3月9日可能会成为写入人类史册的一天——持续五天的谷歌AlphaGo(下称“阿尔法狗”)大战李世石开始，一场世界上最会下围棋的人与人工智能的超级对弈，被全人类通过网络直播共同围观。
而就在刚刚结束的对弈中，李世石在前期优势的情况下不敌“阿尔法狗”，并在终局宣告认输。而在赛前，李世石曾自信表示自己能够赢满5盘。
李世石是谁
李世石
作为韩国超一流的职业围棋选手，李世石曾收获多个大赛的冠军，并在2003年7月获第16届富士通杯冠军后直接升为九段。可以这样说，他的实力可以代表整个韩国围棋界。但就在刚刚结束的对弈中，李世石认输，“阿尔法狗”首战告捷。而在赛前，李世石曾自信表示自己能够赢满5盘。
李世石获奖简介
然而，就是这样一个传奇的选手，此次却沦为了配角，而我们真正的主角却是由谷歌公司研发的人工智能机器人“阿尔法狗”(AlphaGo)。
“阿尔法狗”到底是个啥?
相关资料上显示：
有别于传统计算机穷举计算方式，“阿尔法狗”采用的是利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。
要知道，围棋每回合的可能性可达250种，一盘棋可以长达150回，总共有3^361种局面，而我们目前可观测到的宇宙，原子数量才10^80，所以根本不可能逆推计算。如果按照穷举法来下，凭借现在计算机的计算能力，是完全比不过人脑的，甚至连一般的围棋选手都下不过。但是“阿尔法狗”人工智能程序结合了深度神经网络机器学习方法和树搜索算法。简单来说，就是先让“阿尔法狗”观察人类下围棋，然后通过将不同决策进行比较来提升技能，这一过程被叫做强化学习。经上百万次重复后，它就可以进行对战了。
谷歌DeepMindCEOHassabis表示，用强化学习技术“教”机器下围棋，就如同教小孩子一样，不是让程序员添一段代码就完事，而是要给程序看足够多的案例，让机器自己“领悟”到正确的下法。
所以这就是“阿尔法狗”机器人最厉害的地方，它不是一个机械的编码程序，它有一个“监督预判机制”，每走一步，它会考虑这种走法是不是更有前途，这是一种类似“想象力”的能力。
这种思维模式，几乎和人类的直觉类似，使得它前所未有地更加像人类。
目前，“阿尔法狗”模仿人类的直觉判断程度约为80%，但李世石表示由于它的运算速度要优于自己，所以要格外小心。
由此看来，“阿尔法狗”与李世石的对弈结果也是一个未知数，毕竟李世石已经达到一个巅峰，而“阿尔法狗”尚处于学习状态，并且它能够在每一场棋局中学习李世石的风格，并计算出有效的应对方式。
人工智能VS人脑胜负几何?
其实，早在1997年，由IBM研制的人工智能电脑就曾击败过国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这消息曾轰动一时，并将人们的眼光聚焦在了当时正处于起步阶段的人工智能上。但“深蓝”的出现并不是第一个击败人类的人工智能，早在1963年，国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦怀疑计算机的创造性能力，同意用自己的智慧与计算机较量。下棋的时候他有一个非常不利的条件：让一个后。但当对局进行到一半时，计算机就把布龙斯坦的一半兵力都吃掉了。
这次对弈也成为了历史上首次人机对抗，有着划时代的意义。
但不论是1963年的对局还是“深蓝”的出现，它们使用的计算方式还是穷举法，就拿“深蓝”来说，它是一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑(微处理器)，每秒钟可以计算2亿步，被输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。
“深蓝”与加里·卡斯帕罗夫对弈现场
但是围棋每回合的可能性远远高于国际象棋，使用穷举法根本不可能计算围棋的棋局，因此“阿尔法狗”的出现为人工智能打开了一扇新的窗。
而“阿尔法狗”在对弈李世石前，曾以5：0的成绩完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。
樊麾与AlphaGo对弈现场
这也是人工智能首次在不让子的情况下击败职业围棋手，而它和其他围棋程序的对抗中更是获得了99.8%的胜率。
其实，此次“阿尔法狗”与李世石的对弈不论输赢，都标志着人工智能一个里程碑式的进步，也似乎在预示着我们人工智能取代人类或许就在不远的未来。
而就在刚刚结束的对弈中，李世石在前期优势的情况下不敌“阿尔法狗”，并在终局宣告认输。而在赛前，李世石曾自信表示自己能够赢满5盘。
李世石是谁
李世石
作为韩国超一流的职业围棋选手，李世石曾收获多个大赛的冠军，并在2003年7月获第16届富士通杯冠军后直接升为九段。可以这样说，他的实力可以代表整个韩国围棋界。但就在刚刚结束的对弈中，李世石认输，“阿尔法狗”首战告捷。而在赛前，李世石曾自信表示自己能够赢满5盘。
李世石获奖简介
然而，就是这样一个传奇的选手，此次却沦为了配角，而我们真正的主角却是由谷歌公司研发的人工智能机器人“阿尔法狗”(AlphaGo)。
“阿尔法狗”到底是个啥?
相关资料上显示：
有别于传统计算机穷举计算方式，“阿尔法狗”采用的是利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。
要知道，围棋每回合的可能性可达250种，一盘棋可以长达150回，总共有3^361种局面，而我们目前可观测到的宇宙，原子数量才10^80，所以根本不可能逆推计算。如果按照穷举法来下，凭借现在计算机的计算能力，是完全比不过人脑的，甚至连一般的围棋选手都下不过。但是“阿尔法狗”人工智能程序结合了深度神经网络机器学习方法和树搜索算法。简单来说，就是先让“阿尔法狗”观察人类下围棋，然后通过将不同决策进行比较来提升技能，这一过程被叫做强化学习。经上百万次重复后，它就可以进行对战了。
谷歌DeepMindCEOHassabis表示，用强化学习技术“教”机器下围棋，就如同教小孩子一样，不是让程序员添一段代码就完事，而是要给程序看足够多的案例，让机器自己“领悟”到正确的下法。
所以这就是“阿尔法狗”机器人最厉害的地方，它不是一个机械的编码程序，它有一个“监督预判机制”，每走一步，它会考虑这种走法是不是更有前途，这是一种类似“想象力”的能力。
这种思维模式，几乎和人类的直觉类似，使得它前所未有地更加像人类。
目前，“阿尔法狗”模仿人类的直觉判断程度约为80%，但李世石表示由于它的运算速度要优于自己，所以要格外小心。
由此看来，“阿尔法狗”与李世石的对弈结果也是一个未知数，毕竟李世石已经达到一个巅峰，而“阿尔法狗”尚处于学习状态，并且它能够在每一场棋局中学习李世石的风格，并计算出有效的应对方式。
人工智能VS人脑胜负几何?
其实，早在1997年，由IBM研制的人工智能电脑就曾击败过国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这消息曾轰动一时，并将人们的眼光聚焦在了当时正处于起步阶段的人工智能上。但“深蓝”的出现并不是第一个击败人类的人工智能，早在1963年，国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦怀疑计算机的创造性能力，同意用自己的智慧与计算机较量。下棋的时候他有一个非常不利的条件：让一个后。但当对局进行到一半时，计算机就把布龙斯坦的一半兵力都吃掉了。
这次对弈也成为了历史上首次人机对抗，有着划时代的意义。
但不论是1963年的对局还是“深蓝”的出现，它们使用的计算方式还是穷举法，就拿“深蓝”来说，它是一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑(微处理器)，每秒钟可以计算2亿步，被输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。
“深蓝”与加里·卡斯帕罗夫对弈现场
但是围棋每回合的可能性远远高于国际象棋，使用穷举法根本不可能计算围棋的棋局，因此“阿尔法狗”的出现为人工智能打开了一扇新的窗。
而“阿尔法狗”在对弈李世石前，曾以5：0的成绩完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。
樊麾与AlphaGo对弈现场
这也是人工智能首次在不让子的情况下击败职业围棋手，而它和其他围棋程序的对抗中更是获得了99.8%的胜率。
其实，此次“阿尔法狗”与李世石的对弈不论输赢，都标志着人工智能一个里程碑式的进步，也似乎在预示着我们人工智能取代人类或许就在不远的未来。
