AlphaGo三比零胜李世石，接下来两场将成为“荣誉之战”

3月12日下午消息，谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石今日进行了第三场较量，最终AlphaGo战胜李世石，连续取得三场胜利。接下来两场将沦为李世石的“荣誉之战”。

根据之前的约定，谷歌获胜后将获得“自己的”100万奖金，这些奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF)、STEM教育以及围棋慈善机构(Go Charity)。值得一提的是，李世石虽然以0:3宣告失败，但仍需要和AlphaGo下完剩余两场。剩余2场比赛将分别在13日(周日)、15日 (周二)的北京时间中午12点进行。

当下最热的话题无疑是围棋人机大战，这场举世瞩目的人工智能大战人脑，也是世纪级大战——李世石PK AlphaGo。

谁是李世石？他是最近10年来平均成绩表现最优秀的韩国九段、世界冠军，算得上是围棋界的大神。但是谷歌DeepMind开发的人工智能围棋程序AlphaGo也不是吃素的，去年刚以5：0的压倒性优势击败了欧洲围棋冠军、专业二段棋手樊麾。有评论认为，其意义不亚于1997年那场深蓝击败国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战。

那么这场比赛究竟精彩在哪里呢？相比于国际象棋而言，围棋的难度要大，而要让人工智能学会下象棋，甚至战胜人类，这其中包含的难度因素难度系数绝对超标。这么说，围棋从落第一个子到收官，整个落子的决策空间形成了一个非常巨大的树形结构，能够组合出的可能空间巨大无比。而要想真正取得博弈的胜利，绝非易事。

目前最新新闻报道，人类方面已落后电脑一分，这让不少关注的人们大跌眼镜，各大社交网站上均是哗然一片，完全不相信究竟是怎么回事，我们来仔细分析一下：

就人工智能当前水平而言，AlphaGo要上天了！

前文提到的AlphaGo有如此的赫赫战绩不足为奇，作为最新一代研发的人工智能，这个程序集合了3000万种职业棋手的下法，数百万次深度学习与自我对战，十分接近带着直觉和第六感的人类大脑，能以57%的概率预测与其对阵人类的水平。

而且AlphaGo实际上是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。第一大脑是落子选择器，第二大脑是棋局评估器，这些“大脑”是多层神经网络，在结构上与Google图片搜索引擎识别图片是相似的。

在本质上，AlphaGo就是一套为了围棋优化的设计周密的深度学习引擎，使用了神经网路加上MCTS (Monte Carlo tree search），并且用上了巨大的谷歌云计算资源，结合CPU+GPU，加上从高手棋谱和自我学习的功能。换句话说，这个程序具有的是高科技的计算机思维。

所以，Alpha Go其实并不是神秘，也不是人工智能的技术创新，它确切的定义应该是不同机器学习技术的整合。它的核心必须是建立在大数据和深度学习两个基础上的。

总而言之，一句话，这场比赛关乎人工智能未来发展的方向和人类的尊严！

今天，韩国围棋世界冠军李世石九段与谷歌AlphaGo对抗赛将在韩国打响，昨天李世石在发布会上表示，“我有点紧张，明天就用我的棋给观众和粉丝一个交代。”

李世石说：“当初认为直觉比人工智能更准，自己会5比0胜出。现在听了介绍，对AlphaGo多了解了一些，和自己想象是有区别的，稍微感到些紧张，虽然很少犯错但如果犯了就可能会输。但我还是认为自己胜算更大一些。”

DeepMind创始人兼谷歌副总裁哈萨比斯介绍说：“围棋是人类智慧堡垒，希望通过人工智能来理解人类是如何下围棋的，如何才能让人工智能达到同样效果。人类棋手每年可能最多进行上千盘对局，向老师学习提高。AlphaGo则是通过自我对局完成。长处是从不会疲惫，也不会胆怯，所以有自己的优势。关于短处，我们在用不同版本进行测试，这也是我们希望通过这次比赛来找出来。希望今后能在医疗等更多领域中发挥效果。”

为了毫无障碍地看懂这场人机大战，在开战之前，你首先要了解这些词！

人机大战的记录

深蓝（DEEP BLUE）是美国IBM公司研制的一台超级国际象棋计算机，重1270公斤，有32个微处理器，每秒钟可以计算2亿步，其中输入了一百多年来优秀棋手的对局，共有两百多万局。1997年5月，“深蓝”以2胜1负3平战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV），成为第一个在多局赛中战胜国际象棋世界冠军的电脑。

不过，后来有人揭露，“深蓝”之所以当时在棋局中走了一步毫无意义的昏招，使卡斯帕罗夫顿时阵脚大乱，最终满盘皆输，其实只是因为程序出现了一个BUG……

各方观点

早在比赛之前，李世石说：“当初认为直觉比人工智能更准，自己会5比0胜出。现在听了介绍，对AlphaGo多了解了一些，和自己想象是有区别的，稍微感到些紧张，虽然很少犯错但如果犯了就可能会输。但我还是认为自己胜算更大一些。”

DeepMind创始人兼谷歌副总裁哈萨比斯介绍说：“围棋是人类智慧堡垒，希望通过人工智能来理解人类是如何下围棋的，如何才能让人工智能达到同样效果。人类棋手每年可能最多进行上千盘对局，向老师学习提高。AlphaGo则是通过自我对局完成。长处是从不会疲惫，也不会胆怯，所以有自己的优势。关于短处，我们在用不同版本进行测试，这也是我们希望通过这次比赛来找出来。希望今后能在医疗等更多领域中发挥效果。”

而比赛后，谈及李世石在中盘后的发挥，俞斌表示他出现了心态失衡的状况，影响了自己的判断。“电脑基本没有错误，从整局比赛来看，电脑没有薄弱的地方，如果我自己下棋，发现的对手的薄弱地方，就可能赢回来，但是电脑没有。”

虽然在同场讲解的李喆看来，本盘比赛对局质量很高，“不亚于世界比赛”。但双方并没有战至读秒，让俞斌颇为不解。“对于职业棋手来说，两个小时的用时很短了。这么重要的比赛，李世石没有战至读秒就投子，可能还是有所保留。”

在俞斌看来，整盘比赛李世石给了白棋两次机会，因此他对于小李的下法有些“微词”。“有两个要点给白棋，非常不合理。”此外，白棋在的一招妙手让俞斌赞不绝口。“如果能下出这一手，非常厉害，这个的水准能赢人类也是有可能的，”他说。

谈及下面的比赛，俞斌对李世石有些担忧，特别是心理方面。“电脑基本没有感情因素的影响，人的心理因素在里面会很严重。对于职业棋手下番棋来说，质量应该是第一盘最高，第二天出现随手棋的概率增加，如果说要完全恢复，其实一天时间的休息都不够，番棋都是连着下的，人的发挥应该是一盘不如一盘。”

总结

虽然此次人机大战虽然是里程碑式的一次比赛，但胜负并没有那么重要，因为即使AlphaGo在围棋上战胜人类，它离真正破解围棋的智慧还有非常遥远距离。