現在的谷歌AlphaGo想挑戰頂級選手會(huì )成功嗎？

AlphaGo贏(yíng)了二段歐洲冠軍，但想要贏(yíng)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(lèi)的對戰當中，已經(jīng)在慢慢獲得成功，連最難的圍棋現在都已經(jīng)攻克了職業(yè)選手，那么戰勝世界冠軍也不是不可能的事，況且已經(jīng)決定于3月份對戰九段頂級選手李世石?？梢?jiàn)人類(lèi)與AI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(gè)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(gè)是叫值網(wǎng)絡(luò )，主要是可以預測不同的分布可能會(huì )帶來(lái)什么的后果。

此次AlphaGo戰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(lái)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(shí)際能力僅為二段，高手與頂級高手之間的差距可不是一點(diǎn)點(diǎn)。而此前的圍棋軟件ZEN、Crazystone都曾戰勝過(guò)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(tīng)過(guò)圍棋，但是會(huì )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(pán)是19×19，361個(gè)點(diǎn)，那么也就是說(shuō)有3^361次方種局面，體量大約是10^170，但是目前觀(guān)測到的原子數量也才僅僅10^80個(gè)。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(wú)怪乎圍棋堪稱(chēng)是世界上最難的游戲。

此次與圍棋高手的對決無(wú)疑對于人工智能來(lái)說(shuō)是一次極大地挑戰，人工智能其實(shí)與人類(lèi)一樣，也是需要通過(guò)不斷地模仿、學(xué)習來(lái)戰勝對手的。它可以通過(guò)大量的對戰，記住對弈中的棋譜，從而可以研究出新的招數。

圍棋的歷史已經(jīng)有2500年了，流傳下來(lái)很多的棋譜，棋譜的用處除了對開(kāi)局定式的研究，很多高手還用來(lái)在實(shí)際對戰中能夠下出有借鑒意義的棋局。計算機可以記住3000萬(wàn)步的棋譜，但是人是不可能記住的，相當多的時(shí)候，需要參與者依靠現場(chǎng)的純腦力進(jìn)行計算，就像是職業(yè)選手需要對現有的棋譜進(jìn)行拆解一樣，在拆解的過(guò)程中可以研究出新的變化。棋譜其實(shí)就相當于某一個(gè)選手將一種棋局的招數達到了最優(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(lèi)的，撐死了打成平手。

人工智能系統需要記住大量的棋譜，還需要一個(gè)高手來(lái)進(jìn)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(shù)來(lái)陪練，2012年3月，在武宮正樹(shù)讓了5子和4子的前提下連勝了兩局。同時(shí)，武宮正樹(shù)“宇宙流”式下棋特點(diǎn)也被ZEN模仿了去。

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

對于人類(lèi)而言，由于先天的天賦和后天的努力都不一樣，因此每個(gè)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(jìn)不去高手榜。在大多數人眼中，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(chēng)可以讓成年人在六天之內從零基礎達到業(yè)余1段的水平，不過(guò)它們都收到了來(lái)自圍棋界的嘲笑。

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

可見(jiàn)，AlphaGo贏(yíng)了樊麾就想挑戰李世石還是很危險的，畢竟之前并沒(méi)有一個(gè)相當水準的選手進(jìn)行陪練，來(lái)學(xué)習更強的圍棋對戰技術(shù)。

正是由于圍棋的難度與復雜性，人工智能在這上面一直屢屢碰壁。一個(gè)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(guò)蠻力就可以解決，圍棋是漂亮的、有規律可循的、有形狀可追的，普通的計算機并不能做到，可見(jiàn)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。

除了谷歌的AlphaGo，Facebook也正在進(jìn)行AI挑戰圍棋的測試，就在《Nature》上報道了AlphaGo戰勝樊麾的前一天，Facebook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(shù)搜索相結合來(lái)解決圍棋問(wèn)題的新論文。Facebook人工智能實(shí)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(lái)作為案例進(jìn)行學(xué)習技能的結合，包括模式識別、問(wèn)題解決和規劃等等，同時(shí)也是一個(gè)可以用來(lái)測試新想法的工具，比如機器學(xué)習、推理和規劃的結合等等。因此，戰勝?lài)甯呤?，不僅僅是一場(chǎng)游戲，更重要的是人工智能的突破。而人工智能對于人類(lèi)的影響，將是無(wú)限可能的。

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

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

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