新浪科技 1月28日上午消息，谷歌今日宣布在人工智能领域的重要进展：开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序——AlphaGo，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。
人工智能挑战围棋有多难？
计算机和人类竞赛在棋类比赛中已不罕见，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战。但对拥有2500多年历史的围棋而言，计算机在此之前从未战胜过人类。围棋看起来棋盘简单、规则不难，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，目的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，围棋具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、机器学习的研发者们始终希望在此取得突破的原因。
就机器学习的角度而言，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，原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。
“机器学习”预测人类行为
传统的人工智能方法是将所有可能的走法构建成一棵搜索树 ，但这种方法对围棋并不适用。此次谷歌推出的AlphaGo，将高级搜索树与深度神经网络结合在一起。这些神经网络通过12个处理层传递对棋盘的描述，处理层则包含数百万个类似于神经的连接点。
其中一个神经网络“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法，另一个神经网络“值网络”(“value network)则预测比赛胜利方。谷歌方面用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络，与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习(reinforcement learning)。通过广泛使用Google云平台，完成了大量研究工作。
AlphaGo所使用的神经网络结构示意图
征服围棋对于谷歌来说有重要意义。AlphaGo不仅是遵循人工规则的“专家”系统，它还通过“机器学习”自行掌握如何赢得围棋比赛。谷歌方面希望运用这些技术解决现实社会最严峻、最紧迫的问题——从气候建模到复杂的灾难分析。
在具体的机器训练上，决策网络的方式是输入人类围棋专家的比赛，到系统可以预测57%人类行动为止，此前最好成绩是44%。此后AlphaGo通过在神经网络内部进行比赛的方式(可以简单理解成和自己下棋)，开始学习自主探索新的围棋策略。目前AlphaGo的决策网络可以击败大多数具有庞大搜寻树的最先进的围棋程序。
值网络也是通过自己和自己下棋的方式来训练。目前值网络可以评估每一步棋能够有多大胜算。这在此前被认为是不可能的。
AlphaGo战绩惊人
实际上，目前AlphaGo已经成为最优秀的人工智能围棋程序。在与其他程序的对弈中，AlphaGo用一台机器就取得了500场的胜利，甚至有过让对手4手后获胜的纪录。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)闭门比赛，谷歌以5-0取胜。
AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局较量
公开的比赛将在今年三月举行，AlphaGo将在韩国首尔与韩国围棋选手李世石九段一决高下，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。李世石表示很期待此次对决，并且有信心获得胜利。
此外，AlphaGo的发布，也是Deep MInd在2014年1月被谷歌收购以来首次发声。在被收购之前，这家位于伦敦的人工智能领域的公司还获得了特斯拉和SpaceX创始人马斯克的投资。
人机对弈谁将胜？
值得一提的是，上一次著名的人机对弈要追溯到1997年。当时IBM公司研发的超级计算机“深蓝”战胜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单得多。国际象棋中取胜只需“杀死”国王，而围棋中则用数子或比目的方法计算胜负，并不是简单地杀死对方棋子。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战胜人类。
该项目并未给IBM带来可以销售的产品，但却让我们意识到：基础科学研究所面临的巨大挑战是值得我们去迎接的，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术，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术：深卷积神经网络(deep convolutional neural networks)和蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search)，前者利用类似于大脑的算法来学习和识别棋盘上各种模式的重要性，而后者相当于一种超前思维，用于计算详细的战略步骤。
Facebook和谷歌在围棋人工智能方面的研究具有极大的代表意义。与国际象棋相比，围棋更具深度。要让计算机掌握相关技巧，需要更多类似于人类的模式识别和直觉判断技巧，计算机象棋软件越来越优秀，已将揭开了这项游戏的神秘面纱；相比之下，围棋目前更加神秘。但将来，围棋的神秘色彩也可能不复存在。
人工智能5-0欧洲冠军 李世石将捍卫人类尊严
李世石表示，无论如何也要赢一局
据果壳网报道：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》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石在首尔一战，奖金是由Google提供的100万美金。李世石是最近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。
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
机器学习
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。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）
参考文献：
David Silver， et al。 “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search。” Nature doi：10.1038/nature16961
Mnih， Volodymyr， et al。 “Human-level control through deep reinforcement learning。” Nature 518.7540 （2015）： 529-533。
一个骄傲的AI
什么，你说上面讲算法的这几段你看不懂？
那你知道为啥你们人类会输给我们AI了吧！