谷歌人工智能挑衅人类围棋冠军概况：将竞赛5场

　　新浪科技讯 北京时间2月22日消息，继宣布AlphaGo实现突破性研究－计算机顺序初次击败专业棋手之后， Google DeepMind今日公布了即将与过去十年最佳围棋手李世石之间的终极挑衅的详细情况。

　　3月9日至3月15日，AlphaGo将在韩国首尔与李世石进行5场挑衅赛。竞赛完全平等，得胜者将得到一百万美元奖金。如果AlphaGo得胜，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)。

　　因围棋步骤的绝对数目比宇宙的原子数还多，它一直被视为最庞杂的电脑游戏之一，也是人工智能始终未解的挑衅。DeepMind在上月的科学杂志Nature，以一篇论文公布了这一突破性进展的详细情况。

　　竞赛将于北京时间中午12点在首尔四季酒店举行，详细日程如下：

　　1. 3月9日 (星期三)：首场竞赛

　　2. 3月10日(星期四)：第二场竞赛

　　3. 3月12日(星期六)：第三场竞赛

　　4. 3月13日(星期日)：第四场竞赛

　　5. 3月15日(星期二)：第五场竞赛

　　竞赛将采用贴7.5目标中国规矩(竞赛结束时，后走棋的棋手贴目)。每位棋手各有两个小时布局时间，3次60秒的读秒，每场竞赛预计须要大约4-5个小时。

　　人工智能挑衅围棋有多难？

　　计算机和人类竞赛在棋类竞赛中已不罕见，在三子棋、跳棋和国际象棋等棋类上，计算机都先后完成了对人类的挑衅。但对拥有2500多年历史的围棋 而言，计算机在此之前从未克服过人类。围棋看起来棋盘简略、规矩不难，纵横各19九条等距离、垂直交叉的平行线，共构成19×19(361)个交叉点。比 赛双方交替落子，目标是在棋盘上占据尽可能大的空间。

　　在极简主义的游戏表象之下，围棋拥有令人难以置信的深度和微妙之处。当棋盘为空时，先手拥有361个可选方案。在游戏进行当中，它拥有远比国际象棋更多的选择空间，这也是为什么人工智能、机器进修的研发者们始终希望在此获得突破的原因。

　　就机器进修的角度而言，围棋的计算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数目才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。

　　“机器进修”猜测人类行为

　　传统的人工智能方法是将所有可能的走法构建成一棵搜寻树 ，但这种方法对围棋并不适用。此次谷歌推出的AlphaGo，将高级搜寻树与深度神经收集结合在一起。这些神经收集经由12个处置层传递对棋盘的描述，处置层则包含数百万个相似于神经的连接点。

　　其中一个神经收集“决议收集”(policy network)负责选择下一步走法，另一个神经收集“值收集”(“value network)则猜测竞赛成功方。谷歌方面用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经收集，与此同时，AlphaGo也自行研究新策略，在它的神经收集 之间运行了数千局围棋，应用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固进修(reinforcement learning)。经由广泛应用Google云平台，完成了大量研究工作。

AlphaGo所应用的神经收集结构示意图

　　征服围棋对于谷歌来说有主要意义。AlphaGo不仅是遵循人工规矩的“专家”系统，它还经由“机器进修”自行掌握怎样赢得围棋竞赛。谷歌方面希望运用这些技巧处理现实社会最严峻、最紧急的问题——从气候建模到庞杂的灾难分析。

　　在详细的机器训练上，决议收集的方法是输入人类围棋专家的竞赛，到系统能够猜测57%人类行动为止，此前最好成绩是44%。此后AlphaGo经由在神 经收集内部进行竞赛的方法(能够简略理解成和自己下棋)，开始进修自主探索新的围棋策略。现在AlphaGo的决议收集能够击败大多数拥有庞大搜寻树的最 先进的围棋顺序。

　　Google DeepMind首席执行官、联合创始人Demis Hassabis表现：“围棋是深刻而庞杂的游戏。为了击败一名职业棋手，咱们不能只靠模仿，而是自主发现新的策略规矩。因为方法是通用的，咱们希望有一天能够将其运用于处理社会最棘手和最紧急的问题上。不论咱们在三月份能否赢李世石，这场竞赛都一定能够激发世界各地对围棋的兴趣。”

　　AlphaGo战绩惊人

　　Park Chimoon, 韩国棋院副主席表现 “全世界都在关注这场人类与电脑在智能领域的初次交锋。这一历史时刻将由围棋来传达，我为此感到骄傲。我希望李世石能获得成功，去证明人类卓越的智商以及维护围棋的奥秘特性。”

　　实际上，现在AlphaGo已经成为最优秀的人工智能围棋顺序。在与其他顺序的棋战中，AlphaGo用一台机器就获得了500场的成功，甚至有过 让对手4手后得胜的纪录。去年10月5日-10月9日，谷歌安排AlphaGo与欧洲围棋冠军Fan Hui(樊麾：法国国家围棋队总教练)闭门竞赛，谷歌以5-0取胜。

　　此次竞赛的李世石是近10年来获得世界第一头衔最多的棋手，谷歌为此提供了100万美元作为奖金。李世石谈到此次竞赛时表现：”这是电脑初次在公平竞赛中挑衅人类专家选手，我很荣幸能参与进来。无论结果怎样，这都是围棋史上的主要时刻。我听说Google DeepMind的人工智能出乎意料的强大，并且一直在优化，但至少这次我还是很自信能够获得成功。”

AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局比赛

　　人机棋战谁将胜？

　　值得一提的是，上一次著名的人机棋战要追溯到1997年。当时IBM公司研发的超级计算机“深蓝”克服了国际象棋冠军卡斯巴罗夫。不过国际象棋 的算法要比围棋简略得多。国际象棋中取胜只需“杀死”国王，而围棋中则用数子或比目标方法计算胜负，并不是简略地杀死对方棋子。此前，“深蓝”计算机的设 计人2007年发表文章指出，他相信十年内能有超级电脑在围棋上克服人类。

　　该项目并未给IBM带来能够销售的产品，但却让咱们意识到：基础科学研究所面临的巨大挑衅是值得咱们去迎接的，虽然企业在这方面的收益还无法量化。

　　随着顶级科技公司争相在产品中融入智能技巧，谷歌并不是唯一一家研究围棋AI的公司，Facebook对围棋人工智能的研究整合此前也亮相最新 的计算技巧：深卷积神经收集(deep convolutional neural networks)和蒙特卡洛树搜寻(Monte Carlo tree search)，前者应用相似于大脑的算法来进修和辨认棋盘上各种模式的主要性，而后者相当于一种超前思维，用于计算详细的策略步骤。

　　Facebook和谷歌在围棋人工智能方面的研究拥有极大的代表意义。与国际象棋相比，围棋更具深度。要让计算机掌握相关技能，须要更多相似于人类的模式 辨认和直觉判断技能，计算机象棋软件越来越优秀，已将揭开了这项游戏的奥秘面纱；相比之下，围棋现在更加奥秘。但将来，围棋的奥秘色彩也可能不复存在。 (李根 周峰 边策 郭祎)

转载自:https://tech.sina.com.cn/d/i/2016-02-22/doc-ifxprucs6362032.shtml

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