如何看待谷歌人工智能AlphaGo战胜围棋世界冠军围棋柯洁胜李世石视频

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-25 03:31 标签： 柯洁李世石围棋视频
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人机围棋大战第二局 谷歌人工智能AlphaGo再次击败李世石
来源：同花顺财经&&&
作者：佚名&&&
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　　人机围棋大战第二局，谷歌人工智能AlphaGo再次击败李世石，取得2:0领先，接下来还有3场比赛，分别在12日、13日、15日进行。
　　AlphaGo背后的男人：哈萨比斯
　　韩国棋手李世石与AlphaGo(阿尔法围棋)的“人机大战”首盘，最终代表人类出战的李世石投子认输。众声喧哗中，AlphaGo创始人(被称为AlphaGo他爹的人物)也引来颇多关注。
　　他究竟是谁？
　　当然，作为AlphaGo的创始人，现年39岁的德米什.哈萨比斯(DemisHassabis)当天也出现在了“人机大战”现场。
　　这个戴着黑框眼镜、个子不高、长着一张亚洲人脸庞的年轻人，与围棋的缘分不浅。1976年，哈萨比斯出生在英国伦敦的一个混血家庭，他的父亲拥有希腊塞浦路斯的血统，母亲又是新加坡华人。4岁时，哈萨比斯就对国际象棋表现出浓厚的兴趣。8岁时，就在多次国际象棋的对弈中斩获不少胜利，被称为“神童”。比赛之余，他也思考，人类大脑是如何掌握如此复杂的任务？计算机是不是也能如此？为此，他用比赛累积的奖金买了一台频谱计算机，自学编程。
　　13岁时，哈萨比斯就已取得国际象棋大师的头衔，在其年龄段中，排名世界第二。17岁时，哈萨比斯选择在剑桥大学攻读计算机科学。与同年龄男生一样，他也热衷电脑游戏。在剑桥大学的4年间，哈萨比斯曾在剑桥的一个高水平围棋社团里学习围棋，并很快沉迷其中。但因为忙于电脑方面的工作，他没有足够的时间练习，围棋技艺仅停留在业余一段水平。不过，这并不妨碍他对围棋的喜爱。
　　当时，也恰逢IBM推出的超级计算机“深蓝”与国际象棋大师卡斯帕罗夫之间的世纪对弈。观看对弈的哈萨比斯动了心：何时能开发出与围棋相关的电脑程序，也能战胜人类？
　　1997年，哈萨比斯凭优异的成绩以罕见的“双重一级荣誉”毕业。一年后，他成立了自己的游戏公司。直到2005年前，哈萨比斯在游戏界闯荡的经历并没有获得他期待的成功。2005年，他决定回炉重造，只不过把对游戏开发的关注转换到了人脑神经系统。他在伦敦大学学院(UCL)念完了神经科学博士，其间他发表了12篇研究论文，并继续在该校的盖茨比计算神经科学所工作。
　　2011年，哈萨比斯决定放弃博士后的研究生生活，转而创立了以“解决智能”为理念的DeepMind公司。与其他科技类初创企业不同的是，DeepMind开发了一种叫作“深度学习”的新兴机器学习技术，其中包含了模拟人脑神经元的网络处理数据。
　　2014年1月，谷歌公司以4亿英镑(约6.6亿美元)的价格收购了DeepMind，成为当时欧洲规模最大的一笔企业并购。
　　被谷歌收购后，哈萨比斯与他的团队将人工智能中的深度神经网络研究带到了谷歌。随着谷歌重组更名为Alphabet，哈萨比斯构想中的结合人脑神经元与大数据的人工智能围棋项目顺理成章地被命名为AlphaGo。
　　去年10月，AlphaGo的研发加速，在与现有的其他围棋程序较量中获得了99.8%的胜率。在之后与欧洲围棋冠军樊麾的对弈中，五局比赛零封对手，“阿尔法围棋”声名鹊起。
责任编辑：cnfol001
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我来说两句
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　　我们在很多科幻作品中看到过机器人威胁人类生存的案例，比如：
　　《终结者》中，21世纪一次战争之后，人类被机器人统治；
　　《机械公敌》中，机器人进化之后，对机器人三大法则有了自己的理解，开始威胁到人类生存；
　　《复仇者联盟》中，奥创最终进化中自我思维，想要消灭全人类；
　　在我们担心人工智能的发展，造出的机器人可能会威胁人类生存时，昨天，我们在真实世界中看到了人工智能又一次战胜了人类。
　　昨天的谷歌人工智能程序AlphaGo与围棋世界冠军李世石之间的“人机大战”，几乎吸引力所有科技领域、围棋领域的目光，非科技领域的人民群众也在忧心李世石输了之后是不是机器就威胁到人类生存了。
　　围棋是当今世界上最难的棋牌类游戏，也是人类与人工智能在棋牌领域比赛中坚守的最后一块领地。作为当今世界几乎是最具实力的围棋世界冠军，竟然投子认输，AlphaGo是怎么做到的？人工智能“战胜”人类是坏事？
　　为此，我们邀请国际知名计算机视觉与机器学习专家、360人工智能研究院院长颜水成教授为我们做了解读。
　　以下为颜水成教授观点：
　　昨天Google人工智能程序AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石，人工智能的研究者为之振奋的同时，即便非学术研究者也很好奇机器如何能赢得过人类。
　　围棋可能不是人人都懂，武术我们中国人应该都见过， 也许可以把习武过程打个通俗比喻来说说AlphaGo是怎么学习的。
　　AlphaGo算法学习的第一步有点类似于师傅教课，会教学生既要考虑下一招怎么最有攻击性的同时，也要考虑后续在对手拆招后自己下面几招是否继续有攻击的能力。
　　第二步就是学生们根据老师教的成对练习，从而在这个过程中积累更丰富的经验，自我学习甚至逐步形成自己的风格。唯一不同的地方是学生成对练习在AlphaGo里面可以在计算机里面直接模拟，不必找人来真的对招。而其中一个好处是这种模拟可以得到几乎无限量的样本来训练AlphaGo的深度神经网络，再加上AlphaGo的两个深度神经网络设计得当，也配合得当 (权当是这学生体格健壮，属于习武奇才），最终成就了它的胜利。
　　除了好奇之外，很多人也许微微有点担心人类被战胜是否意味着某种危险甚至毁灭的到来。这种担心其实并无必要。
　　一方面当前人工智能的发展，主要带来的是服务或帮助人类的智能产品。比如说语音技术的发展让人开车的时候也可以便利地获取很多的信息。图像理解技术的发展让视频监控变得更加智能，从而让系统具备智能报警的能力。而自然语言理解技术的发展让机器人有能力与人类进行初步的沟通。
　　另一方面人类最担心的可能是机器的&自主学习&能力，但实际上现在的&自主&学习算法的代码还是人类编写的，机器并无完全不受约束的自我发展过程。
　　对于人工智能的担心也许类似对核弹的担心，一方面核能对人类很有价值，另一方面又担心它的巨大的摧毁力。但人类最终还是使用了，附带的是严格的监管，而人工智能相对而言，潜在危险要小很多，所以我们没有理由不热情拥抱人工智能时代的到来！
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360董事长、CEO周鸿t，分享创业、创新、产品和互联网的...
知名IT评论人，曾就职于多家知名IT企业，现是科幻星系创建人
未来在这里发声。
新媒体的实践者、研究者和批判者。
立足终端领域，静观科技变化。深入思考，简单陈述。
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谷歌人工智能再获突破：围棋程序AlphaGo战胜李世石
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今天下午Google的人工智能系统“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败韩国顶尖职业围棋选手李世石引起不少人的关注。
今天下午Google的人工智能系统“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败韩国顶尖职业围棋选手李世石引起不少人的关注。这场人机围棋大战，比赛时间分别是3月9日、3月10日、3月12日、3月13日和3月15日。比赛五盘三胜，胜者可获得奖金100万美元。若AlphaGO获胜，奖金捐献给联合国儿童基金和STEM教育（科学、技术、工程、艺术以及数学）及围棋相关公益团体。这场比赛引起了科技领域和围棋领域的高度关注，因为相比而言，围棋比中国象棋、国际象棋等知名棋种都更加复杂，对机器人的运算能力和计算容量都有很高的要求。
从1997年，IBM超级计算机“深蓝”击败顶尖国际象棋棋手，此后的十几年间机器在诸多领域的智力游戏中多次击败过人类，然而在围棋领域中，人工智能电脑却始终无法战胜人类大脑。然而就是因为围棋的复杂多变的“战略”令人工智能电脑的运算变得更为艰难。国际象棋每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；而围棋有361个眼位，分黑白棋两种，每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。所有的可能性叠加起来有3的361次方之多，比全宇宙的原子总数加起来还要多。虽然每一步棋会演变出无数可能的变化，但AlphaGo的计算方法和顶尖的人类棋手的策略其实是一样，“选择”胜率较高的那一种。
据了解，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）。它们的任务就是合作“挑选”变化中胜率较高的棋步，只不过AlphaGo算力更强，速度更快，最为关键的是，它练习得也更多。人类棋手一年可能能下1000盘棋，但AlphaGo一天就可以验算几百万盘，它可以24小时无休地自己和自己玩，而且在每一局里不断学习，知道越来越多的变化，以及这些变化的结果。人类棋手被击败，似乎只是时间问题。
AlphaGo已经成为目前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，战绩不凡。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。
人工智能再次击败围人类大脑，对于研究者面对这样的成就当然欣喜，但无论结果如何，人类探寻的脚步似乎不会停止。
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