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标题: 樊麾裁判设计者专家谈谷歌围棋或战胜李世石 [打印本页]

作者: 天马行空 时间: 2016-1-30 09:58 标题: 樊麾裁判设计者专家谈谷歌围棋或战胜李世石

2016年01月30日09:27 新浪科技

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谷歌围棋人工智能将挑战李世石

　　文章来源：环球科学

　　1月28日凌晨，Nature发文宣布谷歌人工智能战胜欧洲围棋冠军。3月它将挑战世界围棋冠军李世乭，专家认为李世乭仍有可能取胜。

　　几十年来，古老的围棋游戏一直是计算机难以涉足的领域，它的细微精妙使得人工智能（AI）在这方面远远落后于顶级的人类棋手。

　　然而，就在今天凌晨，Nature发文宣布，谷歌位于伦敦的DeepMind公司开发出的名为AlphaGo的程序，在完全公平（没有让子）的情况下，以5：0的比分击败了欧洲围棋冠军范麾。

　　Nature采访了范麾，问他被机器击败是什么感觉，同时采访了围棋与人工智能两方面的专家，问他们预测AI最终挑战世界冠军李世乭是否会成功。

　　范麾，欧洲围棋冠军

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　　“在中国，围棋不仅仅是一种游戏，也是生活的一面镜子。你在围棋中遇到的问题，可能也反映着生活中的问题。”

　　失败的感觉是很难受的。在与AlphaGo对弈之前，我一直以为我会赢。第一局之后，我改变了策略，努力应对挑战，但最终还是输了。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。

　　输了比赛当然不会感到开心，但所有的职业棋手都会输棋。输棋以后我就会研究棋局，或许也会改变我的策略。我觉得这对我的将来是有好处的。

　　托比·曼宁（Toby Manning），英国围棋协会财务主管，范麾与AlphaGo比赛的裁判

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　　围棋选手都知道围棋是人工智能领域一大尚未解决的难题，大多数人都觉得计算机能达到职业人类棋手的水准，但得再过十多年才行。在这场比赛中，我本以为范麾会赢的。

　　而最终的结果让我深深震惊。目睹对弈过程，你甚至很难区分哪一方是人类，哪一方是计算机。在之前的很多软件中，计算机下的很多步可能都很理性，但突然就会变得毫无头绪，而在这场比赛中，几乎看不到计算机与人类的区别。

　　一个区别是时间的分配方式：范麾下每一步所花的时间都要比AlphaGo更久，而AlphaGo的棋路也不像人类棋手那样富有进攻性。它会非常冷静地落子，而非积极地侵略领地或提子。

　　对此，我觉得围棋界的反应可能和当年IBM的“深蓝”（Deep Blue）打败国际象棋大师一样，棋手会使用这个软件来分析他们自己的棋局，以找出他们在哪里犯了错误。

　　李夏珍（音译），韩国围棋协会，国际围棋联盟秘书长

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　　一开始听到计算机要挑战李世乭的时候我惊呆了，我想计算机团队可能根本不知道李世乭的实力有多强，但事实上是我不知道计算机的实力有多强。我非常期待他们之间的较量。

　　谁会赢？我真不知道。李世乭不相信计算机有他那么厉害，但我过去曾经听到过一些关于AlphaGo的消息，并被它的实力所震惊。当然，我也知道李世乭有多强，所以我觉得两边获胜的可能性都是50%吧。

　　在我看来，围棋仍然是一项可以带给人类很多启迪的游戏，即使人工智能在这方面打败了人类，也不会削减它一丝丝的魅力。人类会接受计算机技术超越自己的现实，并找到方法让它们为自己所用。

　　乔纳森·谢弗（Jonathan Schaeffer），加拿大阿尔伯塔大学计算机科学家，也是2007年解决国际跳棋问题的计算机程序“奇努克”（Chinook）的设计者。

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　　这还不能与1997年“深蓝”击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）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，我还是赌李世乭会赢。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。

　　德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），DeepMind公司创立者之一

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　　AlphaGo很可能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，尤其考虑到我们打造它的方式——它会不断学习，从某种意义上说我们是在不断”训练”它，它下棋的方式也很像人类。你在写一段普通的程序时，可能对所有细节都了如指掌，事先安排好了一切，但AlphaGo不一样，它会自己学习提高，这种能力是很了不起的。

　　戴维·西尔弗（David Silver），DeepMind公司的计算机科学家

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　　我没下注赌AlphaGo赢，不过三月这场比赛的结果的确会对我们的名声有很大的影响，如果输了，我们会非常失望的。但一切皆有可能，人类总有很多技巧，有些是我们无法训练我们的计算机来应对的。（撰文伊丽莎白·吉布尼（Elizabeth Gibney）翻译丁家琦）

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