:191:} 澹泊敬诚 发表于 2016-1-28 12:20
现在拿世界冠军都在20岁以前了
小强春兰杯的时候杀的小李没脾气 结果没多久就被拍在沙滩上了
可不可以搞 ...
四劫循环加长生如何？ 齐的隆冬强 发表于 2016-1-28 10:36
cpu和内存的进步
更重要的还是算法进步。