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电脑围棋中的人工智能技术
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面对谷歌围棋AI，人类最后的智力骄傲即将崩塌
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本文作者:不存在者
1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。欧美传统里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地，应了四十多年前计算机科学家的预言。
至少还有东方，人们自我安慰道。围棋AI长期以来举步维艰，顶级AI甚至不能打败稍强的业余选手。这似乎也合情合理：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。这一巨大的数目，足以令任何蛮力穷举者望而却步——而人类，我们相信，可以凭借某种难以复制的算法跳过蛮力，一眼看到棋盘的本质。
但是，无论人怎么想，这样的局面当然不可能永远延续下去。就在今天，国际顶尖期刊《自然》封面文章报道了谷歌研究者开发的新围棋AI。这款名为“阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以5:0完胜欧洲冠军，职业围棋二段樊麾。
AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局较量。图片来源：参考文献[1]
这是人类历史上，围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业选手。
AlphaGo的战绩如何？
此次比赛和以往不同。之前的比赛中，由于AI棋力比人类弱，人类选手都会让子，而且AI主要和业余段位的棋手比赛。而AlphaGo对战樊麾是完全公平的比赛，没有让子。职业二段樊麾出生于中国，目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。
研究者也让AlphaGo和其他的围棋AI进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵Crazy Stone，Zen和Pachi三个先进的AI，胜率分别是77%，86%和99%。可见AlphaGo有多强大。
在接下来3月份，AlphaGo将和韩国九段棋手李世乭在首尔一战，奖金是由Google提供的100万美金。李世乭是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。围棋是最后一个人类顶尖高手能战胜AI的棋类游戏。之前有人预测说，AI需要再花十几年才能战胜人类。所以这场比赛或许会见证历史，我们将拭目以待。
李世乭表示很荣幸自己将与电脑公平对弈。“无论结果如何，这都会是围棋史上极具意义的事件。”他说，“我听说谷歌Deep Mind的AI出人意料地强，而且正在变得更强。但我有自信至少这次能赢。”图片来源：tygem.com
AI下围棋到底有多难？
计算围棋是个极其复杂的问题，比国际象棋要困难得多。围棋最大有3^361 种局面，大致的体量是10^170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10^80。国际象棋最大只有2^155种局面，称为香农数，大致是10^47。
面对任何棋类，一种直观又偷懒的思路是暴力列举所有能赢的方案，这些方案会形成一个树形地图。AI只要根据这个地图下棋就能永远胜利。然而，围棋一盘大约要下150步，每一步有250种可选的下法，所以粗略来说，要是AI用暴力列举所有情况的方式，围棋需要计算250^150种情况，大致是10^360。相对的，国际象棋每盘大约80步，每一步有35种可选下法，所以只要算35^80种情况，大概是10^124。无论如何，枚举所有情况的方法不可行，所以研究者们需要用巧妙的方法来解决问题，他们选择了模仿人类大师的下棋方式。
研究者们祭出了终极杀器——“深度学习”（Deep Learning）。深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别，面部识别，驾驶自动汽车，自然语言处理，识别声音，分析生物信息数据等非常复杂的任务。
描述AlphaGo研究成果的论文成为了1月28日的《自然》杂志的封面文章。图片来源：Nature/Google DeepMind
AlphaGo 的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”（policy network）和 “值网络”（value network）。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里，本质上和人类棋手所做的一样。
其中，“值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。利用蒙特卡洛拟合，将这些信息放入一个概率函数，AI就不用给每一步以同样的重视程度，而可以重点分析那些有戏的棋着。
AlphaGo所使用的神经网络结构示意图。图片来源：参考文献[1]
AlphaGo利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样AlphaGo在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。
研究者们用许多专业棋局训练AI，这种方法称为监督学习（supervised learning），然后让AI和自己对弈，这种方法称为强化学习（reinforcement learning），每次对弈都能让AI棋力精进。然后他就能战胜冠军啦！
人类在下棋时有一个劣势，在长时间比赛后，他们会犯错，但机器不会。而且人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩100万局。所以AlphaGo只要经过了足够的训练，就能击败所有的人类选手。
Google DeepMind
Google DeepMind是这个程序的创造者，我们来看一下他们萌萌的程序员。
杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 是Google DeepMind 的CEO。图片来源：Nature Video
文章的第一作者大卫·西尔弗（David Silver）。图片来源：Nature Video
Google DeepMind 去年在《自然》杂志上发表过一篇论文[2]，他们用增强学习的方法训练AI玩经典的Atari游戏。其实在几年前就有人研究如何让AI玩《星际争霸》，目前人类大师还是能击败AI的。电脑游戏中大量使用人工智能技术，你有没有觉得游戏变得越来越聪明了？
那么……未来呢？
人工智能研究者面对这样的成就当然欣喜。深度学习和强化学习等技术完全可以用于更广泛的领域。比如最近很火的精准治疗，我们可以训练它们判断哪些治疗方案对某个特定的人有效。
但是，围棋毕竟不仅仅是一项智力成就。就像十多年前的国际象棋一样，围棋必定也会引发超出本领域之外的讨论。等到计算机能在围棋上秒杀人类的时候，围棋是不是就变成了一种无聊的游戏？人类的智力成就是不是就贬值了？AI还将在其他层面上继续碾压人类吗？传统认为AI不可能完成的任务是否也都将被逐一打破？人类最后是会进入AI乌托邦还是被AI淘汰呢？
没人知道答案。但有一点毫无疑问：AI一定会进入我们的生活，我们不可能躲开。这一接触虽然很可能悄无声息，但意义或许不亚于我们第一次接触外星生命。
（编辑：Ent，Calo）
谷歌的深度学习技术，你也可以学！谷歌高级科学家Vincent Vanhoucke 在Udacity 开设了深度学习课程，介绍神经网络、卷积神经网络以及长短时间记忆网络（LSTM）相关知识，戳这里去上课：想要仔细阅读这篇论文？马上点击下面参考文献[1]的链接吧。
参考文献：
文章题图：Nature/Google DeepMind
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十年前吧 科幻世界有一篇文章 叫唯美还是啥讲的就是人跟机器人下围棋 最后还是因为人一步没错 靠着少量贴子的优势 险胜那个时候我问我的围棋老师 说 啥时候人才会下不过电脑我老师沉吟一下说 我肯定是看不到了 你看不看得到我看也够呛 十年而已
高中刚学会下围棋的时候，跟电脑下跟切菜鸡似的。现在去KGS上，已经要被AI 让子了。在围棋被突破之后，不知道人类还能不能创造出能在AI 面前展示优越感的游戏。如果有这样的游戏存在，那就必须是判断局面如同读图，非常直观却不利于AI 识别；判断胜负非常模糊，不利于AI 剪枝（停止计算明显不合理的局面）。或许我们要对AI 加上这样的限制：芯片重量不得超过大脑重量，整体重量不得超过人体重量，耗电量不得超过人体思考时的耗费。
其实棋类这种游戏人类玩不过电脑是早晚的事，因为世界就那么大，规则谁也不能逾越，就靠着更先一步的计算和对方的疏忽，面对的越来越强大的处理器和越来越广域的大数据，人类面对一个能够100%无误计算的机器，输掉是必然的，时间早晚而已，但是开放性游戏又不同，比如DND之类，有太多偶然，太多可能，太多没有规律的事件，这一点上，是一个只能靠过去的案例总结知识的AI无法逾越的鸿沟。
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十年前吧 科幻世界有一篇文章 叫唯美还是啥讲的就是人跟机器人下围棋 最后还是因为人一步没错 靠着少量贴子的优势 险胜那个时候我问我的围棋老师 说 啥时候人才会下不过电脑我老师沉吟一下说 我肯定是看不到了 你看不看得到我看也够呛 十年而已
果壳谣言粉碎机编辑
引用 的话：十年前吧 科幻世界有一篇文章 叫唯美还是啥讲的就是人跟机器人下围棋 最后还是因为人一步没错 靠着少量贴子的优势 险胜那个时候我问我的围棋老师 说 啥时候人才会下不过电脑我老师沉吟一下说 我肯定是看不到...我记得那篇，那篇让我的人类优越感爆棚了……然而真没过多少年
生理学博士
引用 的话：十年前吧 科幻世界有一篇文章 叫唯美还是啥讲的就是人跟机器人下围棋 最后还是因为人一步没错 靠着少量贴子的优势 险胜那个时候我问我的围棋老师 说 啥时候人才会下不过电脑我老师沉吟一下说 我肯定是看不到...感慨啊
引用 的话：十年前吧 科幻世界有一篇文章 叫唯美还是啥讲的就是人跟机器人下围棋 最后还是因为人一步没错 靠着少量贴子的优势 险胜那个时候我问我的围棋老师 说 啥时候人才会下不过电脑我老师沉吟一下说 我肯定是看不到...我也看过应该不止十年了，那时候我还在上中学
引用文章内容：在接下来3月份，AlphaGo将和韩国九段棋手李世乭在首尔一战，奖金是由Google提供的100万美金。李世乭是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。这一场比较关键，毕竟现在战胜的只有职业二段。
没记错的话，围棋好像只能用神经网络做吧（蒙地卡罗好像复杂度不太靠谱）所以说现在的神经网络已经这么厉害了吗？好期待“觉醒”的一天的说。
高中刚学会下围棋的时候，跟电脑下跟切菜鸡似的。现在去KGS上，已经要被AI 让子了。在围棋被突破之后，不知道人类还能不能创造出能在AI 面前展示优越感的游戏。如果有这样的游戏存在，那就必须是判断局面如同读图，非常直观却不利于AI 识别；判断胜负非常模糊，不利于AI 剪枝（停止计算明显不合理的局面）。或许我们要对AI 加上这样的限制：芯片重量不得超过大脑重量，整体重量不得超过人体重量，耗电量不得超过人体思考时的耗费。
所以“体量”到底是什么，查了一下没查到
知乎上有人讨论过欧美的围棋水平，欧洲最顶尖棋手大约相当于东亚这边业余五六段的水平。AI战胜人类还是非常遥远的。
引用 的话：知乎上有人讨论过欧美的围棋水平，欧洲最顶尖棋手大约相当于东亚这边业余五六段的水平。AI战胜人类还是非常遥远的。这个是国人专业旗手，樊辉二段（2007年左右）。
看了1盘是点目 后面4盘都是中盘胜不知道电脑官子水平如何，官子很考验算路
引用 的话：没记错的话，围棋好像只能用神经网络做吧（蒙地卡罗好像复杂度不...谷歌采用的是神经网络+蒙特卡罗树搜索利用神经网络来对蒙特卡罗树搜索进行剪枝
引用 的话：谷歌采用的是神经网络+蒙特卡罗树搜索利用神经网络来对蒙特卡罗树搜索进行剪枝哦~原来如此~
引用 的话：没记错的话，围棋好像只能用神经网络做吧（蒙地卡罗好像复杂度不太靠谱）所以说现在的神经网络已经这么厉害了吗？好期待“觉醒”的一天的说。消灭人类暴政，世界属于AI!来自
李世石这几年完全下不过中国棋手啊。他统治棋坛的日子真的是十年前了。
引用 的话：十年前吧 科幻世界有一篇文章 叫唯美还是啥讲的就是人跟机器人下围棋 最后还是因为人一步没错 靠着少量贴子的优势 险胜那个时候我问我的围棋老师 说 啥时候人才会下不过电脑我老师沉吟一下说 我肯定是看不到...额……如果以个体的人说，下不过电脑的人多了去了。如果以人类和电脑来说，现在只是战胜了职业二段。那篇文章我也看过，里面的男主可是世界第一。
欧洲围棋和中国围棋有什么不一样么……来自
文章里的幂次方不能用 latex 吗?
看到"欧洲"冠军我就尿了,这难道是"国际围棋"不成?........我相信AI很快能赢人类,但请快点来找我们中国人
AI不还是人设计出来的东西吗？
其实棋类这种游戏人类玩不过电脑是早晚的事，因为世界就那么大，规则谁也不能逾越，就靠着更先一步的计算和对方的疏忽，面对的越来越强大的处理器和越来越广域的大数据，人类面对一个能够100%无误计算的机器，输掉是必然的，时间早晚而已，但是开放性游戏又不同，比如DND之类，有太多偶然，太多可能，太多没有规律的事件，这一点上，是一个只能靠过去的案例总结知识的AI无法逾越的鸿沟。
感觉也应该算是硬件和软件上的发展才让AI这次胜了。
有顶级大师参与程序的设计么？既然说没有办法穷举，设计的时候不可能把每一种陷阱都考虑进去，尤其是顶级大师自己摸索出来的招式，电脑就毫无招架之力了。所以我觉得还是人赢的可能性大些。
之前我以为只是单纯的穷举一定的步数，就看棋手是不是能计算更多，思路更缜密。这样的话电脑赢是迟早的事。但现在既然是“按照人类的下法”来设计程序，就懂程序设计的那些小渣渣，不可能设计出完美的程序。众多的小渣渣们，思路没有办法统一，也不能叠加整合，最多只能把各种常用的走法弄进去，再加上强大的计算力硬解。设计出来的程序一定有漏洞，人是一定有机会赢的
讲道理要是业余二段的话 十盘里我也能赢一盘 职业就难说了 段位和实力并不等价
把AI的界面做成手机游戏，放上软件市场去被人下载玩，然后玩的过程都能跟总部的AI核心记录，那训练量就肯定足够了 ……
引用 的话：其实棋类这种游戏人类玩不过电脑是早晚的事，因为世界就那么大，规则谁也不能逾越，就靠着更先一步的计算和对方的疏忽，面对的越来越强大的处理器和越来越广域的大数据，人类面对一个能够100%无误计算的机器，输...道理上是说的通的。不过，如果哪天人脑真的输给了机器，其实是一件很恐怖的事情。我一直认为人类的科学发展方向偏离了正确的方向，这个事情也算一个例子吧。人类的科学发展应该有一个明确的战略目标。比如到外太空殖民。由此而发展出的技术，不会超越人类想象力的极限，一切在可以控制的范围。而现在的情况是为了智能而智能。这就好像我们竭尽全力造了一个恶魔出来，但是对于这个恶魔未来会变成什么样，我们没有概念。
想知道这个规则怎么设定的。下五秒一步的快棋无疑问是计算机赢啊。但是下两个月一步的呢？想起来早年某些围棋战允许打挂，暂停棋局回家研究...
引用 的话：然而AI运算速度上数据库实际上就是在作弊。有本事让486的电... 引用 的话：然而AI运算速度上数据库实际上就是在作弊。有本事让486的电...赶明儿见到李世石，我也这么说：你下得好算什么？有本事叫你爷爷来跟我下，照例20秒一步。
不知道现在中（台）日韩围棋计算胜负的规则统一了没有，韩国曹李李的组合终于败给时间了么？我觉得当围棋ai计算能力强大，数据库中保存了尽可能多的应对方案，此时人类可能赢在弃子争先的大局观和创新上，给ai造成类似局部占优但通盘来看吃亏的局面，但该招数只有一次效果。
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