谷歌人工智能横扫欧洲围棋冠军，韩国李世石将捍卫人类尊严

在人工智能飞速发展的现在，很难说未来是否有一天计算机程序将赶超人类的大脑。

当地时间1月27日，英国《自然》（Nature）杂志发表封面论文：谷歌旗下人工智能公司Deep MInd的创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)表示，谷歌在人工智能领域取得重要进展，开发出一款能够在围棋中击败职业选手的软件-AlphaGo（阿尔法围棋）。

在2015年10月5日-10月9日的闭门比赛中，AlphaGo以5：0的成绩赢了出生在中国的华裔法国围棋队总教练、职业围棋二段樊麾，这是计算机程序在不让子的情况下，第一次在完整的围棋游戏中击败人类职业选手。在这之前人们总以为，至少要等到2025年人工智能才能达到这一成就。樊麾出生于中国，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。

此前在三子棋、跳棋和国际象棋等棋类上，计算机程序都曾打败过人类，从上世纪90年代中期战胜全世界跳棋顶尖高手的Chinook程序，到IBM公司研发的超级计算机“深蓝”在1997年第一次战胜了国际象棋冠军卡斯巴罗夫。

但相比拥有2500多年历史的围棋而言，国际象棋的算法要简单的多。国际象棋中取胜只需“杀死”国王，而围棋中则用数子或比目的方法计算胜负，并不是简单地杀死对方棋子。在游戏进行当中，围棋拥有远比国际象棋更多的选择空间，这也是为什么人工智能、机器学习的研发者们始终希望在此取得突破的原因。

哈萨比斯自己也非常热衷于围棋和国际象棋。“围棋的棋局比宇宙中的原子数量还要多。”他说，“与国际象棋相比，围棋更为微妙，体现更深的智力水平。”

在这之前，计算机程序对人类的挑战在围棋领域一直举步艰难，这样来看，谷歌此次的胜利对于人工智能领域来说有着深远的意义。

值得注意的是，Facebook首席执行官马克•扎克伯格(Mark Zuckerberg)也刚刚宣布，其团队接近打造出赢得围棋比赛的人工智能。

据悉，此次谷歌推出的AlphaGo，将所有可能的走法构建成高级搜索树与深度神经网络结合在一起。这些神经网络通过12个处理层传递对棋盘的描述，处理层则包含数百万个类似于神经的连接点。

其中一个神经网络“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法，另一个神经网络“价值网络”(value network)则预测比赛胜利方。谷歌用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络，与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习。AlphaGo通过广泛使用谷歌云平台，完成了大量研究工作。

值得注意的是，AlphaGo不仅能遵循人工规则的“专家”系统，它同时还可以通过“机器学习”自行掌握如何赢得围棋比赛。谷歌希望AlphaGo能够运用这些技术解决现实社会最严峻、最紧迫的问题，从气候建模到复杂的灾难分析。

目前AlphaGo的决策网络可以击败大多数具有庞大搜寻树的最先进的围棋程序。据谷歌透露，AlphaGo还将于2016年3月在韩国首尔和韩国围棋选手李世石九段一决高下，李世石是近10年来获得世界第一头衔最多的棋手，谷歌为此提供了100万美元作为奖金。李世石表示很期待此次对决，并且有信心获得胜利。

“尽管游戏是快速和高效率开发和检验人工智能算法的完美平台，但最终我们希望把这些方法应用于现实世界的重要问题。”哈萨比斯说。

AlphaGo的发布，也是Deep MInd在2014年1月被谷歌收购以来首次发声。在被收购之前，这家位于伦敦的人工智能领域的公司还获得了特斯拉和SpaceX创始人埃隆·马斯克的投资。