今天，大家都在興奮地傳播著一條消息：谷歌AI在圍棋上戰(zhàn)勝了歐洲冠軍。興奮的理由是，人工智能在被定義為最難攻克的圍棋上戰(zhàn)勝人類職業(yè)棋手。人類與AI之間的最后一堵防護墻，正在一點一點坍塌。

谷歌使用的人工智能軟件是AlphaGo，由谷歌去年收購的人工智能公司DeepMind研發(fā)，其中兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著關(guān)鍵的作用，一個叫決策網(wǎng)絡(luò)(policy network)，負責(zé)選擇下一步走法，另一個叫值網(wǎng)絡(luò)(value network)，負責(zé)預(yù)測棋盤上不同的分布會帶來什么不同的結(jié)果。

此次AlphaGo戰(zhàn)勝的是歐洲圍棋冠軍樊麾（法國國家圍棋隊總教練)，AlphaGo以5-0完勝。但AlphaGo真正的挑戰(zhàn)是2個月后，與韓國圍棋九段高手李世石的對弈。而樊麾雖為歐洲圍棋冠軍，但實際上也僅為二段水平。高手與頂級高手之前也存在很大差距，不知道在AlphaGo與李世石之間，隔了多少個樊麾。此前圍棋軟件ZEN、Crazystone都戰(zhàn)勝過九段圍棋高手，不過都是在對方讓子的前提下。

樊麾與AlphaGo的對弈棋譜，黑方為樊麾，白方為AlphaGo

圍棋到底有多難？在19×19的棋盤內(nèi)，共有361個點，就機器學(xué)習(xí)的角度而言，圍棋的計算最大有3³⁶¹次方種局面，大致的體量是10¹⁷⁰，而已經(jīng)觀測到的宇宙中，原子的數(shù)量才10⁸⁰。而相較之下，國際象棋每一步平均只有35種可能性的走法，最多只有2¹⁵⁵種局面。

如此大的計算量無疑是對人工智能的一大挑戰(zhàn)，但實際上，人工智能是與人類一樣，通過不斷模仿而戰(zhàn)勝對手的。一個圍棋愛好者向雷鋒網(wǎng)編輯表示，人工智能其實是一個模仿高手，通過記住大量高手在以往對弈中的棋譜，并不斷練習(xí)，從而研究出新的招數(shù)。

“圍棋2500年，積累了很多棋譜，棋譜除了對開局定式的研究，然后就是很多高手實戰(zhàn)中下出比較有借鑒意義的棋局。計算機能夠記住3000萬步棋譜（谷歌這個就是先用這些來訓(xùn)練的），人類是記不住的，很多時候，要依靠現(xiàn)場的純腦計算。就像職業(yè)棋手懂得對現(xiàn)有棋譜進行拆解一樣，拆解過程研究出新的變化，因為有時棋譜象征著某一個招數(shù)達到最優(yōu)，因為是當時最厲害那個人下出來的，但后人總可以超越，谷歌這個特點就在于能夠在棋譜訓(xùn)練中計算出新的變化（走法），否則充其量只能和人類打平手的水平。”

除了需要記住大量棋譜，人工智能還需要一個高手來讓自己不斷提高。ZEN早年就拉上日本一流高手，九段棋手武宮正樹作為陪練，2012年3月，在武宮正樹讓五子和四子的前提下，ZEN連勝兩盤。武宮正樹“宇宙流”式下棋特點，也被ZEN很好地模仿了去。因此，AlphaGo如果想戰(zhàn)勝李世石，最快的方式是找到一個同水平的高手作為陪練，最好是熟悉李世石下棋特點的人。因為，留給它的時間已經(jīng)不多了。

李世石

對于人類來說，因天分和后天努力程度，每個人提升速度會不一樣，有人20歲就能躋身世界冠軍，有人窮盡一生也入不了高手榜。但無論如何，在很多人眼里，圍棋并非一蹴而就。就比如最近引起輿論嘩然的“真瘋叔叔”的“六天速成法”，宣稱可以讓成年人在六天之內(nèi)，圍棋水平從零基礎(chǔ)提高到業(yè)余1段，不過回應(yīng)他的，是來自圍棋界的各種嘲笑。

六天從零基礎(chǔ)提高到業(yè)余1段，如果放在人工智能身上，或許有這個可能。不過想要從職業(yè)二段挑戰(zhàn)職業(yè)九段，贏得可能性并不大。圍棋作為起源于中國的博弈游戲，在亞洲的流行更加廣泛，在歐美等地區(qū)，圍棋的普及度還較低，這也就是為什么會出現(xiàn)一個二段棋手成為歐洲冠軍。在這種情況下，AlphaGo很難遇到一個頂級高手，也就妄論戰(zhàn)勝頂級高手了。

不過，圍棋的復(fù)雜度與挑戰(zhàn)難度，令其成為人工智能最想攻克的難題。一個多月前，DeepMind的CEO Demis Hassabis在一個視頻采訪中透露，他們的秘密團隊可能將破解圍棋。Hassabis在談到這個可能時表現(xiàn)得很興奮，因為在他看來這是個了不起的挑戰(zhàn)?！?span style="line-height: 1.8;">它不像國際圍棋那樣需要蠻力，它實際上是漂亮的，有規(guī)律可循，有形狀可追的，而這些通常是計算機不擅長的，因此它非常了不起?！?/span>

除了谷歌，F(xiàn)acebook也在進行AI攻克圍棋的測試。就在《Nature》報道了AlphaGo戰(zhàn)勝樊麾的前一天，F(xiàn)acebook也在arXiv.org上更新了一篇用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡洛樹搜索相結(jié)合來解決圍棋問題的新論文。Facebook人工智能實驗室負責(zé)人Yann LeCun在論文中表示，作為一項非常困難的任務(wù)，圍棋是一個很好的案例來驗證各種學(xué)習(xí)技能的結(jié)合，包括模式識別、問題解決和規(guī)劃等，也是一個可以用來測試新想法的工具，包括機器學(xué)習(xí)、推理和規(guī)劃的結(jié)合。因此，戰(zhàn)勝圍棋高手，不僅僅是一場游戲，更重要的是人工智能的突破。而人工智能對于人類的影響，將是無限可能的。

從國際象棋的經(jīng)驗看，1997 年人工智能第一次打敗人類后，直到2006年，人工智能在人類這里再無對手。而人工智能想要在圍棋上完全戰(zhàn)勝人類，還需要不斷地練習(xí)。至少這次，贏得可能性很小。

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