谷歌电脑首次完胜欧洲围棋冠军 韩国九段誓言复仇(图)

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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！


人工智能击败人类围棋大师:但远称不上超级智能(图)

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北京时间1月29日消息，人工智能近日取得了重大突破。谷歌在英国的研究人员研发的一款计算机系统在围棋比赛中击败了一名顶尖棋手。作为一种古老的东方策略类游戏，在过去的几十年间，围棋曾无数次使人工智能败下阵来。

　　在大多数用来考察人类智慧的游戏中，如国际象棋、拼字游戏、奥赛罗棋、甚至《绝境边缘》(Jeopardy，一个益智问答游戏节目)中，机器都能毫不费力地击败人类。但围棋是一个例外。这款游戏有着2500年的历史，比国际象棋要艰深复杂得多，即使是最机敏的计算机系统，也比人类围棋大师要差了一大截。就在本月初，一些业内顶尖的人工智能专家还质疑近期内我们能否在这方面取得突破。去年更有很多人认为，还要再过十年，机器才可能在围棋比赛中取得上风。

　　但谷歌已经成功了。“这比我想象的要快得多。”法国研究人员雷米?科隆(Rémi Coulom)说道。他研发的人工智能系统曾是世界上最出色的机器围棋选手。

　　谷歌DeepMind团队自称“人工智能领域的阿波罗计划”。2015年10月，他们在伦敦组织了一场机器与人类之间的对决。该团队研发的系统名叫AlphaGo，它要对付的人类选手是欧洲围棋冠军樊麾。在《自然》杂志的一名编辑和英国围棋联合会(British Go Federation)的一名权威人士的监督下，他们连续进行了五轮较量，AlphaGo均取得了胜利。“无论是作为一名研究人员还是编辑，这都算是我职业生涯中最令人激动的时刻之一。”《自然》杂志编辑唐吉?肖尔德博士(Tanguy Chouard)在本周二的一次记者会上说道。

　　英国时间1月27日早晨，《自然》杂志发表了一篇论文，详细介绍了DeepMind团队研发的系统。该系统采用了一种名叫“深度学习”(deep learning)的人工智能技术，这种技术在该领域的地位正变得越来越重要。DeepMind的研究人员从专业棋手那里收集了大量走棋方法，总步数多达3000万次，并利用这些数据对AlphaGo系统进行了训练。但这还只是第一步而已。从理论上来说，这样的训练方式顶多能让计算机系统和最优秀的人类选手达到同等水平，不可能超越人类。因此研究人员先让该系统自己和自己比赛，在这一过程中产生更多的走棋方法，然后再用这些方法训练新的人工智能系统，逐步提高其围棋水平。

　　“最重要的是，AlphaGo不仅仅是一个出色的人工智能系统，只知道实行人工植入的规则”，负责监管DeepMind团队的德米斯?哈萨比斯(Demis Hassabis)说道，“它还采用了目前普遍使用的机器学习技术，从而在围棋比赛中取胜。”

　　这次胜利其实并没有那么新奇。谷歌、Facebook和微软等线上服务提供商已经使用了深度学习技术，用于辨认图像、识别语音、以及理解自然语言等。DeepMind将深度学习与一种名为“增强学习”的技术和其它方法结合起来，说明在未来的世界中，机器人能够学会执行各种动作，还能对周围环境做出反应。“对于机器人来说，这是顺理成章的事情。”哈萨比斯说道。

　　他还认为这些手段能加速科学研究的进展。在他的想象中，科学家有一天会和人工智能系统一起工作，而这些人工智能系统将会被运用到可能取得丰硕成果的研究领域中去。“计算机系统能够处理大量数据，揭露数据结构特征，工作效率远比人类专家要高——有些事情人类甚至根本做不到。”哈萨比斯解释道，“这些计算机系统甚至能为人类专家指明研究方向，引领他们取得突破。”

　　但就目前来看，围棋仍然是哈萨比斯最关注的领域。在让AlphaGo在办公室中打败人类选手之后，哈萨比斯及其团队希望能在公开的竞技场上，和世界顶级围棋选手一决高下。今年三月中旬，AlphaGo将挑战韩国棋手李世乭，后者赢得的国际大奖数居世界第二，是过去十年中获胜次数最多的棋手。哈萨比斯将他视为“围棋世界中的费德勒”。

　　以“貌”取胜

　　2014年年初，科隆研发的围棋软件Crazystone在日本的一次锦标赛中向围棋大师依田纪基(Norimoto Yoda)发起了挑战，并取得了胜利。但这次对决并不公平，因为机器可以先走四步，占据了巨大的优势。当时科隆预言称，人工智能至少要再过十年才能在无让子的围棋比赛中取胜。

　　这项挑战的难度是由围棋本身的特点决定的。即使是最强大的超级计算机，也缺乏在合理的时间内、分析出每种走法可能的结果的能力。1997年，“深蓝”击败了世界顶级象棋棋手加里?卡斯帕罗夫，它使用的算法名叫“蛮力穷举法”。它分析了每一种可能的走法将产生的结果，而人类是不可能考虑这么多的。但这种方法对围棋就无效了。在国际象棋中，平均每回合有35种走棋方式。而围棋每回合有250种可能的走棋方式，250种中的每一种又有250种，以此类推。哈萨比斯指出，围棋棋盘上可能的布棋方式总和比宇宙中所有原子的数量还多。

　　利用一种名叫蒙特卡洛树的搜索算法，像Crazystone这样的程序可以提前算出很多步走棋结果。再配合其它技术，它们还可以逐步去除需要分析的走法。这样一来，它们迟早会打败一些出色的棋手——但无法击败最出色的棋手。对于棋类大师来说，走棋很多时候靠的都是直觉。棋手会根据棋子的整体分布来选择走法，而不会细致地分析每一步的结果。“好的位置看起来就很好，”哈萨比斯说道，他本身就是一名围棋棋手，“围棋似乎也遵循一定的审美原则，所以这种游戏才得以延续数千年。”

　　但在2014、15年之交，一些人工智能专家，包括爱丁堡大学、Facebook、以及DeepMind团队的研究人员，开始采用深度学习法解决围棋问题。他们的想法是，这种技术能模拟人类的直觉，而直觉正是下围棋时必不可少的东西。“围棋是一种含蓄的游戏，讲究图案的配合，”哈萨比斯说道，“而那正是深度学习法所擅长的领域。”

　　自我增强

　　深度学习需要依赖所谓的“神经网络”，即由硬件和软件组成的、模拟人类大脑中神经网的网络。这些网络采用的不是蛮力穷举法，也不依靠人工植入的行动准则。它们会对大量数据进行分析，试图“学会”执行某个特定的任务。如果让神经网络看大量的袋鼠照片，它就能学会认出一只袋鼠。如果让它听大量的单词，你再读出这个单词时，它就能听出来你说的是什么。如果让它了解大量的围棋走棋方法，它就能学会下围棋。

　　DeepMind团队、爱丁堡大学和Facebook的研究人员希望，神经网络能够通过“观察”棋子位置掌握下围棋的方法，和人类差不多。Facebook近日在一篇论文中指出，这一技术使用起来相当不错。他们将深度学习法和蒙特卡洛树搜索方法结合起来，成功让计算机打败了一些人类围棋棋手。不过他们还没有击败Crazystone和其它顶尖的人工智能系统。

　　但DeepMind成功将这一概念向前推动了一大步。在接受了3000万步人类的围棋走法训练之后，DeepMind神经网络能够以57%的成功率预测人类下一步的走棋方法。这个成功率可谓十分惊人(此前的记录是44%)。接下来，哈萨比斯及其团队采用增强学习法，让这个神经网络和另一个与之稍有不同的网络进行比拼。在两个神经网络比赛的同时，系统会追踪哪种走法带来的效益最大。利用这种方法，该系统越来越能够识别出哪种走法能够取得成功，哪种走法则会导致失败。

　　“AlphaGo的神经网络和自己比赛了上百万次，在这一过程中不断改进，全靠自己学会了新的走棋策略。” DeepMind团队的一名研究人员戴维?希尔佛(David Silver)说道。

　　据希尔佛称，这种方法使AlphaGo在众多会下围棋的人工智能系统中脱颖而出，其中也包括Crazystone系统。然后研究人员将上一步得到的结果输入二级神经网络中。该网络使用一级网络建议的走棋方法，使用了很多相同的方法来预测每一步的结果。这和“深蓝”下象棋时的方法类似，只不过AlphaGo系统会边下边学，分析更多数据，而不是通过蛮力穷举法探索每种可能的结果。利用这种方法，AlphaGo不仅学会了如何打败现有的人工智能系统，还击败了顶级的人类棋手。

　　精密芯片

　　和大多数先进神经网络一样，DeepMind系统使用的机器也配备了图形处理器(GPU)。这些芯片最初是用来为游戏和其它对图形敏感的程序处理图像的，但研究人员发现，GPU也很适合用来开展深度学习。哈萨比斯表示，只需要用一台装配了大量GPU芯片的计算机，DeepMind就能够运行得很好。但在与樊麾对战时，研究人员使用了规模更大的计算机网，共装载了170枚GPU芯片和1200台标准处理器(CPU)。该系统在训练时和实际作战时，使用的都是这一大规模计算机网。

　　等AlphaGo前往韩国挑战世界冠军李世乭时，哈萨比斯的团队将使用同样的装置，不过他们会对其进行不断改进。这意味着，他们需要联网才能和李世乭作战。“我们正在铺设自己需要的网络光纤。”哈萨比斯说道。

　　据科隆和其他专家称，打败世界冠军李世乭比打败樊麾要难得多。但科隆对DeepMind团队寄予厚望。在过去的十年中，他一直在努力打造能击败世界顶级棋手的围棋系统，而他现在认为，这样的系统已经被研发出来了。“我现在买GPU买得不亦乐乎。”他说道。

　　更进一步

　　AlphaGo具有极其重要的意义。它采用的技术不仅能用于机器人和科研领域，从类似Siri的移动数码助手，到进行金融投资，这一技术在很多任务中都能助人一臂之力。“你可以用它来解决各种棘手的问题，处理任何需要用到策略的、类似于游戏的事情。”深度学习初创公司Skymind的创始人克里斯?尼克尔森(Chris Nicholson)说道，“比如战争或商业(金融)交易等。”

　　有些人对此感到有些担忧，尤其是当他们想到DeepMind系统是通过自学学会围棋的时候。该系统不仅仅是通过人类提供的数据来学习的，它还会产生自己的数据，做到自己教自己。就在前几个月，特斯拉创始人伊隆?马斯克和其他人纷纷表达了自己的担忧，认为这样的人工智能系统迟早会超越人类，并脱离我们的掌控。

　　但DeepMind系统还处在哈萨比斯等研究人员的严密控制之下。虽然他们正在使用该系统破解一款极为复杂的游戏，但游戏到底只是游戏而已。的确，要想媲美真正的人类智慧，AlphaGo还有很长的一段路要走，还远称不上超级智能。“眼下的情况非常规范，”人工智能法律教授、华盛顿大学的技术政策实验室创始人雷恩?卡罗(Ryan Calo)说道，“该系统的理解能力并未真正达到人类的水平。”但该系统指明的方向的确如此。如果DeepMind的人工智能系统能理解围棋的玩法，也许它迟早会明白更多的东西。“会不会整个宇宙都仅仅是一盘巨大的围棋呢？”卡罗问道。