人机大战是不是说时间线上至高更可能成为人类未来

人机大战和 qq 游戏有什么不同~

随着围棋普及度的提升，大众娱乐休闲活动中，围棋游戏的可玩度也在逐步提升，更多人会选择在一些朋友聚会或者在网络平台上进行博弈，网络围棋也逐步成为一种新的棋牌游戏选择，更显高雅情致。在西方，围棋称之为GO，因而由谷歌打造的这款人工智能程序被命名为AlphaGo。纵观整个AlphaGo人工智能程序所运用的围棋机制，依旧是遵循了中国围棋万变不离其宗的博弈法则。李世石的失败，是否代表了人类围棋技术的退步？亦或是智能系统的超越，人机对战到底有哪些难度？作为围棋爱好者的朋友、或者想体验人机对战乐趣的玩家，可以直接进入腾讯围棋，感受一番博弈之乐。
精其道更需懂其道 围棋之道在乎互通心性 围棋最早起源于中国，传为尧作，春秋战国时代即有记载。围棋易学难精，博大精深。学术界认为，围棋蕴含着汉民族文化的丰富内涵，是中国文化与文明的体现，因为围棋之道，强调的就是“天人合一、和谐共存”。在中国的历史记载中，不管是当湖十局亦或是孙策诏吕范弈棋局、唐明皇诏郑观应弈棋局、宋太宗御制角局图势等著名棋局，不外乎看中对弈者的互通心性。将围棋之道通过人工智能程序进行加工，可以说是一种科技的进步，让围棋游戏有更便捷的对战平台，例如QQ游戏平台的腾讯围棋，玩家可以随时来一局人机对战。这种人工智能系统的存在，在打破地域性、空间局限上的确进步很多。 但是回归到李世石和AlphaGo的人机大战上来说，即便AlphaGo完胜李世石，也不能代表这个智能系统就真正征服围棋，毕竟智能系统永远无法达到和对弈者心性交流、棋盘之间思想文化交流的目的。所以说，精其道更需懂其道，下围棋本身就是一种心性的磨练，不管是人机对战，还是棋者之间的对弈，下棋追求的最终目的不是成败，而是棋者思想上的交流，转化为方寸之间、黑白二子的运筹帷幄。
观棋者亦可对弈者 围棋之乐贵乎深入浅出 因为李世石和AlphaGo的这场围棋人机大战，引发了全世界对围棋的再次关注。而人机大战到底是一种怎样的对战模式、相信这也是观看这场围棋比赛的观众所想了解和体验的内容。 整个比赛采用了五局三胜的制度，AlphaGo在与人的对弈中用了“两个大脑”来解决问题：“决策网络”和“值网络”。通俗来说就是，一个大脑用来决策当前应该如何落子，另一个大脑来预测比赛最终的胜利方。在面对这种双大脑的人工智能系统，玩家到底有没有胜出的可能呢？ 带着这种猜测，玩家不如选择一款具有人机对战系统的网络围棋进行验证一番。在游戏选择上，可以考虑技术比较成熟的腾讯围棋，来尝试一次这种人机对战的乐趣。腾讯围棋对弈有两大突出亮点，一个是棋力可选，黑白可选，让子数可选，棋盘大小可选，用时可选，电脑落子超快，且超有耐心永远不会催你，适合从初学者到业余3段左右的围棋爱好者；另一个是存在死活题玩法，职业棋手出题，涵盖从入门到业余4段的棋友练习自己的计算力，以及布局、手筋、官子等能力，这种深入浅出的围棋学习铺设和玩法设定，能够更好的凸显出围棋本身的对弈乐趣。
智能化未必全能化 围棋之战出乎人之意料 因为这场围棋人机大战所引发的人工智能系统是否代替人脑的热议，其实更多的是人们对未来科技发展的一种揣测和对人类自身功能的质疑。李开复先生在微博中这样回答道：“虽然机器在逻辑分析推算方面，能力会远超人类，但是依旧是属于人类操控的工具。AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事”。 简单说智能化并不意味全能化，但是通过这场围棋之战，所带来的社会效应却是出乎意料的，也是值得反思的。当我们在QQ游戏大厅观看比赛直播的同时，参与一把有趣的QQ围棋人机大战，相信我们会对于这种对弈产生更多的思考。

王小川言论：
　　AlphaGo的发布，是一个伟大的里程碑，又一次让我兴奋地需要说一说。

　　先说我的断言一：AlphaGo在两个月后，将会完胜李世石。

　　留个关子，本文最后再说断言二。

　　从中学开始，我就着迷用算法来解决游戏的博弈问题，用搜索方法创新性完成过一些题目。这几年深度学习出现后，就感觉有机会能够突破围棋，和清华的联合实验室做过几次探讨，都认为这个方向可行，可惜限于气惩能力不足，没能组织进行这方面的投入。

　　而此次出手的，是Google旗下的DeepMind团队，在深度学习方面是最顶尖的，资源、能力、气场都没有问题，突破性的技术是基于深度学习进行估值和走棋。

　　看知乎里好多讨论，是从之前AlphaGo完成的棋局来判断其下棋风格，倒推这个算法的威力，有点刻舟求剑的感觉。我们核心还是要回到对这次AlphaGo用到的技术的深刻理解。为了便于讨论，我们对比以搜索剪枝为核心的深蓝下国际象棋，和以搜索剪枝+深度学习为核心的AlphaGo的三个区别：

　　1. 围棋相对象棋，最大的区别是棋局的评价函数极难定义。象棋可以找到各种“特征”来计分，比如丢一个马扣多少分，兵往前拱到离底线近了加多少分，而围棋做不到，密密麻麻的黑白子挨着，互相之前又有关联，变化多，规律难以总结。这也是传统算法相对人最弱的几个问题之一。就像是我们人做人脸识别，看一眼就知道是张三李四，而机器算法难以下手。这个问题恰恰是最近几年深度学习最大的突破之处，深度学习不需要人来设计算法“找特征”，通过大量原始数据和标签的对于，机器就能够自动找特征，并且并不比人差。在几年前还有很多人认为机器在图像处理方面举步维艰，怎么定义和抽象鼻子？耳朵？眼睛？可就在这一两年深度学习突飞猛进，一举超过了人类。就在2015年，人脸识别方面，机器的识别能力已经超过了人了，这可是人进化了数千万年的核心能力之一呀。一个围棋棋局，可以理解为一张19*19的图片，其他的走棋规则和非常简单(很容易翻译成计算机规则)，正好落入了深度学习擅长的事情。搜索+深度学习，这个算法完全可以覆盖围棋的规则，人下棋的思维过程和模式，只是AlphaGo的一个子集。这就决定了这个算法没有天花板，有机会在围棋领域“打通关”。

　　2. 深蓝相对AlphaGo，AlphaGo最大的优势是“学习能力”。深蓝的开局更多依靠数据库棋谱的建立，但没有泛化能力(不懂得举一反三)，对于没有见过的走棋方法就可能犯傻。而之后的核心能力是计算力，通过暴力的搜索(当然也有最优秀的剪枝，但还是暴力)，力图走出10-20步棋来选择最优的路径。这个复杂度是指数级的，变成一个NP问题，受限于计算力。这个系统的算法是写死的，固定的参数下，就会有固定的表现。而调整参数和改变算法，都是工程师的事情。这个系统的天花板是计算机有多强，以及工程师有多聪明。而AlphaGo更多是数据驱动的，喂给他更多的棋局数据，他就能够优化“神经元网络”，同样的运算资源下变得更聪明，并且具有举一反三的能力，这一点非常接近于人(或者说本身就是模拟人的方式来设计的)。而且我们知道，机器处理数据的能力足够地快，以及没有情绪不会出错，这就决定了这个系统如果把今天互联网上能收集到的棋局都学一遍，就成为顶尖高手了。

　　3. 最最最可怕的还不只是前面这两点，对于下棋博弈问题，AlphaGo还不只是从互联网上去收集数据进行学习，更可以自己和自己下，实现“自学习”。看过电影“超验骇客”没有？人工智能可以做到随着时间的推移就能更加聪明。金庸小说中老顽童让自己左手和右手打架“左右互搏”，成为天下无敌的武功，那个只是故事，在下棋这个领域，而AlphaGo有这样的设计，让这种武功成真了！往下还有两个月的时间，AlphaGo这样一台算法上没有天花板的机器，很有机会在“左右互搏”下登峰造极，成为不可超越的围棋高手。

　　AlphaGo的技术问题讲完了。怎么来看Google背后的完整动作呢？有人觉得是过度解读了，实际系统挺糙的 -- 选的都是“欧洲冠军” -- 说明系统并不行，这是一种错误的理解。更有可能的原因是Google和Facebook在竞争下围棋，Facebook的员工缺心眼提前放了好多消息出来泄密了，结果Google就赶紧把Nature的文章发了抢了个先，然后卖个期货两个月后和人类对决，那会儿系统就足够好了，这是在竞争环境下合适的做法。

　　事实上Google和Facebook两家都认识到了AI的重要性，以及就在最近几年会有大的突破。Google 4亿美金收购了DeepMind，当时只有20人，现在已经突破200人了，并且是不计代价的疯狂投入。下围棋只是体现人工智能进步绝佳的宣传点和切入点，从公开的文献可以看到，DeepMind做围棋研发是基于通用的技术进行，领域无关的(Domain independent)。这样的技术未来可以用到合适的其他领域里去。深度学习的魅力在于，只要一个领域里能够建模，能够有充足的数据，就能够在这个领域里做到超越人、取代人，短时间能从0分做到99分。如果我们依然是老观念，用渐进的方式来理解机器智能，比如之前某位大佬宣传他家的XX大脑做到了X岁的智力，这是很误(che)导(dan)的。我们同样也会错误地估计下围棋方面机器的能力，按照人类的理解1D-9D来评价它。一句话，不要用评价人的方法来评价机器的人工智能的能力，完全是不同的模式。

　　老罗曾经评价过人工智能的一句话：“人工智能就像一列火车，它临近时你听到了轰隆隆的声音，你在不断期待着它的到来。他终于到了，一闪而过，随后便远远地把你抛在身后”。

　　如果给这句话打上一个补丁，把人工智能的应用局限到一个一个的具体的封闭领域，这是一个很贴切的描述。我们不要过度自大，例如我们容易在自我优越感的驱使下，说动物不如人，比如人会直立行走、会说话、会实用工具，以区别于其他动物。事实证明，动物也会。面对机器也一样，就在几个月前还有人叫嚣机器十年内不能够玩转围棋，理由也都是人一眼就能看明白，机器只会计算。这些自大会让我们误判。也不用过于自卑，觉得围棋上机器上胜利了人类整个智力就被碾压了，到今天机器还是有很多领域完全无能，只能在局部领域。

　　到结尾，再说断言二：除了围棋，人工智能在其他博弈类的封闭游戏里，也会横扫一切，完胜人类。

　　虽然王小川的论点过于武断，不过AlphaGo赢的可能性其实也并不低，它的真实围棋水平可能远远不止现在所呈现的。首先，AlphaGo与樊麾的对弈其实发生在去年10月，只不过最近才被曝光，在这之后的几个月中，AlphaGo有多大的提高，我们不得而知。其次，此事被报道后，在高手云集的弈城围棋网上，出现了疑似AlphaGo的身影，而且从它的对战数量和战绩上看，它已经和人类进行了大量的交手。甚至，最好的成绩达到过9D(段)。由此可见，AlphaGo一直在掩盖其锋芒，就像王小川所言，谷歌选择在这个时候让AlphaGo挑战李世石，一定是建立在足够的自信上的。

　　当然，AlphaGo是否能在下个月底的比赛中赢得胜利，现在来说都为时过早。不过，这绝对不会是一场压倒性的比赛，而是高手与高手之间的巅峰对决。

最近正好都在谈论这个话题，就来跟楼主好好说一下我的观点。　　首先，这是肯定的，人机对战，对谷歌而言，是一次非常成功的营销。当然光说比较薄弱。列举一些分析：　　在3.7日的女神节以及3.8日的妇女节刚刚过去后，相信很多人在2016年3月9日时又被一个围棋人机大战的新闻给刷了屏。如图：　　可能你之前已经被这个新闻刷过太多的屏，但在回答这个问题之前，首先还是得科普一下这期围棋人机大战的主角们（在下真的不是在混字数啊喂！）　　既然是人机大战，那么主角当然是人和机器了，这个新闻的主要人物，是来韩国思密达的李世石欧巴，在围棋领域，他1995年入段，1998年二段，1999年三段，2003年因获LG杯冠军直接升为六段，2003年4月获得韩国最大棋战KT杯亚军，升为七段，2003年7月获第16届富士通杯冠军后直接升为九段。2006、2007、2008韩国围棋大奖--最优秀棋手大奖(MVP)。　　　　而新闻的另一个主角，则是AlphaGo（中文名：阿尔法，但其实大家都喜欢叫他另一个爱称阿尔法狗。。。），阿尔法是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。其中，“价值网络”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。阿尔法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，这样阿尔法在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。　　阿尔法和李世石将在3.9—3.15举行五场赛事，如果李世石胜利，可以得到谷歌提供的100万美元的奖金，还有，李世石每盘对局费为3万美元，每赢一盘还将获得2万美元的奖金。也就是说只要获胜，就是妥妥的百万富翁了，但如果失败，这100万美金谷歌则会捐给慈善组织。　　　　人机对战，听起来新鲜，但事实上这并不是人工智能挑战人类冠军的的第一例，早在1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机就以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位，每秒可运算2亿步。在2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。而2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军，并且也获得了胜利。　　本次李世石和阿尔法比赛的是围棋项目，围棋，一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数，显然以前阿尔法的前辈“深蓝”式的硬算下法在围棋上是行不通的。围棋的专业段位共分九个等级，最高是九段，以下依次分别为八段、七段、六段、五段、四段、三段、二段、初段。李世石是最高段位的九段选手，而且拿过的大奖无数，而阿尔法最近一次崭露头角还是在2015年10月的一场比赛中，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。　　职业二段与职业九段之间的差距无疑是相当大的，初场比赛开赛之前，不少人还觉得李世石赢的几率较大，当时支持李世石的人数较多，阿尔法票数较少。然而比赛结果却有些出人意料，在第一场的比赛开局时，李世石执黑棋布局走出了一个新型，阿尔法的应对不佳，前期有些亏损。不过在中盘阶段，阿尔法的下法非常强硬，新式的下法令观战的职业棋手目瞪口呆，但在第一个战役结束之后，阿尔法因为过于强硬的下法，被李世石抓住机会，围住一块大空。当时，观众满以为胜券在握，阿尔法虽然在局部战斗表现出色，但在大局上似乎不如人力高瞻远瞩。　　不过作为人类最大弱点是会受情绪波动的影响，取得优势后，李世石的心态似乎发生了变化，右下角黑棋下得患得患失，阿尔法的白棋则抓住时机迎头而上，李世石此前的优势消失殆尽。最终，李世石投子认负，第一局比赛，阿尔法获胜，一比零领先。紧接着在3.10日的第二场比赛中，阿尔法再下一城，二比零领先。阿尔法的技术人员兴高采烈，一场比赛，有人欢喜自然有人愁，看第二场比赛结束后采访里左边李小伙沮丧的脸。　　网下的两场比赛是结束了，第三场还没开始，网上却是热议纷纷，在两场比赛结束后，其实刷遍屏最多的基本都是这几个疑问：人工智能是否真的可以战胜人类的智慧？在很久以后，人类会不会被电脑取代？这类似于科幻小说一样的场面，会出现在我们身边吗？“2045年左右，人工智能将来到一个‘奇点’，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。”这句来自于美国未来学家雷·库兹韦尔的预言，随着一项项科研的突破，他的预言会不会一步步走向现实？　　我们都或多或少的看过一些科幻剧，不少剧情是人工智慧超越了人脑，或者由于人类太过依赖人工智慧，机器人产生了意识对抗人类的故事，无论是终结者里的机器人大军，复联里的奥创，还是今年拿了奖的冷门好片机器姬，似乎都在告诉我们，机器人有了智慧和意识，将会是一件多么可怕的事。　　人工智能到底是好是坏，对于现在来说，这是一个没有绝对答案的问题，科技在改变我们生活，给我们带来许多便利的同时，也让人产生了很多惰性，无人车，无人飞机，智能对话机器人，以及现在的阿尔法，人工智能时代离我们越来越近，也许在未来的日子里，出门不用自己开车，孤单了家人不在，和机器人聊聊天，无聊了朋友没空，和机器人下下棋玩玩游戏，饿了不用自己做饭，一个指令，机器人就麻溜的把饭做好了。　　人工智能离我们的生活越来越近，也在悄悄改变着我们的生活，这是无需置疑的，机器姬的导演嘉兰形容影片中的"未来"相距离我们只有"十分钟远"，并解释即便某个科技公司发明出片中的伊娃（机器姬的主角，是一个可以拥有人类情感的机器人）他也不会吃惊。但若认为，成熟的强人工智能甚至超人工智慧，将会是人类的最后一个发明，人工智慧将毁灭人类之类的，则有些悲观了。人工智慧仍然受人类约束，杀人的，并不是刀，而是持刀者。　　扯远了，说回到提问中来，实际上，不管这场比赛最终的胜负如何，对于谷歌的商业营销来说，是非常成功的。这场比赛让谷歌和围棋得到了一次全球的关注。在国内，腾讯视频、围棋TV、乐视体育等多家网站邀请专业棋手和嘉宾对比赛进行直播。比赛进入了微博热搜榜，甚至没有参与比赛的中国九段天才棋手柯洁，也进入了不少以前不关注围棋的观众的视线，微博粉丝飙升，在东亚地区，围棋热再一次掀起。在韩国，进入3月，从农心杯到人机大战，围棋的热度几乎覆盖了各个媒体。全世界这一刻都在关注围棋，这在围棋运动历史上，也是里程碑式的。　　谷歌花了一百多万美元来作为此次比赛奖励的噱头，如今是股价大涨，名利兼收。谷歌旗下设计围棋阿尔法的公司DeepMind目前正在推进自身的医疗技术，由于阿尔法的围棋领域效应，公司也获得了不菲的订单。　　至于这场比赛，其实抛开比赛结果不说，在这场全民赛事里，正如谷歌董事长施密特所言，无论此次比赛谁获胜，人类，都将是最大的赢家。

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