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围棋人机大战：“狗”和人下的根本就不是一种围棋！
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　　至诚财经网()03月11日讯
　　没有一点点防备，也没有一丝顾虑，曾经以为无比遥远的人工智能在围棋项目中战胜顶尖人类高手的那一天就这么悄然而至。不过，喜欢围棋和恐惧&天网&的人们暂时不必黯然神伤，因为&狗&和人下的不是一种围棋，人工智能也还远远没有真的赶上人类。
　　&阿尔法狗&(&阿尔法围棋&，狗是围棋英文GO的音译)在全世界的瞩目中逆转李世石，让人类对围棋这个古老项目的关注度达到极致。不过，在谷歌公司精心描绘的这幅美丽的画卷中，围棋只是用以衬托科技进步的一个华丽背景，其价值在于&最难智力项目&的头衔。
　　对于长于&计算&的电脑来说，围棋的难度在很大程度上来自于19X19路棋盘背后所蕴含的数量巨大的变化，这是以&穷尽法&为基石击败卡斯帕罗夫的&更深的蓝&没能超越的。如今，蒙特卡罗树搜索、&深度学习&、价值判断等技术的出现，并没有真正让电脑像人那样思维，只是用&排除法&大大缩小了电脑需要计算的变化的范围，从而让&穷尽&成为可能。
　　粗通围棋的人应该明白，经过一些基础的训练，对局者就可以大致判断出哪些着法合理，哪些着法不必考虑，顶尖高手更是长于对一步棋的价值的判断。然而，包括阿尔法在内的电脑却不具备这种&举一反三&的能力。据悉，&阿尔法围棋&拥有15万职业棋手的棋谱、上百万业余棋手的棋谱、自我对弈3000万局，颇有些水滴石穿、笨鸟先飞的味道。打个比方，在一片沙滩上找到几个足球对于人类而言易如反掌，可是&阿尔法狗们&却需要试着排除每一粒沙子，只不过他们判断沙子的速度非常之快。围棋人工智能的突破的确令人惊叹，但目前看来它似乎更多还是一种量的累积，而非质的飞跃。
　　陈毅元帅说：棋虽小道，品德最尊。围棋的确很&小&，它毕竟只是一种智力游戏。然而，围棋之博大精深，又令人惊叹。喜欢军事的人从中体会到&三十六计&，哲学家从大小、取舍、厚薄、实地和厚势中品味人生的道理&&一万个人的眼中，有一万种围棋。
　　围棋有胜负，但胜负绝不是它的全部。&手谈&的最大魅力，在于棋逢对手、与人交流。跟一个人下棋，能够知道他的脾气、秉性、喜怒哀乐，了解他的习惯动作，感受他眼神中的杀气。没有了纸扇轻摇，没有了摇头晃脑，没有了那一次次令人痛断肝肠的&打勺&，对弈的乐趣也要大打折扣。
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围棋人机对弈五十年:第一代围棋AI是中国教授发明
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（原标题：围棋人机对弈五十年）
AlphaGo2.0来到中国， “人机大战第二季”激战正酣。但事实上，AlphaGo已经是围棋人工智能的第三代。在开发围棋人工智能的道路上，人类已经艰难地探索了将近五十年。第一代围棋人工智能是中国教授发明围棋的英译名Go是日语的发音译来的，围棋在日语里写成“碁”(即Go的发音)，把围棋译成Go或者The game of
go大概是最蹩脚的翻译了，尤其是在互联网时代，把围棋译成Go非常不利于围棋的推广，但AlphaGo的出现或能改变这个事实。棋类游戏是对人类智能的挑战，自然也成了人工智能的标志之一。而围棋一直被认为是人工智能领域里的非常困难的挑战。二战还没结束，图灵就研究计算机下棋，他于1947年编了第一个国际象棋下棋程序，但直到1968年，最早的电脑围棋程序才被编写出来。它是由阿尔伯特·索伯特开发的，引入了一个评估函数对棋局进行分析，来估算双方占空的大小。然而，在相当长的一段时间里，业界的普遍观点是电脑围棋只能达到业余棋手的水准。真正意义上的第一代围棋AI(人工智能)——“手谈”，是由已故中山大学化学系教授陈志行研发的围棋程序，从1993年到2002年共10次获得电脑围棋世界冠军，而“手谈”这个名字也是围棋除“弈”之外的别称。陈志行教授原本研究的是量子化学，但同时也是围棋业余高手。在1991年退休后，他才开始潜心研发电脑围棋软件，虽然当时的电脑软件技术水平还非常低，而围棋棋盘大(19
19，一共有361点)，空间状态多，打劫、终局规则复杂，一般程序员至少需要设计一两年才可能让电脑学会下围棋。但量子化学专业出身的陈志行，使用速度快但不太常用的汇编程序语言搭建围棋框架和编写围棋对弈引擎，他潜心编写的“Alpha-Beta搜索引擎”速度非常快，在当时领先其他同行几个数量级，达到了13层搜索深度，也就是说“手谈”可以算清后面的13步棋，而其他程序通常只能算七八步。陈志行编写的“模式识别”专家系统在当时也是无人能及。陈志行潜心研发“手谈”3年后，终于在世界比赛中斩获首个围棋人工智能世界冠军。当时的“手谈”以战斗力超强著称，智能水平遥遥领先国际同行。之后“手谈”对弈水平不断进步，在国际性的电脑围棋对弈比赛上连续夺冠，夺得了该时期大部分世界比赛的冠军。当时个人电脑系统刚在世界范围内普及，许多围棋爱好者还专门购买电脑安装“手谈”软件，用作学习围棋和训练的工具，“手谈”软件在世界范围内销售量排名第一。可以说，“手谈”软件的成功在国内掀起了一波围棋人工智能研究的热潮。“蒙特卡洛树”算法开启二代围棋人工智能当如IBM深蓝那样的超级电脑，已经能够击败世界上最好的国际象棋棋手时，围棋软件却仍然无法击败业余围棋高手。但是，从2006年开始，随着应用蒙特卡洛方法的树搜索即蒙特卡洛树搜索和机器学习在围棋上的应用，电脑围棋水平有了突飞猛进的增长，棋力普遍提升到业余高段的水准。围棋的棋子多，组合可能性也多。蒙特卡洛算法是一种基于“随机数”的计算方法，这一方法源于美国在二战中研制原子弹的“曼哈顿计划”。频率决定概率，围棋对弈软件将最常见的对弈定式及棋形输入其中，从而达到较短时间提高棋力的功效。用通俗的语言解释这种算法：“简单来说，人脑下围棋靠的是逻辑思维，而蒙特卡洛算法就是一个抽样调查的方法。其实就是一个赌博概率式的方法，如果电脑下100盘棋，用这种下法赢了60盘，用另一种下法只赢了50盘，那么，它就会认定第一种下法，而淘汰另一种下法。”蒙特卡洛树搜索算法的出现，可以看作是人工智能取得突破性进展的标志：计算机的思考方式，已经有点接近人类的思维方式了。目前使用蒙特卡洛树搜索的围棋对弈软件有疯石围棋(CrazyStone)、银星围棋(SilverStar)、天顶围棋(ZEN)等，都取得了不错的成绩。2011年8月欧洲围棋大会，电脑围棋软件ZEN在19路盘上被让五子击败日本职业棋手林耕三六段。2012年3月，ZEN被让四子击败了日本超一流棋手武宫正树九段，这是围棋程序首次在被让四子的情况下战胜第一流职业选手。2013年，CrazyStone被让四子击败日本石田芳夫九段，2014年，CrazyStone被让四子击败日本依田纪基九段。可见围棋软件进步迅速，至少比起十年前对弈水平已经提高一大截，受让四子优势明显。2015年10月，同样基于蒙特卡洛树搜索的Google旗下人工智能公司DeepMind开发的AlphaGo，在没有任何让子的情况下，以五战全胜的成绩击败了欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾，这也是电脑围棋程序首次击败围棋职业棋手，当然也意味着围棋AI新时代的来临。AlphaGo、绝艺以及人机协作围棋AI之难，难在这项运动本身的多重复杂性——“最简单的规则，最复杂的变化”。在AlphaGo及其开发团队DeepMind出现之前，几乎所有研究者都认为在十年内人工智能战胜围棋大师的机会是渺茫的。而在它出现以后，几乎所有人都在惊呼人工智能已破解了围棋这一历史难题，甚至在极短的时间内两次让研究成果上了《自然》杂志的封面。据AlphaGo官方介绍，AlphaGo采用了一种更加“通用”的人工智能方法，即采用将改进的蒙特卡洛决策树算法与深度神经网络算法相结合的方法构建最终的学习系统。其包括两个部分：策略网络与价值网络。策略网络在当前给定的棋局中，负责预测下一步的走棋，并对下一步走棋的好坏进行打分，策略网络的作用好比“模仿”人类棋手的各种走法，以达到预测的效果。然而仅凭模仿无法击败最顶级的人类高手，AlphaGo又增加了价值网络来判断当前的局面到底对哪一方有利，但围棋程序的局势评估相当困难，只能通过深度学习网络之间自我训练的方法来达到良好的效果。2016年3月，AlphaGo以4:1战胜世界围棋名将李世石，AlphaGo的实力首次被世人真正认可。AlphaGo
2.0版本的升级亮点是——摒弃人类棋谱，即仅通过监督学习和强化学习，再度进化出新的“围棋机器人”。
事实上，除了AlphaGo，现在还有其他围棋AI程序也已被证明达到甚至超过了人类棋手的一流水平，比如腾讯AI
Lab(腾讯人工智能实验室)研发的围棋人工智能程序“绝艺”(Fine
Art)，它在今年首次参加UEC杯计算机围棋大赛，就以11连胜夺得了本届UEC杯冠军，在随后的人机大战中完胜日本先锋棋手一力辽。AI作为工具，被人类棋手“喂招”不断进化后，它也能“反哺”人类，棋手使用围棋AI开展人机协同，AI为人类棋手“蓄力”，1+1&2的进化成为了新看点。随着数据量的高速增长，AI可以分析总结、自我学习，人则可以通过善用AI、人机协作，开启智慧时代，改变现在以及未来的一切。(作者为《机器人产业》杂志副总编)
本文来源：北京日报
作者：姜姝姝
责任编辑：李天奕_NN7528
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分享至好友和朋友圈　　这次人机对弈完全是一场大骗局！！韩国信息通信(IT)专业律师田石镇批评称，谷歌需要对李世石和整个围棋界道歉，因为此次人机博弈本身就不公平。　　首先，这次人机对弈采用了“读秒"规则就不公平。因为“读秒"规则是人与人对弈的规则，不适用于人机对弈，因为人会疲倦，而计算机不会疲倦，所以，对棋手不应该有时间限制，棋手可以下一整天。　　其次、为什么两局棋都没有出现打劫？第二局有两处正常应该用打劫的手段争胜啊，？赛后新闻有报道--记者赛后问李世石：听说赛前谷歌公司与你有保密协议，内容是什么？是不是不能使用打劫手段？李世石不做正面回答，只说下盘我会努力的。 联想到阿尔法狗此前在欧洲5:0击败欧洲冠军的比赛中也未出现打劫的手段，人们也问过同样问题，欧洲冠军樊麾的回答是：有保密协议。　　如果保密协议的内容不许打劫是真的，俺就呵呵了。　　为了炒作自己，不惜让对手放弃使用围棋技术的一大杀器：劫杀~！懂得围棋的人都知道，善于劫杀完全可以决定一场围棋的胜负！在人机对弈中，一名优秀的棋手可以人为给计算机制造无数的陷阱，让计算机无所适从，对于"打劫"，美国人不懂，难道李世石不懂吗？　　假如保密协议内容是这个，谷歌完全是在搞一场旷世大骗局！　　韩国信息通信(IT)专业律师田石镇批评称，谷歌需要对李世石和整个围棋界道歉，因为此次人机博弈本身就不公平。　　在围棋人机大战启动一个月前的2月9日，他在社交网站(SNS)发文主张，谷歌推进的这场博弈系骗局，李世石五盘全输已成定局。谷歌人工智能程序“阿尔法围棋(AlphaGo)”通过网络可随时无限收集和利用相关信息，这意味着它拥有无数的“指教者”。　　他指出，“阿尔法围棋”动用数百台电脑对李世石的发招进行实时运算后下子，换而言之，“阿尔法围棋”非按已获取的信息行招，而是先看对方的招数并对其进行缜密分析后拆招。这并非真正意义上的人工智能。　　他还指出，“阿尔法围棋”甚至动用BF算法下棋。虽然谷歌方面主张“阿尔法围棋”没有利用BF算法，但用BF算法的其他程序扮演“阿尔法围棋”的“指教者”角色，这确实违规。因此，谷歌需要对李世石、欧洲围棋冠军樊麾以及全世界围棋界人士进行道歉。　　当围棋这个地球上最古老的智力游戏受到如此侮辱为了给围棋回复名誉，中国围棋协会应该勇敢地站出来，发表声明，抗议人机对弈造假！否则，以后肯定没人下围棋了，未来随便一个手机里都装一个15段水平的下棋软件，你一盘都赢不了，谁还下？　　就像有了汽车谁还跟他比赛跑？有了计算器谁还跟他比速算？
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　　呵呵。如此看来这人工智能围棋的真正实质性，仍然还在棋外，没有真正完全进入就围棋而言的实质意义中。不能开劫，打劫，这还能算是围棋吗？就这一点，已可肯定，人工智能围棋的成功达标性，还只是停留在其开发程序过程的完善中，现在，还不是一个真正完美无瑕的人工围棋智能机。
　　楼主有病，楼主干脆呼吁象棋机器人与人下围棋，机器人一定连黑白都分不清。
　　1.打劫也算不上什么大杀器　　2.就计算能力来讲，开劫其实才对计算机更有利　　3.你激动个鸡毛啊
　　@秀水河之春 　　纯粹是张冠李戴捕风捉影。　　一：欧洲5:0击败欧洲冠军的那五场比赛有三场出现了打劫，alphaGo应对的很好　　二：在27日夜至28日晨，棋手李颉所组建的微信群在没有媒体公开报道之前揭露去年10月进行了五场比赛是5:0，樊麾在群里予以了确认。他说，因为与谷歌有保密协议，这件事他一直没对外说。　　三：alphaGo的算法的一个要点就是减少计算量，而打劫会使计算量成几何上升，所以alphaGo在下棋的时候会有意无意的避免打劫而选择其他走法　　四：宣扬阴谋论之前，能不能简单了解一下下？alphaGo下棋的时候根本没有连接互联网好吗？好吗!　　五：alphaGo输又如何？何必签那种协议？当年深蓝不也是五连败？谷歌这种全球顶尖公司不知道此事万一泄漏，会损失多少？李世石身为世界顶尖棋手之一，是赢了好，还是输了更丢人？他下了一辈子棋，名声比钱更重要，谢谢！
　　BF算法？BF算法怎么了？BF算法换个名字大家更熟悉，那就是一种蛮力穷举算法，简单幼稚的不行，谷歌当然不承认阿尔法围棋利用BF算法了，这是对神经网络人工智能的侮辱
　　抗议啥，真假人家自娱自乐，你管的着么
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