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象棋人机大战的前世今生 许银川浪潮巅峰对决
许银川与浪潮天梭巅峰对决
　　新浪体育讯　　3月9日将在韩国举行的围棋人机大战备受关注，说到棋类的人机大战，除了国际象棋深蓝与卡斯帕罗夫的世纪之战外，中国象棋有一场人机大战不得不提，那就是2006年的浪潮天梭超级计算机，挑战人类象棋大师一役，在最终的巅峰对决中，许银川与浪潮天梭两战皆和。
　　2006年是“人工智能诞生50周年”，从事超级计算机领域的浪潮公司举行了浪潮杯象棋人机大战终极对决，代表电脑方出战的是浪潮天梭，物理参数：高度2米，重量300KG，每秒最多可计算42亿步棋，最多可支持上千节点/数千颗处理器。比赛用时对人类来说有些不利，上下午各进行一局，由于电脑超强的计算能力，所以用时越短对电脑更加有利。
　　象棋大师、草莽英雄皆不敌电脑
五位象棋大师出战
　　人类一方则分为两队，第一队是徐天红、卜凤波、柳大华、张强、汪洋五位象棋大师，8月9日，经过两轮紧张激烈的酣战，最终超级电脑浪潮天梭以两回合10盘棋共3胜5和2负，取得了最后的胜利。具体赛果如下：
　　徐天红，先和，黑和
　　卜凤波，先和，黑负
　　柳大华，先负，黑负
　　张强，先胜，黑和
　　汪洋，先和，黑胜
海选参赛棋手
　　人类方第二队则是通过网络选拔产生的棋手，8月10日，从近7万人的网络海选中脱颖而出的25名网络高手被分为五个小组，与浪潮天梭展开了殊死搏斗，最终以5负5和的比分告负。众所周知象棋有不少民间高手，但在浪潮天梭面前显得不堪一击，十盘棋竟无一胜绩。
　　网络一队，先和，黑和
　　网络二队，先负，黑负
　　网络三队，先和，黑负
　　网络四队，先和，黑负
　　网络五队，先负，黑和
　　人机大战巅峰对决 许银川战和天梭
许银川战和天梭
　　两场人机大战人类皆不敌电脑，当时的中国象棋第一人许银川挺身而出，单独约战浪潮天梭，上演了一场巅峰对决。8月15日，首局许银川后手，在劣势的情况下顶和电脑；第二局，许银川借先行之利发动攻势，但电脑的防守可谓滴水不漏，双方最终两战皆和，战成平手。
　　赛后许银川表示：“人在劣势的局面下心理压力会非常的大，所以面对进攻很多时候会心理溃败导致对局的失败，电脑却没有心理压力，而且由于它的计算能力强大，所以反弹能力也非常强，会在劣势的局面下反弹出来，这一点非常的可怕。”
　　浪潮天梭的负责人则表示与许银川对抗的电脑比之前的更强：“这个系统是比数天前的系统有所改进，而且，上次电脑是以一敌五，现在是一对一，所以系统的对局水平也有了提高。”
　　这场人机大战没有输家，象棋连续“上头条”，浪潮天梭也像世人证明了自己超强的运算能力。从此象棋界也开始正视电脑的辅助能力，后来在不少年轻棋手的成长历程中，电脑都起到了不可或缺的陪练作用。
　　不过此役之后，象棋的人机大战和国际象棋深蓝击败卡斯帕罗夫一样，再也没有了讨论意义。随着电脑运算能力几何倍数的增长，可能手机里的一款软件就可以下出人类大师的水平。但就像当年许银川在赛后说的一样：“对手不是真人，感觉很寂寞”，象棋或者说棋类运动，最大的功效是沟通交流。
　　人不可能和汽车赛跑，不可能跟起重机比力气。人类在肉体上很早以前就被自己的造物超过了，在智力上肯定也有这样一天。
　　（凛冽）
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跟李世石对弈时，“阿尔法围棋”下出一些貌似的弱智棋，该占的便宜不占，还有一些高手看来目光短浅的“大俗招”。中国研究人员也在致力做出更复杂的人工智能，目标是在3到5年之内让“类人答题机器人”参加高考能考上“一本”。
0:3！人类顶尖高手李世石对人工智能“阿尔法围棋”的人机大战，败局已定。这些天来，许多完全不会下棋的人都关注起了这场特别的围棋赛。值得注意的是，此前“阿尔法”曾打败过欧洲围棋冠军，但业界普遍认为棋谱质量“离一线水准还有差距”，然而仅仅过了不到半年的时间，人工智能进步之神速令人震惊。它究竟是如何做到的？
“阿尔法”进步神速，赢棋不是靠“蛮力”
在你心目中是否还在认为，和电脑下棋有时也很“简单”――“只要往棋盘最中间随便扔一颗棋子，电脑就会方寸大乱”。然而，在“人机大战”第二场比赛开始后50分钟时“阿尔法”所下的一手棋，让几乎所有的观棋高手们都晕了，“它怎么会下这里？！”事实上，从结果上看，这一步棋并没有对之后的棋局产生巨大的影响，却让其对手花了15分37秒来思考。“当你觉得它足够厉害时，即使它真的下了一招烂棋，你也会觉得它有别的什么意图，只是自己没有看出来。然后你会越来越怀疑自己。”赛后，作为裁判的欧洲围棋冠军樊麾对腾讯科技的人说，他曾认为“阿尔法的缺点是它无法理解围棋之美”，但这一步棋，让他“体会到了其中的美和优雅”。
也是因为这一步“从来没有人这么下过”的怪棋，周峰在“新浪科技”上发表文章，提醒人们注意发现“科技催生出的机器逻辑”――看上去扫地机器人横冲直撞没有章法，还不如自己拿起扫帚清扫房间的速度快，但它在你上班不在家的时候，却可以把房间打扫干净――从结果上看，机器和人类达到的效果一样，甚至比人类更好。
棋类智力对战游戏，历来是计算机“智能”水平的试金石之一。随着人工智能技术进步，人类在棋盘上的阵地近年来不断“失守”。围棋被视为“最后一个堡垒”。但这一次，人工智能的突破真的不单纯是靠“蛮力”。
早在19年前计算机就在国际象棋上征服了人类，然而在围棋上迟迟未能取得重大突破，原因就在于围棋棋盘上变化之繁复：围棋棋盘横竖各有19条线，共有361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋的可能性高达10的171次方。要知道，宇宙中的原子总数不过是10的80次方，也就是说，即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性。要计算机把所有的可能性都背下来，再根据对手的落子结果去搜寻最佳的下法，是根本不可能做到的事情。
相比几个月前打败欧洲围棋冠军樊麾时的那场比赛，“阿尔法”与李世石对战时有了很多进步，不仅展现出了令人恐怖的对战实力，令职业围棋界普遍对其几乎滴水不漏的招式赞叹不已，还能使出一些创新性的招式。韩国媒体刊文指出，“阿尔法”强大的读棋能力背后，是形势判断和计算能力，“人工智能进入认知、判断、推论等思想领域已成为无法否认的事实”。
机器是如何培养出“棋感”的
职业棋手有种“棋感”，那是下了上万盘棋后，大脑见多识广，感觉到某一手的优劣，尽管说不出道理。画画，骑车，拿榔头敲钉子，都是凭感觉，“唯技熟耳”。“阿尔法围棋”不是一本大全棋谱，它下棋跟人一样靠计算和直觉，而且它的“直觉”更准。
“阿尔法”也是靠“打谱一万遍”才有了这样的“直觉”的。因为大脑=神经细胞+神经突触，突触是大脑的电线，经常“过电”的突触会更强壮。小孩子的大脑正是如此学习：伴随成功的快乐，刚用过的神经突触就会加强，习惯就养成了。科学家就是这样让电脑来模拟大脑：计算单元+通路，通路的强度可调节。虚拟大脑一次次接受任务，每次调用不同的神经通路去做，如果任务成功，刚用过的通路强度会被提高，反之强度降低。
“阿尔法围棋”复制了小孩子的学习过程，成功了就调高相关通路强度，失败了就调低，使神经网络在自我对弈百万盘（用不同风格）后调整到最优。
“阿尔法围棋”的“肉身”是神经网络；在此基础上，它有两套心法：蒙特卡洛算法和评估局面。蒙特卡洛算法很好理解，很多棋类软件都这么干。你吩咐狗熊去玉米田里掰一个最大的棒子，但玉米田太大，累死了也走不完。狗熊想了个主意：根据经验选十来个常出大棒子的地方，仔细找一遍。最后掰的大棒子，就算不是整块田里最大的，也差不离。这就是蒙特卡洛式的狗熊。
围棋盘是19乘19个位置，以前大家认为这样天文数字的可能性，电脑是算不过来的。但蒙特卡洛算法只选取一小部分有希望的点来考虑。“阿尔法围棋”跟之前的“ZEN”等围棋软件都是如此，倒不出奇。但加上了“价值网络”，“阿尔法围棋”一步登顶珠穆朗玛。它不需要推演到终局，只考虑落子之后二十步的局面优劣。“价值网络”负责给局势打分。只要保证落子二十步后局面不落下风，它就大胆地下。
跟李世石对弈时，“阿尔法围棋”下出一些貌似的弱智棋，该占的便宜不占，还有一些高手看来目光短浅的“大俗招”。这或许就是“阿尔法围棋”在几百万上千万盘对弈的经验基础上，选择的一条最没风险的去路？
下棋之外，人工智能还能做哪些事
事实上，除了下棋，今天的人工智能已经能做很多事。
在知识检索领域，人工智能也已胜过人类。2011年，IBM公司的人工智能“沃森”在美国智力问答节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军。这说明电脑在海量数据存储和快速检索能力方面的强大。
在另一些规则相对清晰的领域，人工智能也在接近人类水平。比如说话，许多人试过苹果手机上的Siri和微软的“小冰”，只要你发音比较标准，它们基本上都能“听清”你的话语并字正腔圆地回答。
再比如开车，谷歌公司的无人驾驶车已然在一些地方能够上路，因为事实证明它们可以很好地遵守交通规则、根据不同的交通状况自主行驶。
还有一些人工智能则致力于“软硬结合”，模仿人类的肢体动作。美国波士顿动力公司新近展示的最新人形机器人，就有着与人相似的躯干和四肢，不仅能够在各种环境中行走，摔倒了还会自己爬起来，也可自己开门和搬箱子。
在一些需要模糊识别的领域，人工智能也在不断取得新进展，脸书公司的人工智能项目负责人田渊栋说，脸书的人脸识别技术已经做得比较好，“比如说拍张照片，然后就知道谁是谁”。正在研发的一个方向是可以问电脑各种问题，比如照片在哪拍的、里面有几个人、都在干什么等，系统都将能做出回答。去年年底在北京举行的世界机器人大会上，有机器人分别展示了踢足球、打乒乓等方面的运动能力，虽然判断对手或队友的比赛意图仍是一大瓶颈。
中国研究人员也在致力做出更复杂的人工智能，目标是在3到5年之内让“类人答题机器人”参加高考能考上“一本”。高考涉及学科多，除了客观题外还有大量的主观题，如果真能达成这个目标，又是人工智能一个里程碑。
人工智能发展的一个理想目标是，把已实现的各单项能力继续提高并集成起来，最终完成一个既能听说读写，又会思考和行动的人工智能实体。近来这一领域的快速发展已让这个目标可以期待，英国帝国理工学院的人工智能学者马克?戴森罗克说：“如果人工智能以这种速度发展下去，我们或许在未来10到20年里就能看到电影《钢铁侠》中那个人工智能助手贾维斯。”
假如“奇点”来临，人类怎么办
“阿尔法围棋”的大胜，引发了更多人对于“人工智能是否会超越人类智能”的担忧。
号称精准预测了过去25年中人工智能各里程碑的出现的美国未来学家库兹韦尔认为，技术的加速发展会导致一个“失控效应”，人工智能将超越人类智能的潜力和控制，迅速改变人类文明。如今“阿尔法”的胜利让更多的人担心，这个“奇点”正在临近，人工智能终有一天会超越人类智能，这一天到来也许只要几十年，也许要上千年。
科学家一直希望以最简单的办法，保证以机器人为代表的人工智能不会给人类带来威胁。人们最熟悉的，莫过于科幻作家阿西莫夫设计的“机器人三定律”，即每一个机器人在出厂时就注入三个定律以防它们失控：机器人不能伤害人类、它们必须服从于人类、它们必须保护自己。后来还加入了“第零定律”：机器人不得伤害人类整体，不得因不作为使人类整体受到伤害。
那么，人工智能发展到最后会不会像科幻电影中的“天网”那样反过来对人类形成威胁？目前看来这还是有些杞人忧天。人类能够辨认并区分现实世界中的事物、明确地理解对话内容，并且基本能在现实生活中长期维持运作而不出错。但最优秀的人工智能也只能在理想的应用情境中实现以上功能的一部分。
即使人工智能在各类游戏中击败人类，也并不意味着机器比人类更智慧。大多数人工智能系统是“专才”，只能完成一种特殊任务。虽然在理论上，“阿尔法”学习围棋的方法和人类的学习过程一样，有很强的通用性，但要从“专才”变成“通才”，还有很长距离。
初审编辑：责任编辑：system
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