人機世紀大戰，AlphaGo贏瞭，幸好機分料機器沒有故意輸
原標題：人機世紀大戰，AlphaGo贏瞭，幸好機器沒有故意輸
人機世紀大戰，Alph半自動充填機aGo贏瞭，幸好機器沒有故意輸
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芥末堆訊，3月9日中午12時，來自於Google的人工智能機器人AlphaGo同韓國棋手李世石展開具有“跨時代意義”的第一場人機大戰。比賽持續瞭近4小時，AlphaGo以人工智能的身份，最終贏得瞭這場比賽。
李世石，1983年3月2日生於韓國全羅南道，曾於2006、2007、2008均獲得韓國圍棋大獎—最優秀棋手大獎(MVP)，是職業九段選手的世界圍棋冠軍，此次代表人類出戰。本次圍棋挑戰賽共分為5場，在韓國首爾舉行，獲勝者將得到一百萬美元獎金。
而AlphaGo（阿爾法圍棋）是一款由英國谷歌旗下的DeepMind團隊開發而成，主要工作原理是“深度學習”，即通過模擬人腦神經網絡和對職業棋手棋譜的學習，進行自我博弈，再通過兩個不同神經網絡“大腦”來決定棋路，曾於去年10月以5：0完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段選手樊麾。這場人類同智能機器人的“世紀之戰”，瞬間吸引瞭眾多關註。
從圍棋學習談起，圍棋為什麼是“人類最後的智力驕傲”？
相對於國際象棋，為什麼說圍棋是“人類最後的智力驕傲”呢？因為圍棋作為一門競技體育項目，更成體系，邏輯性也更強，更難學習和提升。國際象棋每一步有24種可能性，而圍棋以變化反復聞名，按照棋盤上每個交叉點上黑、白、空三種可能性算，棋盤的變化總數可達3的361次方次可能性，而目前的計算機無法對所有走法進行統計和窮舉，因此人工智能依然無法玩轉圍棋界。此次AlphaGo贏得瞭這場比賽，刷新瞭圍棋界的新紀錄，代表人工智能第一次在圍棋界，超越瞭最高水平的專業選手。
圍棋作為變化多端的一種競技類項目，一般認為可以開發智力，拓展思維，具有很強的教育意義和鍛煉意義。據悉，中國學習圍棋的兒童目前已超1000萬人。
機器學習模仿人腦神經模式，所以能“步步為贏“？
在去年10月樊麾同AlphaGo的對弈中，樊麾曾表示，“如果沒有人告訴我，我一定不知道它是電腦，它太像人瞭。它一定是在思考。”此外，樊麾還提到在對弈過程中，AlphaGo不同於人類，完全沒有心態的波動變化，且有很強的學習能力。AlphaGo會進行自我學習，采取自我博弈的方式，一旦輸瞭，就會記錄下來，下次避免這種下棋方式。通過數據統計和積累，研究出最好的下棋和落子方式。
從1997年美國IBM公司研發的超級計算機“深藍”戰勝瞭當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫後，機器學習的概念再次走進大眾視野。不同於人類的學習模型，機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。除卻“深藍”，2006年，超級計算機“浪潮天梭”也在人機大戰中大敗5位中國象棋特級大師。
AlphaGo采取的主要工作原理是“深度學習”模式，即擁有多層的人工神經網絡及訓練它的方法。AlphaGo擁有“策略網絡”和“價值網絡”兩個“大腦”，通過策略網絡觀察棋盤，決定下一步下棋步驟，而“價值網絡”則是在判斷對手贏棋可能性的情況下進行落子決定。
（圖片來源：澎湃新聞）
本次AlphaGo的勝利，被認為是深藍在1997年成功挑戰國際象棋的20年後，人工智能取得的又一巨大勝利。自此，人工智能在圍棋界，攻破瞭人類最後的“智力壁壘”，走入瞭新時代。
在之前的報道中，谷歌董事會執行主席施密特曾表示，“無論哪方笑到最後，終究都是人類的勝利，因為正是人類的努力，才讓機器學習有瞭現在的進展和突破。“
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