最新棋灵王不是人,Google 人工智慧 50 完胜围棋欧洲

儘管人工智慧已经在很多方面打败人类了,比如国际象棋,但是围棋,一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一。

过去 20 多年来,科技家们一直在试着教会电脑下棋,在 1997 年,IBM 的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军 Garry Kasparov,这成为了人工智慧的一座里程碑事件。但是,围棋比国际象棋还是要复杂得多,国际象棋中,平均每回合有 35 种可能,一盘棋可以有 80 回合;相比之下,围棋每回合有 250 种可能,一盘棋可以长达 150 回合。可以想见,如果人工智慧打败了人类最顶尖的围棋选手,这将成为人工智慧发展的另外一座里程碑。

但现实是,在过去很长时间里,最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。所以,去年,Facebook 就开始打造围棋人工智慧,并且在过去 6 个月里让它可以用最快 0.1 秒的速度来落子。负责这项目的人,就坐在离扎克伯格 20 英尺远的地方。

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但是,Google 还是快一步。

最权威的科学期刊 《自然》杂誌 ​​刊发了 Google 的围棋人工智能「阿尔法 Go」(AlphaGo)的最新进展:它让计算机在没有任何让子的情况下,以 5:0 完胜围棋欧洲冠军樊麾。

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这场比赛实际上发生在去年十月,但是知道今天,它才在《自然》杂誌中披露出来。

阿尔法 Go 的研发者是 Google 位于伦敦的人工智能团队 DeepMind,它的负责人 Demis Hassabis 在接受 英国《独立报》採访 时说,

这个比赛结果,意义相当重大。「围棋有可能是人类玩的最複杂的棋盘类游戏。」Hassabis 说,「但是阿尔法 Go 还是赢了,它比我们预料的还要强大。」

在下国际象棋的时候,计算机可以分析出每一个可能的步骤,从而进行最优选择,但是,围棋可能的步骤是国际象棋的 10 倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。

David Silver 是这项研究的第一作者,在他看来,阿尔法 Go 的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤,而是近似于人类的「想像力」。这背后是名为一项名为「深度学习」的大杀器,它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据,而是像人类一样,训练,然后学习。Silver 说,计算机「下围棋需要的极複杂的直觉机制,这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中。」

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阿尔法 Go 用了多种「神经网路」并行,并且相互作用。其中,一个叫做「值网路」(value network),来衡量白字和黑子在棋盘上的位置,一个叫做「策略网路」(policy network),会不断地学习此前人类和自己的落子,来选择接下来怎幺下。

不仅仅比人类、比起其他机器人同类,阿尔法 Go 也更加强大。它和其他人工智慧下了 500 场围棋,只输了 1 场,甚至在给对手让子的情况下,它也照赢不误。而 Silver 说,它比其他人工智能更先进的地方,就在于可以自我学习。而且,这种机制不仅仅可以用在围棋学习中,阿尔法 Go 还可以用来解决很多现实问题,比如处理气候模型等。

然而那又有什幺关係呢?下几百万盘棋,对它来说也不过只用一天的时间而已。在去年十月这场比赛之前,最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过,所以很多人预测,计算机要打败真正的围棋高手,至少还需要 5 到 10 年的时间,但是,这一天已经提前这幺久到来。

可能有人说,欧洲冠军樊麾无法代表围棋界世界最顶级的水平。但是在樊麾看来,

那好吧,另外一场更关键的较量也即将发生:Google 的「阿尔法 Go」和现在的围棋世界冠军李世石(Lee Sedol),将在今年三月正式进行比赛。在围棋这个古老的、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上,机器人和人类究竟谁更强大,答案很快就会揭晓。

李世石说他很期待在三月的时候和阿尔法围棋较量。他说,

而 DeepMind 的负责人 Demis Hassabis 同样说,

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