机器人闯进了围棋界？围棋人机大战谷歌程序赢了！
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《自然》杂志7日报道，围棋电脑软件“AlphaGo”（“阿尔法围棋”）打败了职业棋手。这个软件由谷歌旗下的人工智能（AI）开发商“DeepMind”所研发。
自然杂志封面
对于今年3月的比赛，韩国九段棋手李世石有信心取胜。
围棋被视为计算机最难精通的游戏，一直困扰着研究者，直至今天才有重大突破。（资料图片）
年，全世界都见证了卡斯帕罗夫的失利。（资料图片）
机器人闯进了围棋界？
《自然》杂志7日发文，围棋电脑软件“AlphaGo”（以下称“阿尔法围棋”）打败了职业棋手，震撼了国际棋坛。这个软件由谷歌旗下的人工智能（AI）开发商“DeepMind”所研发，所以这个消息也令人工智能科学家们感到震撼。
这款名为“阿尔法围棋”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。
你可能想到了年计算机程序“深蓝”和国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战。在那次比赛中，卡斯帕罗夫输给了这个IBM开发的计算机程序。这是人工智能历史上的划时代事件。
而这次比赛的意义毫不逊色。
年，当IBM“深蓝”计算机在象棋上称霸时，它使用的是手工编码的规则，在搜索时将穷尽所有可能发生的步法。AlphaGo从本质上是随着时间而学习的，可以识别出可能具有优势的模式，然后模拟出数量有限的潜在结果。
完成这个成就有多难？
东方的围棋被认为更加复杂，更加需要棋手难以置信的直觉。
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50种可能，一盘棋可以长达回合。
就博弈的局面来讲，一般认为国际象棋为10的13乘方，而围棋则有10的乘方以上。这导致软件来不及列举出所有能赢的方案，导致不敌职业棋手。
所以，在此前的比赛中，围棋AI一般和业余段位的棋手比赛，而且人类选手都会让子。但是“阿尔法围棋”的对手是法国国家围棋队教练、欧洲围棋冠军，而且没有让子。
阿尔法围棋是怎么做到的？
DeepMind团队表示，“阿尔法围棋”的关键在于使用的深度神经网络。
在这样的网络中，如果你将足够多的关于树木的照片输入进去，它们就能学会识别出一棵树。如果输入足够多的对话，它们就能学会如何进行一段得体的对话。如果输入足够多的围棋走法，它们就能学会下围棋。
实际上，在“阿尔法围棋”中有两种不同的神经网络：“策略网络”和“值网络”。
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。
“阿尔法围棋”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“阿尔法围棋”在分析了比如未来0步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。
也有许多专家相信，人类掌握围棋的秘诀在于模式识别——通过棋子组成的图形形状来判断优势和弱点，而不是预测几步棋后的走向。
也正是因为这个原因，模式识别算法的最新进展有可能会大大改进计算机的表现。新算法利用大型的图片数据库，训练深度卷积神经网络来识别物体和面孔。这一网络借鉴了人脑的信息处理机制，与人脑的神经结构有相似之处。
因此，可以预想，这样的算法用在围棋棋局自动评估上，也能发挥巨大的作用。
根据研发者的介绍，这种神经网络可以自主学习，而非传统的对人工智能进行“监督训练”的算法。
此外，AI很容易通过大量的训练积累足够多的经验。人类或许一年可以下局围棋，但AI一天就能玩万局，不会疲劳。
所以理论上来讲，只要“阿尔法围棋”经过足够的训练，就可以击败所有的人类选手。
今年3月，“阿尔法围棋”将挑战全球顶级的韩国九段棋手李世石，奖金是万美元。李世石表示：“（人工智能）厉害得让人吃惊，听说一直在进化，不过我有信心取胜。”更多内容请查看：
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