2016围棋人机大战 李世石代表人类出战

3月9日12点，举世瞩目谷歌围棋（Alpha GO）挑战李世石“人机大战”将在韩国首尔钟路区fourseasons酒店正式打响，届时Alpha GO将揭开它神秘面纱！12点开赛。此次比赛早已不是单纯体育比赛，更关系到科技发展、哲学伦理，欧洲各国围棋官网因此事件访问量翻了10倍，中日韩等围棋发达地区关注度更是惊人。身为棋迷李开复谨慎看好李世石；而马化腾虽然没有明确支持谁，但认为此次比赛给业界带来非常大震撼；搜狗CEO王小川则将做客直播现场，见证历史时刻。观战指南：1，赛程：第一局3月9日、第二局3月10日、第三局3月12日、第四局3月13日、第五局3月15日，每局在北京时间12点开赛。2，赛制：比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子（黑贴7目半）。比赛用时每方2小时，1分钟读秒三次。采用中国规则原因，是因Alpha GO以中国规则为基础开发。3，奖金：五盘对局三胜以上者为优胜，获得奖金100万美元（固定汇率：11亿韩元）。李世石下满五局可获得15万美元（约1亿6500万韩元）出场费，同时每胜一局获得2万美元胜局奖金。如果五盘全胜，胜局奖金为10万美元（1亿1000万韩元）。即：如果李世石五战全胜，最多可获得125万美元（13亿7500万韩元）收入。

围棋界：人肯定赢

对于人机大战结果预测，中韩围棋界都站在人类一边。

3月7日晚，棋圣聂卫平向包括《第一财经日报》在内媒体表示，人工智能缺乏判断力，与人类棋手对弈很难取胜。

“很多职业棋手，包括最顶尖职业选手，（对于局势）看法会有很多分歧，比如李世石认为形势可以，而柯洁可能认为不行。对于围棋判断，是计算机大难题，我不相信现在有电脑能突破这个，所以人和电脑下，百分之一百是人赢。”聂卫平表示。

聂卫平依据在于，围棋变化可以归结为361阶乘，本身就是一个无限大数，其中还包含打二还一、打三还一、打结、倒扑等各种技法，可以说是变化无穷。

“李世石最近状态非常好。”同一天，中国围棋选手柯洁表示。言下之意，目前人工智能还不足以挑战现役一流围棋棋手。

此前，柯洁曾多次击败李世石，并在不久前收到了来自国内异构智能公司围棋AI“异构神机”挑战。但他并未应战。

韩国女棋手尹英敏（音译）也站在李世石这边。被誉为“韩国围棋推广第一人”她昨日向本报记者表示：“按照双方水平来看，李世石九段不仅会胜出，而且会以压倒*优势胜出，如果李世石输掉一场都会被认为是重大失误。”

“但我们需要注意到，本次比赛赛制设计对于AlphaGo比较有利。”尹英敏补充道。

据了解，此次人机交手将大战5盘，日程分别是9日、10日、12日、13日和15日，比赛在韩国时间下午1时（北京时间12时）开始。尹英敏认为：“在这种匆忙日程下，人类疲劳度将会上升，但计算机却不会疲劳。”

其次，双方各有2小时布局时间及3次60秒读秒（棋手将限时用完后倒计时时间）。每场比赛预计需要4~5个小时。“充裕时间为计算器运算提供了有利条件。”尹英敏表示，AlphaGo另一个优势是，而本次对局使用是中国围棋竞赛规则（比赛结束时，后走棋棋手贴目），是AlphaGo平时“训练”使用规则，而李世石则更熟悉韩式规则。除此之外，中国有句俗话叫“知己知彼，百战不殆”，如今AlphaGo对于李世石肯定已经非常“了解”，而李世石却对AlphaGo一无所知，这对于李世石来说也是劣势之一。

但尹英敏同时表示，AlphaGo优势能否左右战局，依旧取决于李世石当天身体及精神状态。

IT界观点不一

作为人工智能界专家，李承镐观点与韩国近六成民众一致：李世石会获得压倒*优势。他认为，即便是机器人有其独有优势，依然无法对于状态良好李世石产生巨大威胁。他笑称：“毕竟很少会有顶级专业选手，连续好几场出现致命失误，除非他不愿意继续对决下去。”

创新工场CEO、谷歌前全球副总裁兼大中华区总裁李开复也在知乎上表示，AlphaGo这次要打败李世石比较悬，但是1~2年之内必然完胜人类。

李开复指出，樊麾只是职业二段，而李世石是职业九段，差别是巨大，“就比如说一个人乒乓球打败了非洲冠军，并不代表他就可以成功挑战中国冠军。”

与上述观点不同，搜狗CEO王小川认为，人工智能将会完胜。他提出了自己两个断言：AlphaGo将会完胜李世石；除了围棋，人工智能在其他博弈类封闭游戏里也会横扫人类。“我认为谷歌那套深度学习方法加上搜索空间方法，大体上可以覆盖人思考，而且它可能做得更好。”王小川表示。

AlphaGo研究者戴维·席尔瓦表示，AlphaGo系统关键是，将围棋巨大无比搜索空间压缩到可控范围之内。为了达到这一目，AlphaGo系统将最先进蒙特卡洛树状搜索技术与两个深层神经网络相结合，每个深层神经网络均包含许多层，每层又包含数以百万计神经元一样连接。

在AlphaGo两种不同神经网络中，“策略网络”作用是预测下一步，并用来将搜索范围缩小至最有可能触发那些步骤；另一个神经网络“价值网络”则是用来减少搜索树深度，每走一步估算一次获胜方，而不是搜索所有结束棋局途径。

上述方法使得AlphaGo搜索方式相比之前方法更人*化。例如，深蓝采用强力方法搜索棋子位置要比AlphaGo多数千倍。而AlphaGo则相反，它通过想象下完剩余棋局来对下一步进行预判，如此多次反复。在上述模拟游戏中，策略网络提出下一步智能建议，而价值网络则对走过每个位置进行评估。

具体而言，谷歌首先采用围棋专业棋手3000万步下法对“价值网络”进行训练，直到该网络对人类下法预测准确率达到57%（AlphaGo之前纪录是44%）。

但AlphaGo目标是击败水平最高人类棋手，而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点，AlphaGo学会自己发现新策略，通过自身两个神经网络之间成千上万对弈，采用被称为强化学习试错法逐步进行改善。这种方法提高了“策略网络”效率，以至于最原始“神经网络”可以击败最尖端、构建有巨大无比搜索树围棋软件。

“在与樊麾二段比赛后，我们对AlphaGo进行了多次更新。请大家关注AlphaGo以什么样方式与最优秀棋手李世石对弈。”哈萨比斯昨日预计，“再过大约5年时间，AI将全面超越最顶尖人类棋手。”

最终赢家仍是人类

无论是AlphaGo还是李世石赢得比赛，这都不是人工智能最终目。

李承镐一再向本报记者强调：“人工智能开发最终方向，还是要取决于人类，并且服务于人类。毕竟人工智能也是由人类制作而成，这是人工智能技术发展基础和终极目，我们不能忘记这个目。”

“另外，通过人工智能技术，能够促进IoT（物联网）等新技术开发，从而更有利于人类发展与福祉。”李承镐认为，近年来暂时停滞科技发展，将因人工智能技术，焕发“全新春天”。

谷歌董事长埃里克·施密特也在赛前发布会上表示：“我们开发人工智能机器人最终目在于为人类提供福祉，为未解难题提供新解决方法；而其中，围棋只是我们选择增强人工智能机器人实力方法之一。无论这场对决孰胜孰负，最终赢家都将是人类自己，因为人工智能发展，最终受益者将是人类自己。”

事实上，目前谷歌、百度都已经通过人工智能技术在语音识别、图片识别、无人驾驶等方面展开应用。

“当湖十局，不止求胜，在棋局之外，我们探求新境界是人类智慧与机器智能配合，因而围棋智能仅仅是人工智能副产品，而人工智能终极目标是让我们拥有更加便捷生活。”异构智能CEO吴韧说。