谷歌围棋人工智能击败职业棋手 樊麾：不犯错的对手太可怕
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1月28日，谷歌的围棋人工智能击败在中国出生、现籍法国的职业棋手樊麾的新闻曝出，引发各界巨大关注。新浪体育连线了樊麾本人，确认了樊麾被该软件0比5击败的事实。
法国围棋队总教练樊麾生于西安，前两年由于参赛不多，等级分欧洲第一的位子被别人抢走，但他是最新一届的欧洲围棋冠军。樊麾与谷歌AI的对决2015年10月进行，共下了五局，樊麾0比5惨败。樊麾本人也确认了这一事实。比赛的用时是每方1小时，然后是1分钟读秒。
由于赛前与谷歌签订了保密协议，这段时间樊麾过得非常郁闷，一方面是输给电脑带来的冲击，另外一面则是无法与人诉苦的痛苦。
出于保密协议的关系，技术上樊麾不能做过多透露，但他表示虽然从几盘棋谱上AI表现出的水平不是特别惊人，但在当时的局面下正好可以击败他。
最令樊麾对局时感到绝望的是：不能出现失误。第二局樊麾本来形势极好，但由于一个随手被对方抓住，后面竟然就没有了机会。从此之后樊麾坦言自己的心态发生了变化，而且自己棋上的弱点被AI完全掌握，樊麾对电脑的弱点却束手无策。
樊麾表示自己肯定不能代表职业棋手整体，但他本人确确实实被电脑击败了。虽然自己水平不是特别高，单5比0的比分放眼职业棋界恐怕也没有太多人能绝对做到。
樊麾坦言开始他有些轻敌，但下起来才发现电脑的可怕。关于3月电脑与李世石一战，樊麾不能做过多预测，但表示肯定会是想到精彩的一战。
另外樊麾本人对围棋被电脑攻克持肯定态度，因为现在是个开放的社会，人工智能的提升肯定会对整个人类的发展起到推进作用。当然作为围棋从业者一时间感情上会有些难以接受。
以下为全部对局：
责任编辑:孙武UEC杯众AI东京炫技，看五位科技界深度棋迷能否成为预言帝！
UEC杯众AI东京炫技，看五位科技界深度棋迷能否成为预言帝！
为了推动围棋人工智能技术的发展，日本电气通信大学于2007年创办了首届UEC杯电脑围棋大会。过去这项赛事，只能说是专攻人工智能领域的科学界的一项盛事，既是各国人工智能研发的实战演练的机会，也是各团队技术交流开发的平台。然而自从去年4月Alphago与李世石的人机大战，Alphago以4：1的比分取得大胜，象征着围棋人工智能的技术取得了突破性进展。基于研发Alphago的DeepMind团队在《Nature》上发表了关于AlphaGo的科学论文，各国人工智能研发团队都积极跟上了这一波科技新浪潮，高水准的围棋智能软件如雨后春笋般，迅速大量地涌现了出来。今年正好是这项赛事的第10个年头，也是第一次进入广大围棋爱好者的视线，并且引起了众多顶尖职业棋手关注。我们弈客围棋也将全程追踪报导这届扣人心悬的大赛，与广大棋迷朋友共同关注围棋人工智能的龙争虎斗。很荣幸能在第10届UEC杯世界电脑围棋大会开赛前，邀请到褚达晨、丁弘、李宁、朱文章、彭圣才五位科技界深度棋迷，接受我们弈客围棋的专访。以下为本次采访内容实录一．你觉得本次大赛谁是最大热门? 为什么？李宁：从最新的UEC杯参赛名单里可以看到上届比赛的参赛者，除了亚军Facebook的darkforest之外都报名参加了本届比赛。其中疯石（CrazyStone）和DeepZenGo两款著名的AI这一年的进步有目共睹，大家也在弈客上看到过他们的精彩表演，它们和首次参赛的中国AI腾讯的“绝艺”是当然的冠军热门。但是我们同时应该意识到AlphaGo带来的技术是革命性的，它的算法在《自然》杂志发表后，专业人士“站在巨人的肩膀上”可以轻易地从中吸取营养。正是由于这个原因，大家不久前已经见识到一位清华大学校友自行研发的围棋程序轻松地达到业余高手的水平。在上届UEC杯前十名的程序中至少有三款在2016年已经达到了KGS5d左右的水平，我们不能排除它们的最新版本取得长足进步的可能性。褚达晨：绝艺，它的背后是腾讯强大的资源和技术实力。虽然现在应该还不如alphago，但绝艺应该是实力上最接近alphago的。丁弘：冠军热门基本在绝艺，DeepZen，狂石等几个耳熟能详的名字中。神之一手如果就是前些日子惊鸿一瞥的godmove,则也有竞争力。值得注意的是所有这些程序比一年前都涨了至少三子，快棋分先巳达到甚至超越了一流棋手水平。朱文章：最大的热门是腾讯的绝艺。因为在网上公测的战绩，对世界冠军团队的战绩彪悍，这Deep Zen Go没法比。而其他的AI（AlphaGo除外)公开露面少，实测没有那么多，实战水平高超的可能性很低。彭圣才：绝艺(Fine Art)。看目前为止的战绩，阿尔法狗之外最强，弈客等级分 11.5D，遥遥领先其他AI。二．这些程序和阿法狗相比如何?李宁：据我了解，这些AI程序和AlphaGo的算法是非常类似的，即使用蒙特卡洛树搜索，辅助以估值和选点两个神经元网络来走棋。两个神经元网络的实现上，不同的AI可能有些各自的长短之处。AlphaGo目前的实力明显比其它的AI程序高出一筹，不过它之所以那么强大，部分原因是谷歌使用了高性能服务器的硬件，在硬件的投入上，其他个人或小团队的开发者在短期内难以匹敌谷歌。不过随着时间的推移，硬件的影响力应该是逐步下降的。另外我注意到UEC杯的规则限制了参赛程序硬件的耗电量（小于1000瓦），所以未来真正比拼的还是程序的“软实力”。丁弘：阿尔法狗目前看来以臻化境，人类已无法评价其棋力，唯有学习兼仰慕。而其他程序尚处于人类不服的状态，无法相提并论。朱文章：这些AI都是跟AlphaGo学的基本原理，也就是采用Reinforce Learning CNN +蒙特卡洛树搜索。从风格上，Deep Zen Go比较生硬，不过已经比最早出道的一味宇宙流转型为更加平衡的类型。而绝艺则是中规中矩，布局并没有惊人之举，但是各方面水平都不弱，只是在大型对杀和大龙眼位方面没有那么细致，在慢棋比赛要吃亏。而AlphaGo的布局经常有神来之笔，而对局势的判断出神入化，中盘实力和大龙对杀方面目前没有遇到考验。因此，欣赏度更高，更有创造力的当属AlphaGo。而在技术上，一直是AlphaGo领先，而绝艺和DeepZen Go等等，只是借鉴者，还没有自己的想法。彭圣才：都不能比（包括绝艺），人工智能的强弱取决于 算法、数据、计算资源。而且有累计效应，算法已经公开，数据大家都有，但是只要谷歌的服务器不停止运转，提前一年带来的训练时间的差距是后发者永远无法弥补的，除非投入更多的服务器资源。三．围棋AI可能存在的弱点在哪里?李宁：不久前网上曝出中国的职业棋手找到“绝艺”的一个明显弱点的新闻，大致的意思是由于AI中深度卷积网络信息传递方式的局限性，电脑有时会对全局性的死活做出错误的判断，导致大龙被杀的结果，职业棋手可以有意把棋局导向这种局面而获利。我个人与AI程序对弈时也经常出现AI对开放式死活误判的局面。围棋AI的另外一个潜在的问题是它们相对而言比较弱的官子水平，这个问题在CrazyStone和Zen的商业化版本中非常明显。即使是人机大战时的AlphaGo，也下出了几步通过逻辑推理可以确认损目的问题官子。我个人感觉，AI程序在官子阶段并没有明确的“目数”的概念。另外，我们注意到围棋AI在局面落后的情况下并没有非常可靠的策略去反败为胜，很难想象AI程序在判断自己局面不利的情况下下出“胜负手”。而且如果对手也是没有心理波动的AI程序，即使有胜负手能有用吗？基于这些考虑，虽然AlphaGo对顶尖的职业棋手已经有压倒性的优势，但我不认为它能轻松地让子职业棋手。丁弘：以千锤百炼下的阿尔法狗的决策网络（policynetwork）的表现来看，人类棋手目前的境界已沒有资格谈他的缺点了。唯二弱于人类行棋和思考方式的，一是善于察言观色的狡猾行棋次序。二是各类盘外。我的理解是参透了人类所谓虚路围棋的必然性的阿尔法围棋是最堂堂正正的围棋。当然目前的其他AI由于策略树尚有bug,从角部死活，大龙对杀，官子次序都漏洞还不少，只是这些bug修复的时间可能都是以小时计算的。褚达晨：不同AI水平不一，打个比方现在人类棋手碰到AI如同一百年前中国棋手碰到日本棋手，master相当于秀哉名人，看不出弱点，不同的AI相当于有两三段的棋手，也有六七段的棋手。有些低段AI的大龙死活有bug，但估计不难修复朱文章：可能是大规模杀气的疏忽，对连环劫的处理（Zen经常为了杀连环劫的棋，找遍劫材），以及对模仿棋的应对。另外，我也希望人类顶级棋手，能走出传统围棋思维，结合机器计算方式，找到革命性的围棋思维方式（时代呼唤吴清源）。因此，AI最大的弱点还在于它面临的对手是人类！彭圣才：仅以胜负而论，随着机器训练时间的增加，最终答案是没有弱点的。现在据说全盘大对杀的时候会看错死活，但是这也是一年前的阿尔法狗 和 现在的绝艺的水平，我认为现在的AlphaGo已经解决了，让我们拭目以待。四．高水平AI进入民用还有多久?李宁：我觉得正确的问题不再是高水平AI还有多久进入民用，而是还有多久会进入普及状态。高水平的AI已经能够在普通的PC上跑出很高的水平：我去年年中就开始使用CrazyStone DeepLearning，那是在谷歌李世石人机大战后最早推出的商业化围棋人工智能软件，实力至少是业余高段：以我弈客6.0段稍弱的水平，快棋交手时基本没有胜机。该软件后来又推出了苹果和安卓手机版的程序，也声称有KGS5d的水平。妨碍Crazy Stone普及的唯一原因是它的商业运作：PC版80美元，手机版大约17美元（算是天价的App了）。今年的新年前后，一款名为Leela的比利时的人工智能程序异军突起。不久前，Leela在弈客上与Crazy Stone的测试对局中轻松取胜。由于这款程序是完全免费的，而且可以在各种操作系统下运行，可以想象在棋迷中普及度会很高。以现在AI的发展速度，我大胆地推测在未来十二个月中会出现智能手机端的水平接近职业选手的程序。丁弘：除计算资源的限制看不到任何障碍。单机版低配置阿尔法狗可能无须使用耗费大量计算资源的FR (fast rollout快速行棋网络)就能击败一流高手。而以谷歌的开源DNA来看，阿尔法狗开源只是很快到来的时间问题。褚达晨：进入民用围棋领域是分分钟的事情。朱文章：已经进入了，当前Zen单机版和CrazyStone，已经能够战胜业余高手了。强机的AI分分钟可以获得业余冠军。彭圣才：如果高水平的定义是业余5段（我认为民用已经足够），那现在已经可以了。五．您心目中的围棋之神是什么样子的？是Master那样的围棋吗？李宁：尽管Master对职业高手碾压式地获胜，但我不认可Master下得是接近围棋之神的棋。由于算法设计的原因，AI程序的策略是寻找最接近胜利的下法，而不是局部最完美的下法。当然这个观点的前提是围棋之神下出的应该是双方最佳最强的变化，其他棋友不一定同意这个观点。我想起藤泽秀行先生的一段名言：“我为如今的胜负深深偏离棋道的本质而感到痛心，如果把下棋比作两个人争100元，几乎所有的人都认为只要拿到51元就可以了，但我认为应该拿到全部，本来能杀的棋不杀，即便是胜利了也称不上真正的胜利者。”藤泽先生在天之灵如果看到AI后半盘领先时那些“51元”的下法，以及前半盘那些不保留变化的“剪枝”式的下法，不知会作何感想。丁弘：追求围棋之神不是我爱棋的目的，从来沒想过。master的出现让围棋境界提升了一大块，相当于三十多年前打开国门时的国人，无论对职业还是业余，震惊之余，绝对是欣喜多过担扰。尤其是master还不具任何侵略性。褚达晨：Master水平最高，最接近吧。朱文章：心目中的围棋之神最接近的是吴清源。慢棋比赛更有说服力，目前AlphaGo的棋还是赢在快棋中捕捉到人类思考的不足而取胜。而吴清源的棋是在慢棋中以德服人，革命性的招法更多。围棋之神应该具有深刻的局面判断能力，以及强大的深算能力，达到百手多分枝计算无遗漏。而以目前科技水平而言，达到这样的程度还遥遥无期。彭圣才：Master是胜负大师，可以在胜负上做到无敌于天下，但是我心目中的围棋之神不但是可以走出最强的招法，还应该让人类能理解招法背后的逻辑和道理。很遗憾目前的AI都是基于机器学习，包括它们的发明者也不知道它们的思考逻辑。这其实很可怕。六．从2007年是第一届的UEC杯世界电脑围棋大会到上一届大会为止，几乎没有中国的围棋人工智能科研队伍参赛。为何突然有2中1台，一共3支队伍3支中国队伍出现了？是不是这个围棋人工智能的热度过去了，我们就不会继续这方面的研发了？褚达晨：人工智能热潮带动机器围棋发展，但围棋毕竟是个小众智力游戏，未来不好说。丁弘：很高兴国内有大批公司、人才进入AI领域，围棋只是prove of concept，Al的应用领域实在太广泛了。这波AI热度我看会直接把人类历史带入未来。一时半会儿看不到消退的理由。朱文章：AlphaGo给大家指明了一条捷径，再来也是轰动效应，而看热闹抢热点，是国人最擅长的。君不见一众的安卓机厂商？彭圣才：之前的电脑围棋严格意义上不算人工智能，现在以AlphaGo为代表的新一代围棋人工智能事实上是当前最前沿的人工智能研发成果的一个应用案例，在这一领域，我国的研发实力事实上是仅次于美国的，所以我们可以看到只要国内的互联网公司关注到围棋这个领域了，进步是非常迅速的。但是所有做围棋人工智能的公司，包括谷歌，其根本目的都不是为了围棋本身，而是希望通过解决这一问题，来验证人工智能的研究成果，并最终应用到更广泛的人类生产实践中去。所以虽然谷歌已经宣布将暂停围棋人工智能，未来科技公司也不会一直持续研发围棋人工智能，但是在人类发展的历史进程中，围棋发挥了一个如此特殊而重要的作用，这依然值得每一个围棋爱好者感到自豪。七．我们何时也能举办自己的围棋人工智能大赛？褚达晨：如果有强有力的组织者，这个不难。丁弘：分分钟的事，国内有赞助商，有AI热度，有天量棋迷，为何不搞，还可以搞出花儿来，比如人机联棋赛，人机十番争棋(带升降)，绝对惊曝眼球。希望弈客能带头牵线搭桥。朱文章：应该很快了，比赛只需要有广告效应，就有资金投入赞助。希望弈客是第一个做到的 :)彭圣才：我国的围棋产业化相比日韩落后太多年，和我国目前世界领先的围棋竞技水平和庞大的围棋人口都很不相称，但是值得欣慰的是有弈客这样的公司开始投入这个行业，我们能看到已经有越来越多的赛事通过弈客呈现在大家的面前，无论是参赛还是围观，甚至是最终哺育围棋行业的从业人员，这都意义重大。人工智能大赛只是产业化运营的一个小小的缩影，我相信一定很快可以看到。采访人介绍李宁博士是资深棋迷，业余围棋高手，现在定居英国，在海外留学工作期间为国外棋友创建的推广围棋的英文网站Go4Go.net，收录有大量的围棋资料，包括作者十余年间精心分类整理的63000多局职业棋谱。”丁弘，联想解决方案高级经理，负责联想集团高性能计算，云计算和大数据解决方案。人工智能框架和应用也是他目前的工作重点。围棋方面目前正接受体俱成人营科班训练，棋艺更上层楼指日可待。褚达晨，原百度商业分析部总经理，后为百度联盟总经理。从百度离职后，加盟新浪。任新浪副总裁，新浪微博开放平台部总经理。朱文章博士是香港围棋界名人，某知名企业IT高管。彭圣才：围棋爱好者，前微软互联网研究院，资深产品经理，蜻蜓FM产品负责人，现万达网络科技集团，产品总经理。弈客小编：感谢诸位在百忙之中，抽空接受我们弈客的采访。谢谢。
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首战告负!围棋冠军向人工智能认输!
什么什么？人工智能打败了世界冠军？!wuli李世石竟然认!输!了!请告诉我这不是真的!
天妹今天要说的就是被称作“人机世纪之战”的谷歌AlphaGo vs 李世石围棋挑战赛。
在刚刚结束的第一局比赛中，曾经打败过欧洲围棋冠军的“明星”人工智能程序——AlphaGo打败了来自韩国的世界冠军李世石。最终第一盘棋以李世石的认输作为了结束……
然而，对于这个结果，天妹有位机智的小伙伴早已看透了一切!
开个玩笑，人家AlphaGo可是费了很大的力气才取得的胜利呢!
还记得比赛前围棋界的高手和科技界的大咖都是怎么说的吗？我们来给大家回顾一下!
李世石九段：除非出现严重低级失误，我绝对不会输。虽然电脑的 AI 能力在迅猛进步，但其要真正对抗人类围棋高手还需要时间。我与 AlphaGo 五盘棋的比分应该不会是 3：2，可能是 4：1 或 5：0，所以我会最终赢得胜利。
柯洁九段：我没看名字，不知道谁执黑谁执白，也完全看不出谁是 AI 机器人。感觉他们的对战就像是两个真正的人类棋手在下棋一样，但如果让我来预测最终赛果，还是谨慎看好李世石的。
聂卫平九段：我对人工智能有极大的怀疑，你们都是忽悠!围棋，电脑绝不可能战胜人类!
李开复：近两三年来，很多公司在人工智能深度学习方面有很多重大发现，这次谷李人机大战是在科技界非常重要的里程碑。我很惊讶这么快就能达到挑战围棋世界冠军的高度，这次能否挑战成功？个人认为还是很悬的。但是这只是第一次，就像当年「 深蓝 」第一次挑战国际象棋冠军卡斯帕罗夫并未成功，但是多年之后，机器崛起是必然的。(注：「 深蓝 」1996 年首次对决卡斯帕罗夫以失败告终，但在次年的比赛中又战胜了卡斯帕罗夫。)
那么现在问题来了!AlphaGo究竟为何如此厉害？不仅连世界冠军都甘拜下风，还让大咖们的预言都扑了空!
AlphaGo什么来头？
AlphaGo 是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的 DeepMind( Google 旗下公司)团队历时两年开发而成。
围棋复杂度示意图
围棋每回合有 250 种可能，一盘棋可以长达 150 回合。所以围棋最大有 3^361 种局面，换算一下大致是 10^170，而已知宇宙中原子的数量为 10^80。
面对围棋中如此巨大的运算量( 10^170 )，靠电脑机械列出所有可能方案，再形成树形地图的传统做法，不仅效率低而且无法延续下去。
直到 Google 下属的 DeepMind 团队找到了「 深度学习(Deep Learning)」的终极杀器。「 深度学习」是人工智能(AI)领域当下最为热门的研究领域。
具体到 AlphaGo 上，「 深度学习」的能力就是利用「 价值网络( value network ) 」去计算局面，然后再用「 策略网络( policy network )」去选择下子。「 价值网络 」和「 策略网络 」是两种不同的深度神经网络，并且共同构成了 AlphaGo 的「 大脑 」。
AlphaGo 的两种深度神经网络结构示意图
围棋过程中，AlphaGo 的「 大脑 」可以模拟人脑先「 筛选 」出那些有利的棋局，并「 抛弃 」掉明显的差棋，从而将计算量控制在AlphaGo 「 大脑 」可以完成的范围内。具体来看：
1.「 价值网络 」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。
2.「 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。
3.利用蒙特卡洛拟合，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能赢的棋步。
需要说明的是，人脑不可能像电脑一样无时不刻地接受「 深度学习 」，所以理论上来说只要 AlphaGo 经历了足够的训练，就能击败所有的人类围棋选手。
虽然今天AlphaGo取得了首局比赛的胜利，但想让它输还不是分分钟的事儿嘛？慌什么!&
当然，这也是第一场比赛而已，未来我们的世界冠军还有四盘棋的机会获胜呢!其实，无论本次挑战赛的结果如何，我们都不必过于担忧人类未来是否会被人工智能所统治。正如谷歌的执行董事在发布会上所说：“这次对决无论哪方笑到最后，终究都是人类的胜利，人类的智慧又向前迈出一步，我们的世界将更加美好。”
最后附上比赛日程和围棋入门知识
人机世纪大战比赛日程
AlphaGo 与李世石九段的人机世纪大战由 Google 牵头安排，正式比赛会在韩国首尔的四季酒店举行。
具体赛程安排如下：
3 月 9 日 (星期三)：首场比赛;
3 月 10 日(星期四)：第二场比赛;
3 月 12 日(星期六)：第三场比赛;
3 月 13 日(星期日)：第四场比赛;
3 月 15 日(星期二)：第五场比赛。
每日开赛时间均为北京时间中午 12 点。
比赛采用贴 7.5 目的中国规则( 比赛结束时，后走棋的棋手贴目)。每位棋手各有两个小时布局时间，3 次 60 秒的读秒，每场比赛预计需要大约 4 到 5 个小时。
人机世纪大战的获胜方将得到 Google 赞助的 100 万美元奖金。如果 AlphaGo 获胜，奖金将捐赠给联合国儿童基金会( UNICEF )、STEM 教育计划以及围棋慈善机构 Go Charity。
围棋的入门知识
一、围棋的棋局
围棋由棋盘和棋子共同组成。棋盘由纵横各十九条等距离、垂直交叉的平行线构成。形成 361 个交叉点( 简称为「 点 」 )。在棋盘上标有九个小圆点，称作「 星 」。中央的星又称「 天元 」，如下图所示：
棋子分黑白两色，正式比赛以黑、白各 180 子为宜。
二、围棋的下法
1.对局双方各执一色棋子;
2.空枰( 棋盘没有棋子 )开局;
3.黑先白后，交替着一子于棋盘的点上;
4.棋子下定后，不再向其他点移动;
5.轮流下子是双方的权利，但允许任何一方放弃下子权而使用虚着。
三、围棋的几个关键词
1.棋子的气
一个棋子在棋盘上，与它直线紧邻的空点是这个棋子的「 气 」。
直线紧邻的点上如果有同色棋子存在，这些棋子就相互连接成一个不可分割的整体。
直线紧邻的点上如果有异色棋子存在，此处的气便不存在。棋子如失去所有的气，就不能在棋盘上存在。
把无气之子清理出棋盘的手段叫「 提子 」。
提子有二种情况：下子后，对方棋子无气，应立即提取对方无气之子;下子后，双方棋子都呈无气状态，应立即提取对方无气之子。
棋盘上的任何一点，如某方下子后，该子立即呈无气状态，同时又不能提取对方的棋子。这个点叫做「 禁着点 」。如下图的 A 点都是黑方的禁着点。
4.计算胜负
着子完毕的棋局，采用数子法计算胜负。
将双方死子清理出盘外后，对任意一方的活棋和活棋围住的点以子为单位进行计数。双方活棋之间的空点各得一半。
棋盘总点数的一半 180.5 点为归本数。一方总得点数超过此数为胜，等于此数为和，小于此数为负。
5.贴 7.5 目的中国规则
由于黑棋先走，故而在布局上占有一定的优势。公平起见，最后在计算双方所占有的点数时，黑棋需要扣减一定的目数或子数。
中国规则为 7.5 目的大贴目规则，即黑棋最后贴还 3.75 子。日本和韩国为贴 6.5 目规则。
(本文来源：天极网
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用微信扫描二维码分享至好友和朋友圈各界大咖怎么看|主教练|负于_凤凰资讯
各界大咖怎么看
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“在科幻小说中，人工智能一般是以与人类对立的状态出现的，这倒不是说科幻小说作者都悲观，而是为了构造足够的矛盾冲突，我想我也不例外。我认为那些关于人工智能发展的警告多少有些危言耸听，从现在的发展状况看，人工智能离威胁到人类生存还很遥远。”
原标题：各界大咖怎么看如果没有人告诉我，我一定不知道“阿尔法围棋”是电脑程序，它太像人了，它一定是在思考。按照人的说法，它应该有棋风吧。如果“阿尔法围棋”还是去年的水平，肯定下不过李世石，但现在应该已经有进步，结果真的难以预测。——樊麾（法国围棋队主教练、去年曾负于“阿尔法围棋”）“在科幻小说中，人工智能一般是以与人类对立的状态出现的，这倒不是说科幻小说作者都悲观，而是为了构造足够的矛盾冲突，我想我也不例外。我认为那些关于人工智能发展的警告多少有些危言耸听，从现在的发展状况看，人工智能离威胁到人类生存还很遥远。”——刘慈欣（中国著名科幻作家）“以前听说未来将出现在围棋比赛中击败人类的计算机，可内心深处又觉得这是不可能的，但是现在看来这不是梦话也不是科幻，现实已经如此逼近。”——三谷哲也（日本棋院东京本院七段）　　　　　　　　　　　　　新华社
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48小时点击排行电脑大胜人脑这件事， 我们听听科技界和围棋界怎么说……
（原标题：电脑大胜人脑这件事， 我们听听科技界和围棋界怎么说……）
电脑程序AlphaGo以5比0的成绩战胜欧洲围棋冠军樊麾，AlphaGo将在今年3月挑战世界顶级棋手李世石
人工智能下围棋的3个成长阶段
会分析人类选手在围棋竞赛中的不同策略（已达到）
会自己“苦练”下棋并从中学习（已达到）
能思考如何进行长线布局以击败对手（未达到）
围棋与芯片成为新一期英国《自然》杂志的封面，因为一个名为AlphaGo的电脑程序战胜了欧洲围棋冠军，这是电脑首次战胜围棋职业棋手。该电脑程序将在3月挑战世界顶级棋手李世石。
与其他围棋程序对抗,获胜率达99.8%
这个电脑程序由位于英国的谷歌公司下属机构“深度思维”（DeepMind）开发。该程序在与其他围棋程序的对抗中获得了99.8%的胜率。在这次人机对战中，它以5比0的成绩战胜了欧洲围棋冠军、职业围棋二段、前中国职业棋手樊麾。这是第一次有电脑程序能在不让子的情况下，在完整的围棋竞赛中击败专业选手。AlphaGo与樊麾比赛的裁判来自英国围棋协会。据该机构介绍，AlphaGo接下来将挑战韩国棋手李世石，比赛计划3月份在韩国首尔举行。这是第一次有电脑在公平规则下挑战人类顶级职业围棋手。
在国际象棋领域，1997年超级电脑“深蓝”战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。相比而言，许多人认为围棋这种源自中国的古老游戏更加“烧脑”，涉及的回合数和各种策略组合都要高于国际象棋。因此人工智能的这一最新战绩无疑是重大突破，此前一些观点称，至少还要10年人工智能才能战胜围棋职业棋手。
它能自行学习，通过比赛改进技能
AlphaGo并没有经过程序化来玩围棋，相反，它可以自行学习，从而可解读围棋游戏。据了解，进入21世纪后，围棋软件研发出了模拟算出未来步骤、选择胜率高的一手棋的手法，水平堪比业余段位棋手。然而，由于博弈的局面根据棋盘大小不同（一般认为国际象棋为10的123乘方，而围棋则有10的360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。
相比之下，AlphaGo的研究团队放弃了“蛮力穷举”的方式，而是结合学习大量数据提高判断能力的人工智能新技术“深层学习”加以开发。它首先从专家比赛中学习了3000万个棋路，从中根据棋盘数据提取出抽象信息提高判断力，这一步骤大概类似于其他程序根据像素分类图片。然后，它又通过50台计算机自己和自己对弈，从每一次比赛中改进自己的技能，也就是所谓的“深层学习”技术。
该围棋软件或将被放在网上供人使用
据了解，谷歌的“深度思维”有逾200名人工智能研究人员和工程师。“深度思维”的创始人之一哈萨比斯表示，AlphaGo开发历时18个月左右，团队规模由最初的2、3人增加到15人，“对我们来说AlphaGo是一个相当大的项目”。 DeepMind最近还吸引了英国研究人员马太·莱（Matthew Lai）加盟。莱曾开发了一个能与国际象棋大师对垒的系统，他的软件能以与人相似的方式进行推理，比IBM采用的方法效率更高。哈萨比斯表示，谷歌可能效仿Facebook，把其围棋软件放到网上供用户使用。但现在，谷歌首先需要全力备战首尔的人机大战。
对电脑而言，这是非凡成就“如果事先没人告诉我AlphaGo是机器，我会以为对手是人类”
欧洲围棋冠军
前中国职业棋手
代表人类对阵谷歌AlphaGo
昨日，新浪体育连线了樊麾本人，确认了樊麾被该软件0比5击败的事实。樊麾前两年由于参赛不多，等级分欧洲第一的位子已被别人抢走，但他是最新一届的欧洲围棋冠军。樊麾与谷歌AI的对决2015年10月进行，共下了五局，樊麾0比5惨败。樊麾本人也确认了这一事实。由于赛前与谷歌签订了保密协议，这段时间樊麾过得非常郁闷，一方面是输给电脑带来的冲击，另外一方面则是无法与人诉苦的痛苦。
最令樊麾对局时感到绝望的是：不能出现失误。第二局樊麾本来形势极好，但由于一个失误被对方抓住，后面竟然就没有了机会。从此之后樊麾坦言自己的心态发生了变化，而且自己棋上的弱点被AI完全掌握，樊麾对电脑的弱点却束手无策。樊麾表示自己肯定不能代表职业棋手整体，但5比0的比分放眼职业棋界恐怕也没有太多人能绝对做到。樊麾坦言开始他有些轻敌，但下起来才发现电脑的可怕。关于3月电脑与李世石一战，樊麾不能做过多预测，但表示肯定会是精彩的一战。另外樊麾本人对围棋被电脑攻克持肯定态度，因为现在是个开放的社会，人工智能的提升肯定会对整个人类的发展起到推进作用。当然作为围棋从业者一时间感情上会有些难以接受。
此外，在接受《自然》杂志采访时，樊麾也谈及被机器击败的感觉，“我觉得主要问题在于，人类是会犯错的，因为我们是人类。我们会累，会因求胜欲望过于强烈而感到压力，但计算机程序就不会这样。它们很强大，又很稳定，就像一堵墙一样。在我看来，这就是机器与人类的最大区别。如果事先没人告诉我AlphaGo是个机器的话，我会以为对手是人类——或许棋路有些奇怪，但很强，是个真正的人类。 ”
对人类而言，并非彻底失败“电脑水平不是特别惊人，当时的局面下正好赢了”
托比·曼宁
英国围棋协会财务主管
此次人机大战的裁判
在接受《自然》杂志采访时，托比·曼宁说，“在这场比赛中，我本以为樊麾会赢。真正震撼到我的是，在比赛中根本分不清谁是人谁是计算机。在此之前有些电脑软件经常会做出许多明智的选择，但会突然丢掉比赛。但这回，你根本分不清彼此。”曼宁指出，“能让人感觉到它（AlphaGo）不是人类的一件事情是它分配时间的方式和人类不同。每下一个棋子，樊麾所花费的时间比AlphaGo更长。而AlphaGo看起来并不像人类一样那么具有进攻性。它在下棋过程中表现得非常冷静，而非积极地侵略领地或提子。”他透露，虽然从几盘棋谱上电脑表现出的水平不是特别惊人，但在当时的局面下正好可以击败棋手。
“深度思维”公司创立者之一的德米斯·哈萨比斯与曼宁观点一致。“AlphaGo很可能，并最终将在围棋这一领域超越最顶尖的人类，我非常期待看到它在围棋的规则之内创造出新的东西。这是我亲手打造的系统，自然对它怀有很深的感情。”但他也指出，这一结果并不代表电脑足以战胜人类围棋顶尖高手。
对围棋而言，不会改变什么“即使电脑打败人类，围棋的魅力也不会削减”
国际围棋联盟秘书长
李夏金说，“当我第一次听说一台电脑要挑战世界上水平最高的围棋棋手李世石时，我非常震惊。谁将胜出？我不知道。李世石自己也在怀疑，一台计算机能否做到和他一样厉害。但私下里我听到了关于AlphaGo的更多消息，所以被它的实力震惊。我也知道李世石有多强，所以我只能说双方各有一半的胜算。围棋是一项可以带给人类很多启迪的游戏，而即使人工智能真的打败了人类，我也不认为这个事实会削减它的魅力。我觉得人们只会接受电脑技术已进步的事实，并找到方法让它们为自己所用。
“在一两年之内，AlphaGo有可能打败顶尖棋手”
乔纳森·舍费尔
加拿大计算机科学家
在乔纳森眼中，此次人机大战还不能与1997年深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的时刻相比肩，等到计算机程序打败真正的围棋顶尖棋手才算。深蓝从1989年开始就常常能击败国际象棋大师了，但直到8年以后击败卡斯帕罗夫才算得上统治了这一领域。但这一棋局让我看到AlphaGo与顶尖人类棋手的距离已经大大缩小，很可能再改进一下算法，提高一下计算能力，在一两年之内就能打败顶尖棋手，“关于三月即将进行的那场棋局，我还是赌李世石会赢。不是瞧不起AlphaGo，我觉得它就像一个天才儿童，一下子就学会了围棋，而且水平极高，但它的经验还不够丰富。而我们知道，在棋类游戏中，经验是很重要的一方面。” 成都商报记者 王雅林 综合新华社、中国日报、环球时报（来源：成都商报”字样。违反上述声明者,）
本文来源：四川新闻网-成都商报
责任编辑：黄欢_NN1650
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