人机大战第三局结果怎么样？柯洁中盘再投子认输_男人窝
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人机大战第三局结果怎么样？柯洁中盘再投子认输
编辑：蘑菇
15:35:01　　来源于：
　　今天人机大战就此结束了，大家应该都很关心对战阿尔法狗第三局究竟是个什么样的结果吧。就让小编带大家一起了解一下人机大战第三局的战况如何吧。
　　柯洁与AlphaGo的最后一场对弈今日打响。此前，柯洁第一场惜败，第二场投子认输，已经连续输掉两场比赛。
人机大战第三局
　　人机大战第一局第二局回顾
　　第一局虽然只输了半目，却全盘无胜机;第二局虽然死了大龙，但却长时间保持僵持状态。究其原因，是第一局柯洁过于刻意，非要走三-三、点三-三，结果点完三-三就处于劣势了，一直到终局都没有翻身的机会。第二局回归自然，结果前半盘一直是&紧棋&。
　　人机大战第三局 &对战过程更新
　　今天的比赛，柯洁继续执白。若按照原先的规定，柯洁第一场猜先执黑，第三场仍将执黑。
　　但是在第二场比赛赛后，柯洁称在第二场执白的比赛中看到了赢得希望，并认为AlphaGo执白的胜率为55%，高于执黑的45%。所以特申请第三场能够继续执白，希望再次下出精彩的比赛。这一申请也得到了AlphaGo团队的同意。
　　序盘：回归自然 柯洁中计?
　　第三局以二连星对星小目，这是最普通的布局，不是说星位的弱点是三-三?不是说AlphaGo最擅长点三-三吗?那么我就留两个点三-三的机会给你。
　　黑7构成&变相中国流&，这手棋早就在职业比赛出现过，并非AlphaGo首创。
　　白12高位拆二是现代的下法，以前总是在三路拆三或拆二。
　　黑13是AlphaGo出人意料的一手，期待白棋挡下，然后双方互长，然后黑棋飞起扩张模样。柯洁当然不会上当，白14、16在左下方抢攻。
　　黑19之后，白棋在左边四路小尖一个防守是普通着法，实战白20的手段确实存在，时机是否恰当不好说，但柯洁确实很积极，他可能顾虑走晚了AlphaGo抢先花一手棋把右下角全部实地化。
　　既然白棋不防守，黑21先在左边得利必然。黑27飞压不是绝对先手，虽然被二路挡下巨大，但柯洁还是先在右下角动手了。黑31之后白棋不好应，柯洁索性脱先，白32突然碰入右上角考验AlphaGo。之后双方形成了转换，黑方吃了右下角，白方鲸吞了右边路。
　　白40飞遭到今年刚成为世界冠军的党毅飞的质疑，但认为被黑41点角很难办，柯洁也在此处开始了长考。
　　比赛进行到55手，党毅飞认为已经不容易再形成第二局那样的乱战局面了。聂卫平更悲观，他认为：&不知不觉中，感觉柯洁被AlphaGO骗了，中了他的计了!&
　　中盘：铜墙铁壁 战戟空舞
　　至黑55手，白方右下角还没活，左下角被攻破，外围还有两块孤棋，形势已经严峻。前方研究室内的周睿羊说：&这棋能坚持到1点吗?我12点去吃饭，别回来这盘棋已经结束了!&
　　连笑接过来说：&这棋就算和人下，还有机会吗?&
　　总教练俞斌不像他俩那么悲观，说：&应该还是有的吧!&
　　党毅飞认为，不管多复杂的局面，多难的选择，AlphaGo都是&秒下&，这对人的心理打击非常大。
　　黑59是AlphaGo的强手，强行封锁白棋，虽然不会全部被吃，但白棋不管怎么逃，都要被黑方顺势走出厚势，于是柯洁索性脱先，先做活右下角，再彻底吃住右边路两颗黑子，保持实地上的均衡。
　　黑89、95花两手棋吃住左边白子，柯洁则走畅了下边孤棋。获得先手的AlphaGo在左上挂角，继续掌握着主动权。柯洁的白106再捞一票，想在实地上保持领先，然后以破厚势考验AlphaGo的攻杀能力。至此虽然白方依然苦战，但柯洁也不是全无机会，大盘讲解的聂卫平说现在柯洁实空大幅领先，柯洁的胜率应该上升，还说&也许我们盲目崇拜阿尔法狗了&。和柯洁水平差不多的时越也说：&白方实空多，黑方眼见的实空不多，就看如何攻击白棋。&
　　黑113在上边围空，时越支招说：&现在柯洁需要再想点儿办法了，破掉上方黑空，再把下边的白棋处理好。&
人机大战第三局
　　黑115&压&，AlphaGo摆出了吃棋的态度。柯洁挖粘后白124断打，时越判断&柯洁不是想简单做活，而是想寻求战斗。&俞斌也认为只有这样才能一争胜负。
　　但是，战斗确实于白方不利，绝地奋战，更像是不成功则成仁的无奈选择。长考之后，柯洁白130打吃，AlphaGo没有像以前那样弃子退让以保证胜率，而是强硬的长出。至黑141，AlphaGo虽然围住了上边，但中腹损失很大，白方大龙也没有了安全问题。俞斌认为这一战柯洁追回了很多，时越则说：&感觉柯洁喘了一口气，坐直了。&
　　官子：差距缩小 无力回天
　　棋盘上边路一战稳住阵脚后，官子仍可期待，因为相比于序盘和中盘，官子是AlphaGo的薄弱环节。
　　白150点入右上角，AlphaGo没有选择打劫，退让了。黑167是AlphaGo特有的着法，只能理解成是在它的胜率判断之内的一种走法，但是在职业棋手看来是在&开玩笑&(党毅飞语)。黑169继续&发疯&，右下角局部的官子AlphaGo亏了不少，但是全局黑方仍有盘面15目的优势，轻易不会被逆转。
　　面对不可能逆转的局面，柯洁选择了宁为玉碎。至209手，柯洁中盘认输。人机大战第二季的结局被定格在了0:3。
　　比赛结束后，柯洁并未起身，而是与连笑等棋手进行着复盘，表情有些懊恼，看得出他对自己今天的表现并不满意。
人机大战第三局棋谱
　　聂卫平第一局就预测柯洁0：3全输
　　实际上在第一局结束时，聂卫平在演播室里解说时就认为，虽然当时只赢了四分之一子，但这实际上是AlphaGo一再退让的结果，他预测最终的结果将是柯洁0：3全输。
　　&恐怕这盘是让先的话AlphaGo也能赢，中盘领先太多了。这盘棋最后只赢了四分之一子，但这是AlphaGo一再退让的结果。这非常恐怖。柯洁也尽了努力，但实在下不过人家。&聂卫平说。
　　不过DeepMind创始人哈萨比斯在第二局中曾发推文大呼不可思议，称根据AlphaGo的评估，柯洁当时下得很完美。实际上，在赛前的演讲中哈萨比斯就表示，并不同意这是人机大赛，而是人利用发现新的知识。无论结果如何，最终胜利都属于人类。
　　人机联合是人工智能的归宿
　　聂卫平认为，如果让柯洁与AlphaGo配合，对阵另外一台AlphaGo，将肯定是人机组合获胜。第三局结束后，聂卫平在微博上评论道：&柯洁虽然下得很努力，但毕竟对手太强了，人类棋手能和AlphaGo比赛是一种错觉。以后希望我们能够多多学习人工智能围棋的优点，共同进步。&
　　帮助人类进步，这也许正是人工智能未来的方向。Google大脑负责人Jeff Dean在接受采访时认为，会有很多行业用人工智能，先是探索性的、解决小问题的，再不断拓展，最后发展到端到端的整体解决方案。AI将变革各行各业，只是快慢而已。
　　在谈到柯洁和AlphaGo的围棋人机大战时也表示，不要让机器去学习人类，我们要想机器必须要有机器的方式方法，让机器有自己思考去弥补做人类做不到的东西。二十年以后，或者三十年以后，《时代杂志》封面人物，本年度最佳CEO会是个机器人。
人机大战最终结果
　　虽然柯洁在此次人机大战第三局比赛中战败，但是阿尔法狗确实还是人类创造出来的机器，所以小编也很同意最终的胜利属于人类。对于此次结果，商业巨头马云也是怒对阿尔法狗，表示So TM What?这东西没多大意义。不知道大家的想法是怎么样的呢?
今天早上10:30，柯洁对战阿尔法狗第二局比赛正式开始了，经过紧张的赛事后，AlphaGo又拿下了本场比赛的胜利。今天小编就为大家带来了柯洁对战阿尔法狗第二局复盘棋谱图文详细讲解。
备受瞩目的人机大战2.0第二局今天打响了，经过了第一场的柯洁落败之后，今天的比赛可以说也是不容乐观，那么今天柯洁对战阿尔法狗结果如何呢?跟小编一起去看一下。
相信大家一大早就被柯洁对战阿尔法狗的消息给刷屏了吧，今天，世界第一围棋棋手柯洁将代表人类参加这场举世瞩目的人机大战，那么战况如何呢?跟小编一起去看看。
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“人机大战”到底谁赢了？
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　　至诚财经网()03月16日讯
　　&这不是人类的失败，这是我本人的失败，这展现了我的不足。&3月15日，全球瞩目的围棋&人机大战&在韩国首尔收官，李世石虽然以1：4告负，但他表示，AlphaGo不是无解的高手，是人类可以应对的水平，但AlphaGo的&集中力&确实是人类难以逾越的。
　　虽然代表人类的李世石输掉了比赛，但事实上，自从谷歌DeepMind研究所1月28日宣布AlphaGo将与李世石进行世纪对决后，就已经注定，科技会赢、围棋会赢，李世石也会赢。当然，就像诸多围棋界和科技界人士赛前所说的：最终的赢家依旧是人类。
　　科技赢了
　　3月15日的收官战后，AlphaGo最终以4：1战胜李世石。这意味着，胜利首先属于谷歌，属于科技。在创新工场CEO李开复看来，攻克围棋仅是DeepMind团队的第一步，&当AlphaGo击败了所有顶尖选手后，这个项目也许不会再是DeepMind的核心项目，必然会转向更具挑战的方向。&
　　对于在第四局比赛中AlphaGo表现出来的弱点，李开复认为，任何系统都会有BUG(程序缺陷)，但这并不意味着程序写错了，而是AlphaGo在学习过程中的偏差，在学习完人类棋谱后，它只能进行自我对弈，或许是在这一过程中疏忽了某些可能的路径，&未定因素的、非封闭的问题会是人工智能的新挑战。&
　　地平线机器人公司创始人兼CEO余凯则表示，AlphaGo是&知行合一&的代表。他认为，人工智能是火箭、大数据是燃料、深度神经网络是引擎，&将大数据灌进引擎从而转换成动力，就能促进整个人工智能的发展。&余凯表示，目前的人工智能只有自我决策能力，不等于拥有自我意志，人工智能会成为人类的伙伴，被广泛应用到各个领域如生产、教育、医疗、出行等方面。
　　近日，DeepMind创始人哈萨比斯也在接受采访时透露，DeepMind的主要目的是&用人工智能解决一切问题&，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。而此次AlphaGo的胜利，将大大提升DeepMind的信心。李开复也表示，未来深度学习技术将取代人的基础性工作，如会计、法律等，这会为人类创造很多价值，而所谓的&机器是否会奴役人类&，则要排在所有问题之后。
　　围棋赢了
　　曾败给AlphaGo的欧洲围棋冠军樊麾表示，李世石只是丢掉了几场比赛，但却唤醒了社会对于围棋这项运动的关注。韩国媒体进行的一项民调显示，受访民众中有九成以上&听到过有关对决的信息&，即便李世石最终败北，韩国对于围棋的热情仍有增不减：韩国各大媒体和门户网站的头条都被围棋&占领&;街头上许多民众都在讨论有关围棋的话题;首尔最大书店近一周有关围棋的书籍销售量同比增长30%;首尔各大棋院也排满了咨询报名的人群。
　　在首尔从事金融业的姜流美向《第一财经日报》记者表示：&最近在公司内，经常会就谁输谁赢进行一系列争论，吃午饭时还会偷看比赛直播或有关围棋的教程。&在其旁边的几位同事也都纷纷点头，表示赞同。她还表示：&看到李世石在本次比赛中的精彩表现后，我被围棋的魅力所征服，近期准备和同事们报名学习围棋。&
　　在首尔运营棋院的女棋手尹英敏也向本报记者表示：&近期来咨询围棋的学习者至少翻了一番，本来我还认为AlphaGo的胜利将会使围棋的热度减退，甚至在想自己是不是也应该放弃围棋，但现在来看不仅没有减退，反而带来了一股新的围棋热潮，以李世石为首的专业棋手也成为社会上受到崇拜的对象，这是我们始料未及的。&事实上，围棋作为人类最复杂的运动项目之一，拥有比宇宙原子总数还多的变化，比曾被&深蓝&机器人征服的国际象棋多出许多。
　　此外，与其他竞技项目不同，围棋强调的不是单一思维，而是复合思维，没有绝对的好坏之分，一切都取决于大局，依托于变化。因此，围棋一直以来被认为是&人类为数不多的优势项目&。李世石在3月15日的赛后发布会上表示，AlphaGo不是无解的高手，尚处于人类可以应对的水平。
　　李世石赢了
　　&他为了获得胜利，和身边的棋手彻夜研究AlphaGo的弱点，晚上会一个人在阳台上默默吹着冷风叹息。&李世石妻子金贤珍在比赛间隙接受本报记者采访时表示。虽然输了比赛，但战到最后一刻的李世石在走入记者会后，收获了在场所有人的鼓掌和欢呼，他还罕见地系上了一条金色领带。一位曾多次和李世石对弈的九段棋手表示，从来没见过李世石比赛的时候打领带，&可能除了结婚，这是李世石第一回打领带。&
　　樊麾曾在接受《第一财经日报》记者独家专访时表示：&即便李世石一直在输，但所有的棋手、媒体和棋迷都在支持他。&其实，李世石还是一名电脑迷、科技迷。接近李世石的几位棋手向本报记者表示：&如果李世石没有学围棋，很有可能成为一名IT创业者，平时他也非常痴迷于研究电脑。&据了解，李世石在接到谷歌的邀请后，稍作思索，便接受了挑战，没有任何犹豫。
　　很多棋手都向本报记者表示，如果当时谷歌找的是自己，很有可能不敢应战。中国棋手古力认为，从技术发挥的角度来看，李世石在这五盘比赛的发挥水平不及他的黄金时期，&一是由于对手不是人类，二是前几盘输完后内心有些动摇。但李世石从0比3后扳回一局，证明了他是一个&大棋士&。&棋圣聂卫平则表示：&对于一名顶级棋手，应该有从痛苦中获得重生的动力，所以&人机大战&对小李来说是很好的提升机会，他会更强大。&
　　能够体现李世石特立独行个性的，不仅是此次对局。据韩国媒体报道，李世石曾因认为韩国棋院举办的升段比赛&既没有报酬，对于水平也没有帮助&而宣布抵制。在国际赛场上风生水起的他最终撼动了韩国棋院，并修改了有关升段的制度。李世石的不羁还体现在棋风和语言上。曾几何时，李世石的那句&我没有输的自信&曾风靡韩国。此外，李世石果断的打法，以及不易被察觉的表情成为他对决时的一大特色。
　　当然，在与AlphaGo的比赛中，李世石反常地用起了稳健的打法，表情和动作也显露出细微变化，时不时抖腿，甚至露出笑容，就连李世石的恩师权甲龙都表示&非常反常&。金贤珍偶然透露的信息显示，李世石还是一个好爸爸、好丈夫。&李世石输掉第三局的当天，是我们的结婚纪念日，虽然没有举行盛大的派对，但当他默默地抓起我的手的时候，我特别感激他，在此时此刻还没有忘记纪念日。&
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人机大战第二季，为什么柯洁一局都赢不了？
　　为什么柯洁一局都赢不了
　　作者：李李、南戈
　　来源：公号“大象公会”（ID：idxgh2013）
　　“这是柯洁一人的不幸，世人之万幸。”
　　5 月 23 至 27 日，曾战胜围棋世界冠军李世石的谷歌人工智能 AlphaGo，在浙江乌镇挑战目前世界排名第一的人类棋手柯洁九段。
　　今天下午，柯洁首战告负，输四分之一子。
　　在人类棋手之间，这种结果说明双方棋艺基本旗鼓相当。所以有人据此认为，柯洁只是惜败。
　　事实上，柯洁远非惜败，而是 AlphaGo 完全掌控了棋局，在确保胜利的同时，不冒无谓的风险。
　　在这场人机大战开赛前，前谷歌大中华区总裁李开复就公开表示：柯洁必败毫无悬念。
　　不仅科技界人士这么认为，概率也显示柯洁几无胜算。根据国际职业围棋 Elo 等级分制度排名，可算出 AlphaGo 每盘的获胜概率为 99.37% 。说这是一场起重机与举重选手的比赛并不为过。
　　▍2016&年&7&月&18&日，AlphaGo&超越柯洁成为&Elo&排名第一（左侧排名），之后不久就被柯洁反超（右侧排名）。2017 年 2 月初，Go Ratings 网站删除了 AlphaGo、DeepZenGo 等围棋人工智能在该网站上的所有信息，目前世界排名第一的柯洁 Elo 3620 / 数据来自：gorating.org
　　▍AlphaGo 开发团队主管 David Silver 使用 Elo 算法评估 AlphaGo 的 Elo 为 4500。对阵柯洁，AlphaGo 的胜率 P（A） = 1/（1+10^（（）/400））&/ 图片来自：Advanced Study Room
　　从击败樊麾二段（Elo 3000 左右），到击败李世石九段（Elo 3500 左右），AlphaGo 只用了五个月。相比之下，从 Elo 3300 到 3600，天才棋手柯洁走了将近五年。
　　▍柯洁的 Elo 上升路径&/ 图片来自&goratings.org
　　2016 年底，AlphaGo 化名“Master”横扫围棋网战平台时，即已强大到让柯洁感叹“人类几千年来总结的棋谱都是错的”。
　　AlphaGo 为什么这么厉害？它到底是怎么下棋的？人类顶尖围棋高手在人工智能面前的集体溃败，意味着什么？
　　寡不敌众的世界冠军
　　早在 20 世纪 50 年代，计算机科学家就开始研究让人工智能与人类下棋了。棋盘游戏是人类智力的博弈，如果能达到顶尖棋手的水平、甚至超过他们，便可证明人工智能变得更聪明、更有灵活性。
　　人类下棋，是经验、理性与灵感的结合。
　　昭和棋圣吴清源就将决定围棋胜负的三个要素归纳为：实力、气力和运气。
　　以此标准，人工智能“先天不足”，只有理性，靠什么与人对弈？
　　一言以蔽之：搜索。
　　早在 1952 年，人工智能就通过穷举所有可能性的”暴力搜索“，在井字棋这样的小型棋类游戏中战无不胜。
　　▍在谷歌搜索框中输入“tic-tac-toe”，就能跟电脑下井字棋 / 图片来源：
　　下面这幅树状图，展示了井字棋游戏中可能出现的部分棋盘情况。
　　人工智能要做的，就是沿着这棵“游戏树”一步步往下搜索，在所有可能出现的棋盘局面中，根据最有利于己方的终局结果，向前回溯至当前节点，决定下一步应该怎么走。
　　但对棋盘更大、可能性更多的游戏，暴力搜索就行不通了，因为棋局的可能性远超人工智能的运算能力，纯靠搜索不可能下赢顶尖棋手。
　　国际象棋和围棋一度被认为是“人类智慧的最后堡垒”，原因就在于此。
　　▍国际象棋的棋盘为 8x8 的网格，在对阵双方各走三步以后，可能出现的棋局就超过九百万种
　　要在这类游戏中战胜人类，人工智能必须在暴力搜索的基础上优化改进。
　　取得突破的是 1997 年 IBM 开发的人工智能深蓝，它战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这是历史上人工智能首次在正式比赛中，下赢国际象棋顶尖棋手。
　　相较用于井字棋的暴力搜索，深蓝的改进主要在两个方面：
　　一，优先搜索胜率最大的棋局，以便能预测更多步以后的棋盘情况；二，即便如此，也无法像井字棋那样搜索到最终局，这时就要评估当前棋局做出评估，判断下一步怎么走，未来胜率更大。
　　不论是搜索还是评估，深蓝的算法都包含了大量的人类智慧。深蓝仅评估算法就有 8000 多个部分，很多是为特定棋局专门设计的。为完善算法，提高胜率，IBM 还专门请来包括国际象棋特级大师乔尔·本杰明在内的多位顶尖棋手做参谋。
　　因此，与其说深蓝战胜了人类，不如说超级计算机+科学家+一群顶尖棋手，战胜了一个卡斯帕罗夫。
　　▍卡斯帕罗夫与深蓝对弈 / 图片来源：
　　但是，深蓝这种人工调试算法的策略，在围棋上却难以取得相同战绩。
　　这是因为，围棋的可能性和变数都远超国际象棋，即使最顶尖的围棋选手，也很难用有逻辑的语言清晰阐释自己的下棋策略，更不用说把这种策略转化为计算机能够理解执行的编程语言。
　　人工智能的胜利
　　围棋的棋盘为 19x19 的网格，比国际象棋大，可能的下法（10^174）超过已知宇宙中所有原子数目的总和（10^80）。巨大的变数和可能性，让围棋棋道几乎成为一门玄学。
　　AlphaGo 下围棋的策略，与按人类预设剧本下棋的深蓝不同，其下棋算法没有经过人工调试，全部是靠自己“学会”的。
　　▍AlphaGo 的“游戏树” / 图片来源：Nature
　　AlphaGo 怎么“学”？答案是人工神经网络。
　　人工神经网络是一种计算模型，可以在海量数据中找出规律。近年来，人工神经网络在人脸识别、机器翻译等领域被广泛应用。
　　▍如果人脸识别技术大规模应用，丁义珍就跑不了了
　　▍与人类神经网络类似，人工神经网络的基本单位是神经元。一个神经元可以接收多个输入，在计算后可以产生一个输出。一个神经网络有若干层，每一层由成百上千个神经元组成。A：生物神经元，B：人工神经元（左侧箭头代表多个输入，右侧箭头代表一个产生的输出），C：突触，D：人工神经网络&/ 图片来源：InTechOpen
　　AlphaGo 使用了两种人工神经网络，一个是预测网络（policy network），一个是评估网络（value network）。预测网络用来预测对手下一步可能怎么走，评估网络则用来评估给定棋局下己方的获胜概率。
　　▍人工神经网络要用海量数据训练。AlphaGo 输入了至少三千万种棋局，自我博弈超过一百万次。在与李世石对决前，AlphaGo 预测对手的准确率达到 57%——超过半数的情况下，AlphaGo 能猜中对手下一步会怎么走 / 图片来源：Nature
　　相比深蓝，AlphaGo 采取的策略效率更高，战绩更辉煌。借助远胜于深蓝的计算能力和搜索策略，AlphaGo 搜索的深度与广度均大幅提高；深蓝要靠人工调试的算法才能战胜卡斯帕罗夫，AlphaGo 的下棋策略，却完全是靠自己在海量数据中摸索出来的。
　　这是真正的人工智能对职业棋手的胜利。
　　▍AlphaGo 的研发团队中仅有黄世杰博士（业余四段）一人会下围棋。在与李世石的对决中，黄博士代为执子。
　　为什么柯洁一局都赢不了
　　理解了 AlphaGo 怎么下棋，就不难理解为什么柯洁必输。
　　首先，AlphaGo 的训练量、所见棋局和进步速度都远超柯洁。
　　AlphaGo 见过、下过的棋，以百万计。柯洁的训练量，我们做最乐观的粗略估算，也难以超过五万局。
　　▍根据启蒙老师李守胜的说法，“柯洁可以说还在娘胎里的时候，就是听着围棋声长大的”。我们假设 1997 年出生的柯洁，从负一岁就开始下棋，每天 24 小时不眠不休，每局 4 小时，在整整 21 年中，也只能下不到 5 万局。
　　需要指出的是，人类对棋谱的利用率远超人工智能。职业棋手通过几十局棋谱，就能大致摸清对手棋路。人工智能却需要至少数以万计的棋谱，才有可能发现其中规律。
　　而且，并非数据“喂”得越多，下棋水平越高。输入海量数据后，人工智能仍不得法的情况也很常见。
　　不过，一旦找到了规律，人工智能就进步神速。AlphaGo 只用两年，就从零起步登顶世界第一，手下败将包括李世石、聂卫平、柯洁。
　　这次与柯洁对弈的 AlphaGo，也不同于去年大战李世石的版本。
　　AlphaGo 有分布式版与单机版两个版本，去年与李世石对决，AlphaGo 还需动用分布式版全力以赴，今次只需单机版就能轻取棋艺更高的柯洁。两个版本的计算能力差距悬殊，单机版运行在 48 个CPU 和 8 个 GPU 上，分布式版运行在 1202 个 CPU 和 176 个 GPU 上。
　　或者说，对李世石是群殴，对柯洁是单挑。
　　▍2017 年初，AlphaGo 化名 Master，在在线快棋对决中，横扫中日韩顶尖棋手，获 60 胜 0 负 1 平。唯一一次平局是因为对手掉线，比赛不得不提前终止。击败聂卫平后，代为执子的黄世杰博士在对话框中敲出“谢谢聂老师”。
　　柯洁有没有可能通过研究 AlphaGo 的棋谱找到对手的弱点呢？
　　可能性非常小。时至今日，AlphaGo 的围棋下法已经超出了人类经验和理解力范畴。理论上，大家都知道，AlphaGo 是按概率下棋。但实战中，棋手猜不出 AlphaGo 下一步会怎么走，AlphaGo 却不仅猜得中，还算得出各种下法胜算几何。
　　数千年来，人类学习围棋的方式更多是依靠经验。这种经验可能来自前人棋谱，也可能来自长年累月的对弈训练出的“直觉”。
　　这种经验，既成就了柯洁，也束缚了柯洁。它让柯洁可以站在前人的肩膀上往更高处攀登，但也局限了他对围棋的理解和创新。
　　当看到 AlphaGo 下出棋论上的“臭棋”，却所向披靡时，柯洁便会发出文章开头那样的惊叹，认为人类几千年来在围棋上的所有积累都化为乌有了。
　　尽管柯洁试图跳出这种局限，但不论他研究 AlphaGo 的棋谱，还是和其他人工智能下棋，在 AlphaGo 强大的运算和预测能力面前，这样的努力都无异于大海捞针。
　　AlphaGo 的胜利，虽然难免给柯洁个人造成不快，但对更多人来说，体现的是意义非凡的技术进步。
　　如果把“寻找围棋的至高真理”看做一个悬疑千年未解的难题，将职业棋手和人工智能看做人类解决这个难题的不同尝试，AlphaGo 的胜利显然意义非凡，仿佛一百年前拖拉机的成功问世。
　　▍拖拉机的发明，让人类有了比马更高效的生产工具。上图显示了拖拉机出现后，美国农场 1910 年到 1960 年，拖拉机和马、骡子数量的增减对比。蓝色代表拖拉机，红色代表马和骡子 / 图片来源：Economic History Association
　　计算机科学家开发 AlphaGo，并不是为了给人类创造修身养性的工具，而是像谷歌研究总监彼得·诺维格所说，希望用人工智能解决人类自己也不知道如何解决的问题。
　　围棋是对抗类、回合制、无随机性的完全信息游戏，AlphaGo 的算法可以为具备同样条件的场景，提供解决问题的参考方案。
　　▍围棋的“无随机性”是指对手可以落棋的位置、手中的棋，以及开局以来到现在为止的所有棋盘信息都是已知的。扑克属于非完全信息游戏，有随机性，因为其他玩家手中的牌是未知的。
　　未来十年，如果具备精准决策能力的人工智能获得大范围的应用，金融、医疗、法律、交通、公共安全等领域都将发生翻天覆地的变化。
　　一年多来人类高手们的接连惨败，也许只是一个伟大故事的开头。
责任编辑：张颖倩 SN191
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