谁击败了围棋冠军，是 Google 人工智能 AlphaGo 还是背后的人类？ -- 豌豆荚 -- 传送门
谁击败了围棋冠军，是 Google 人工智能 AlphaGo 还是背后的人类？
5 : 0今天，全世界都记住了这一比分。根据国际顶尖期刊《自然》（Nature）的封面文章报道，在被认为是「世界上最复杂的棋类游戏」围棋上，去年 10 月 Google 人工智能 AlphaGo（阿尔法围棋）在没有任何让子的情况下，以 5 : 0 比分完胜欧洲围棋冠军职业二段「樊麾」。这是人类历史上，围棋人工智能（AI）第一次在公平比赛中战胜职业选手。3 月份，风头正盛的 AlphaGo 将迎战韩国九段棋手李世乭，李世乭是最近 10 年中获得世界第一头衔最多的围棋手。围棋九段和围棋二段，不在一个水平，AlphaGo 面临的困难将会更大。不过，不管这场比赛会如何，AlphaGo 和其代表的人工智能都已经创造了历史。人工智能 Alpha 击败围棋冠军，这件事为何如此有意义1997 年，国际象棋 AI「深蓝」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。此后，人们将人类的希望寄托在围棋上。而就在今天，Google 人工智能 AlphaGo 打破了这种平衡。为什么 AlphaGo 在围棋领域击败顶尖人类这件事，能引起如此大波澜？那是因为普遍认为，围棋是最后一个人类顶尖高手能战胜 AI 的棋类游戏。在国际象棋中，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。换句话说，国际象棋最大只有 2^155 种局面，大约是 10^47；围棋最大有 3^361 种局面，大致体量是 10^170。而已经观测到的宇宙中，原子的数量也才 10^80。那么 AlphaGo 是如何克服这一难题，杀器就在于——「深度学习」（Deep Learning）Alpha 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）。其中，「值网络」负责减少搜索的深度——推算棋盘上黑子和白子的位置，从而判断局面，「策略网络」负责减少搜索的宽度——不断学习，判断哪些棋步是明显不该走的。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。在经过了足够的训练学习后，AlphaGo 就能战胜冠军了。「掘金」这篇内容告诉你人工智能 Alpha 是如何击败围棋冠军长按二维码，跳转至「豌豆荚一览」查看全文「人工智能恐惧者」Elon Musk 曾投资过 AlphaGo 背后团队AlphaGo 背后的创造者是 DeepMind 团队。DeepMind 原本是一家创立于 2010 年英国人工智能团队，2014 年被 Google 收购。你知道的，Google 可能是这个世界上对人工智能最热衷，以及在人工智能领域走得最远的公司。因此，DeepMind 有 Google 的背景并不让人奇怪。不过有意思的是，DeepMind 曾被特斯拉联合创始人 Elon Musk 投资。要知道 Elon Musk 可是一个「人工智能恐惧者」。在公开场合，Elon Musk 不止一次表达过自己对人工智能的谨慎看法，甚至称得上「恐惧」。2014 年 10 月，他在麻省理工学院（MIT）的一场公开访谈上表示：研究人工智能就像召唤恶魔一样。或许就是看到了 DeepMind 及其背后人工智能的潜力，Elon Musk 才会恐慌：如果任由人工智能不加节制的发展，并且被用在战争武器，恐怕会酿成大错。不过，「恐慌」的 Elon Musk 并不是停留在说说而已。一个月前，Elon Musk 联合 Y Combinator CEO Sam Altman、LinkedIn 创始人 Reid Hoffman、畅销书《Zero to One》的作者 Peter Thiel 创立了一家不以盈利为目的的人工智能研究公司——OpenAI。在 Elon Musk 的设想中，OpenAI 的目标是推动人工智能领域的发展进而造福人类。OpenAI 的兴起和 AlphaGo 的惊世表现都表明了，人工智能这个古老的话题，或许离大众越来越近了。不管最终结果是怎样的，我们每一个人都应该提前了解一下人工智能。「虎嗅网」这篇内容告诉你 Elon Musk 的 OpenAI 背后的故事长按二维码，跳转至「豌豆荚一览」查看全文其实你的身边就有人工智能或许，有些人依然会认为，AlphaGo 离我们还很远，人工智能可能只是热度一时。其实，我们的身边就有人工智能。活在你微信的「微软小冰」就是人工智能的代表。一个月前，微软小冰在东方卫视《看东方》节目当起了见习主播，用俏皮、软萌的声音播报了当天的天气情况。小冰是电视历史上首个上岗的人工智能少女。不过，更多时候，她活在中国 3700 多万用户的微信中。一周前，微软小冰发布读心术功能，紧接着朋友圈掀起了一波「你猜我知不知道你心里想的是谁」游戏的热潮。如果你玩过读心术游戏，其实能发现小冰有时候能准确读懂你的心，但有时又无法猜中你们心中想的那个人。这很容易理解。一方面是你可能也不是全都懂你想的那个人，另一方面，如果小冰一直都能猜中，碾压你的智商，你会开心吗？小冰项目研发总监表示，读心术的出发点是希望让小冰跟用户更好地互动，而不只是展示它有多聪明。如果你还没「调戏」小冰，让小冰读一下你的心，现在可以试试了。毕竟，这是离我们最近、最容易被感知到的人工智能。「推酷」这篇内容告诉你人工智能「小冰」是怎样读你的心的长按二维码，跳转至「豌豆荚一览」查看全文谁击败了围棋冠军，是 Google 人工智能 AlphaGo 还是背后的人类？你可能发现，我并没有回答这个问题。人工智能终究是人类创造的，但如果就去定义是人类自己击败了围棋冠军，那又显得自己和自己绕圈。比起这一点，或许你更应该去思考我们该不该恐慌人工智能。你可以认为，连在人工智能领域浸淫数年的 Elon Musk 都会将人工智能称作「恶魔」，我们有理由对其表示谨慎。你也可以认为，人工智能是技术发展的趋势，终将便利我们的生活。即使他是核弹，也有相应的方式去制衡——就如现在的世界格局一样。一切由你去判断。不管怎样，今天（2016 年 1 月 28 日）应该是人工智能领域值得记住的一个里程碑。这是「一览之选」的一次尝试。我们希望在从「豌豆荚一览」里发现好内容的基础上，做出适合大家阅读的好内容。这是区别于「问答」的一篇完整文章，对此，你有什么想法或建议，请抛给我们。如果你关心，今天「豌豆荚一览」用户涨了吗，或者喜欢看猫，请长按二维码，移步「一览之选」公众号，关注查看。?点击「阅读原文」，查看今天「豌豆荚一览」用户涨了吗
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1月30日 0:20　　阿发狗宣称的是可以想人一样学习，可以将学到的技巧迁移。因为坊间传闻它的弱项是打劫，因为会使运算量变大很多，也有人持反对意见，说它是因为算不了不值得才不打的。似乎都有理由。　　我突发奇想，因为有人说过围棋的运算量很大，所以计算机很难搞定，这点我明白，开始的时候，每个格都有三种可能性，所以开始的时候电脑会很难运算，但随着留下的空越来越少，电脑的优势就越来越明显，而开局可以通过输入定式的方法解决。 我不是围棋爱好者，也不是IT人员。我只是想人类的灵活处理能力，比如打篮球要是十个人，但人少时三人半场篮球也可以玩，高手依旧是高手，不会说专业的就打不了。没时间时，我们也会缩小棋盘，摆着玩。 当然缩小棋盘明显对电脑有利，但扩大棋盘就不利了。如果棋盘每边大两排，对于电脑来说，如果是开局输入定式，后期完全靠迅速运算，那么变了大小的棋盘看它如何应对。而对于人类选手来说，有点不适应是肯定的，但不会有那么大的差别。
楼主发言：6次 发图：0张
　　阿发狗的操作嫌疑太大了。
　　像阿发狗这样找名人下棋，不论是输赢都是给自己打了打广告。在那个帖子中有人提到了深蓝是如何战胜那个国际象棋高手的，说是找了很多大师优化组合， 那么阿发狗也可以用类似的方法缩减开局的运算，这样开局运算量大的劣势就减少了很多。　　而改变棋盘，就可以使他记忆的那些定式完全失去意义，但如果他真的学会了围棋的精髓，给它一点时间，哪怕半天时间适应，不是有人宣称它一天可以自弈很多局，半天时间够它学的了，但是不够程序员输入定式。
　　所以我觉得这种方法是可行的。
　　我想问一问围棋爱好者，如果真的把棋盘变大一点，对你们的水平发挥有多大影响？
　　有道理，围棋是哲学，纯技术是不能真赢的　　
　　@lionhut
13:07:18　　有道理，围棋是
，纯技术是不能真赢的　　-----------------------------　　人的学习能力实际就是迁移能力，还有阿发狗宣称的模糊运算。如果阿发狗真的会模糊运算，棋盘大一点应该是没有问题的。　　它现在的这种方式，根本就不能判断它是否真具有学习能力，无论李世石是输是赢。　　我觉得找百个水平过得去的，随机抽取一个人，这个人又随机抽取棋盘大小，根本不用找李世石这样的高手，绝对可以证明阿发狗是不是有学习能力。　　谷歌公司同时贿赂这么多人，要花不少钱，而且容易走漏风声，棋盘大小随机生成，也不好事先预输入。
　　不用去探讨什么方法了，就看以后网上的比赛的冠军是不是都是欧美的不就知道了？
　　啊法狗最初是下九成九棋盘。　　
　　以前下手机上的五子棋，十次有九次我会输，我八岁的儿子三下五除二就搞定了，十次九次会赢，真是日了狗了，难道我八岁儿子的智力逆天了比老子的智力高十倍吗？这种炒作就象水果水机下三烂炒作一个样，卖肾去买水果还就真有sb去相信。　　
　　拉倒吧，可别讨论人家的真假了　　赶快加紧投资，迎头赶上吧！
　　需要重视了，不然科技会被甩得太远
　　到时候机器人大军都到家门口了，还在讨论别人的真假
　　机器是没有意识的，再怎么厉害还是人控制的。天天炒作这个的人，卧槽泥马
　　@ryougun
13:30:00　　不用去探讨什么方法了，就看以后网上的比赛的冠军是不是都是欧美的不就知道了？　　—————————————————　　其实以后跟李世石下棋直接用计算机的定式如果李世石直接投子认负，不就好了吗？　　
　　阿发狗的后面是一个专家组。　　
　　如果阿尔法狗真的像谷歌说的那样，楼主的方法肯定不可行。按谷歌说的深度学习就是，教会阿尔法狗围棋规则，然后给它很多棋谱，让它自己研究，楼主只是加大或减少格子，换个意思也就是修改围棋规则，如果只是告诉阿尔法规则变了，却不给出棋谱让它研究，它根本就不会下了。如果给了它棋谱让它研究，最终结果还是和这个一样，只是它学习时间长短不一样。　　
请遵守言论规则，不得违反国家法律法规除了围棋人工智能还能干什么？--百度百家
除了围棋人工智能还能干什么？
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自3月9日起，谷歌开发的智能程序AlphaGo和韩国围棋九段、前世界围棋第一人李世石开始了一场引人瞩目的人机大战，随着今日最后一局李世石的落败
自3月9日起，谷歌开发的智能程序AlphaGo和韩国围棋九段、前世界围棋第一人李世石开始了一场引人瞩目的人机大战，随着今日最后一局李世石的落败，总比分锁定在4:1，至此，整个系列赛以AlphaGo的全面获胜而告终。这是人工智能第一次在人类最复杂的博弈游戏中挑战并战胜了最高级别的人类。
通过此次人机大战，人类开始警惕审视人工智能，“人工智能是否会超越人类智能”的讨论在也被热议，与此同时不少段子也产生了，比如“就用一句话来形容围棋人机大战：阿尔法狗在跟人类下棋时，觉得对面坐着一个树懒!”
那么，人机大战的落败，意味着什么?未来真的会机器超越人类?摒弃段子手的戏谑，相信有不少人会因为人类的智慧能够开发出如此强大的人工智能系统而拍案叫绝。当然也会有不少人开始了隐隐的担心：人工智能会不会在未来的某一天，可以完全取代人类，做人类可以做的任何事情?
其实，关于机器人或者说人工智能在未来会给人类产生什么样的影响，人们的讨论和思考就从未停止过，但某种程度上说，人工智能是否最终超越人脑其实是个伪命题。目前的人工智能应用也已经遍地开花，而它的外延也更为宽泛。所以，与其纠结于人工智能会否威胁到人类智慧这一“神域”，不如让我们暂且看看，除了围棋，这个领域里有哪些有趣有用的应用。
谷歌无人驾驶汽车
大家都比较熟悉的谷歌无人驾驶汽车，2005年开始研发，目前估计会在2017年到2020年之间投入商用。据悉，谷歌无人驾驶汽车经过升级的最新软件系统，可以同时对“数百个目标”保持监测，其中包括行人、公共汽车，一个作出左转手势的自行车骑行者，以及一个保护学生过马路的人举起的停车指示牌。
精通多国语言的智能机器人
据外媒报道，希尔顿 (Hilton) 正在其美国连锁酒店内开始测试靠人工智能驱动的迎宾机器人 Connie。目前它已经在弗吉尼亚州的Hilton McLean酒店内进行了测试，客人可以通过向这款机器人询问附近的餐厅、旅游景点和酒店信息等等内容，值得提醒的一点是，它能掌握多种语言。
Mr. J强先生智慧生活系统
Mr. J强先生智慧生活生态系统是在软件及硬件开发的基础之上，以服务为导向，打造的区别于传统家居生活的全新智慧生活方式。它既是通讯技术发展基础之上的万物互联，也是人与物、人与周边环境的新型交互。它能够一键控制家中声光水电、家居设备的开关，实现远程遥控、多屏互动等人性化需求。同时，Mr. J强先生还将家居与社区联动，实现家居、物业、消费多位一体，一键搞定例如物业账单、家装报修、投诉、社区商圈消费等，全方位提升用户智慧生活体验。
Project Loon热气球联网计划
让全世界的人都能用上互联网的热气球，这个项目称为Project Loon，目前已经在澳大利亚和印尼等国投入试验。现在全球有三分之二人口没有高速互联网接入服务，这样的热气球能够帮助地处偏远的人连上网，实现同一个世界同一个网络的梦想。Facebook 也在进行类似的项目。
Atlas逆天机器人
在AlphaGo被围观之前，来自谷歌旗下的机器人“Atlas”就曾在朋友圈刷屏，由制造商波士顿动力推出的两足机器人除了可以像人类一样正常行走之外，它还可以处理多种不同情况下的物体搬运任务。即使遇到百般阻挠，它还是能够坚持把地上的物体捡起来继续搬运，而其运动能力更是达到可自控的程度，被网友直呼“太逆天”。
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人工智能会有多强大？AlphaGo不过是惊鸿一瞥
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Bostrom说，「过去和现在，最先进的人工智能都取得了很多进展，」「（谷歌）的基础技术与过去几年中的技术发展密切相连。」
谷歌的人工智能系统刚刚在围棋游戏中击败人类大师，围棋是一个有着2500年悠久历史的竞赛游戏，较之国际象棋，其策略和智力复杂程度呈指数级增长。
Bostrom是牛津大学哲学教授，出生于瑞典，近期畅销书《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》让这位教授声名鹊起，他在书中探讨了人工智能的好处，也提出这样的主张，一台真实的智能计算机能加速人类灭亡。倒不是说他低估了谷歌围棋机器的力量。他只是认为，这并不一定是一次巨大飞跃。Bostrom指出，多年来，系统背后的技术一直处于稳定提升中，其中包括有过诸多讨论的人工智能技术，比如深度学习和强化学习。谷歌击败围棋大师不过是更大弧线进程中的一部分。这一进程始于很久以前，也将延续至未来几年。
Bostrom说，「过去和现在，最先进的人工智能都取得了很多进展，」「（谷歌）的基础技术与过去几年中的技术发展密切相连。」
但是，如果你以另一种方式看待这个事情，它正是谷歌获胜为什么如此激动人心的原因所在——或许还也有点让人害怕。Bosrom甚至认为，这是一个停下来的好理由，看一看这项技术已经走了多远并正往何处去。研究人员曾经认为，人工智能破解围棋至少还需要另一个十年。如今，它正前往曾被视为无法企及之处。或者，至少说，许多人——他们可自由支配巨大权力和大量金钱——决心要抵达的那些地方。
这并不仅仅是指谷歌。也指Facebook，微软以及其他科技巨人。创造出最聪明人工智能的努力真的已经演变成一场竞赛，而且竞争者们都是这个地球上最有权力也最富有的巨人。在谷歌这场胜利当中，最生动的部分可能就是扎克伯格的反应。
谷歌的人工智能系统，亦即AlphaGo，由DeepMind研发，谷歌早在2014年就花4亿美元收购了这家人工智能研究机构。DeepMind专门从事深度学习和强化学习研究，这些技术能让机器自己进行大量学习。以前，创始人Demis Hassabis和他的团队已经使用这些技术搭建了一些会玩经典雅达利视频游戏（比如，Pong，Breakout以及Space Invaders）的系统。在有些案例中，这些系统不仅比职业玩家还出色，它们还会以天马行空的方式玩游戏，没有人类玩家会或者可以这么玩。显然，这就是促使佩奇买下这家公司的原因。
使用所谓的神经网络—— 近似大脑神经元网络的硬件和软件网络——深度学习就是显著有效的图片搜索工具驱动力——更不用说Facebook的面部识别服务，微软Skype的翻译工具以及推特的色情内容识别系统。如果你用数百万游戏招数训练深度网络，你就能教会它玩这款游戏。而且，当你用其他海量数据组训练它时，就能教会神经网络完成其他任务，从为谷歌搜索引擎生成结果到识别电脑病毒。
强化学习将系统能做的事情向前推进一步。一旦搭建起一个很善于玩游戏的神经网络，你就能让它和自己对战。随着两个版本的神经网络彼此对阵数以千计次后，系统就能追查出哪些招数回报最高——也就是说，得分最高——并以这种方式学会以更高的水平玩游戏。但是，再一次，这一技术并不限于游戏。也能适用到任何类似游戏，包含策略和竞争的事情上。
AlphaGo使用了这一切。而且还远不止此。Hassabis和他团队添加了一个二级 「深度强化学习」，预测每一步的长效成果。而且他们采用了过去驱动围棋游戏人工智能系统的传统人工智能技术，包括蒙特卡洛树搜索。借鉴新旧技术，他们搭建起能够击败顶级职业选手的系统。十月，AlphaGo与三次卫冕欧洲围棋冠军的选手进行了闭门对弈，比赛结果于周三早上才对外公布。比赛对弈五局，AlphaGo五局全胜。
这场胜利之前，许多人工智能砖家认为，它不可能打败顶尖人类棋手——至少不会这么快。最近几个月，Facebook已经在研究自己的围棋人工智能系统，尽管它并没有像许多其他研究人员那样密切致力于围棋项目，就像DeepMind那样。上个礼拜，当我们问及LeCun，这位负责Facebook人工智能研究 工作的深度学习创建人，谷歌是否已经秘密打败了了象棋大师时，他说，这不太可能（it was unlikely）。他的回答是，「不（No）。或许（Maybe）。不（No）。」
Facebook开源自己的人工智能硬件
问题在于围棋特别复杂。国际象棋平均一回合有35种可能的下法，围棋却高达250种可能。而且每个走法之后还有另外250种走法。以此类推。这意味着，即使最大的超级计算机也不能预测出每个可能下法的结果。因为太多了。正如Hassabis说的，可能的位置比宇宙原子数量还要多。为了破解围棋，你需要一种不光会计算的人工智能。它需要多少模仿人类，&&甚至是人类直觉。你需要会学习的东西。
这就是谷歌和Facebook要解决这个难题的原因。如果他们能够解决如此复杂的问题，那么，他们也能将研究所得作为跳板，迈向处理更实际现实生活问题的人工智能。Hassabis说，这些技术和机器人学是「天作之合」。它们能让机器人更好地了解环境并对环境中不可预测的变化做出响应。想象一台能洗盘子的机器。但是，他也相信，这些技术能增进科学研究，提供了可以为研究人员指明下一个重大突破的人工智能助手。
而且那也略过了一些将会改变人类日常生活的更加直接的应用。DeepMind技术能帮助智能电话识别图片、语音以及翻译，不仅如此，还能理解语言。这些技术正通往这样的机器：它能理解用普通老式英语说的话，并用这种语言回答我们。
他们是认真的
这一切解释了为什么扎克伯格如此渴望在谷歌披露自己已经击败一位围棋大师这一消息几小时之前，更新自己的Facebook讨论围棋。
谷歌以在学术期刊Nature上发布研究论文的方式公布了这一结果，而且Facebook员工也在官方发布之前获得这份论文（消息发布两天前，也和一些记者方分享了这一消息，不过缔结了守秘协议）。结果，扎克伯格以及公司许多其他人就采取了某种预损失控制行动。
谷歌宣布消息的前一晚，Facebook人工智能研究人员发布了一崭新的研究论文，介绍了他们自己的围棋研究工作——就其本身水平来说，研究工作还是令人印象深刻的——扎克伯格也在自己的账户上宣传了这篇论文。他说，「在过去六个月中，我们已经搭建起一个能以0.1秒之速下棋的人工智能，同时也和之前那些花费数年搭建起来的系统一样出色。」「研究人员田渊栋，就坐在距离我20英尺的座位上。我喜欢让我们的人工智能团队坐在我旁边，这样我就能从他们的研究中学习些东西。」
不必介意Facebook的围棋人工智能不像AlphaGo走得那么远。正如LeCun指出的，Facebook并没有在围棋问题上像DeepMind那样投入很多资源。而且也没有花费很多时间研究这方面。为什么公司在谷歌大日子前夕强调自己的研究工作，原因尚不清楚，但是现实是，Facebook——特别是扎克伯格——非常重视这类人工智能。然而，这种人工智能竞赛并不真的仅仅是个哪家公司系统更会玩围棋的问题。毋宁是哪家公司能够吸引到顶级人工智能人才的问题。扎克伯格和LeCun都知道，他们必须向相对小规模的人工智能社区展示，在这个问题上，公司态度是认真的。
有多认真？哦，最明显的地方就是扎克伯格测量了自己和田渊栋的距离。在Facebook，你的重要性取决于你的座位距离扎克伯格有多近。而且，扎克伯格个人也卷入了对人工智能的需求中——毫无疑问。今年元旦，扎克伯格说，2016年的个人挑战就是打造一个人工智能系统，在家庭和工作事务中，帮助自己。
谷歌和Facbook意图搭建人工智能，它将在许多方面超越人类智能。但是，他们不是唯一的两个玩家。微软，推特和马斯克以及其他许多人都在同一方向上推进着自己的研究。对于人工智能研究来说，那是件了不起的事情。而且，对于像Nick Bostrom这样的人——以及，呃，马斯克——来说，它也让人感到恐惧。
正如深度学习创业公司Skymind的CEO兼创始人Chris Nicholson指出的，围棋证实的这类人工智能几乎能用于解决任何可被视为某种游戏的难题——策略会在其中扮演重要角色的任何事情。他说，这包括金融交易和战争。这两个例子都需要更多的研究工作——以及更多的数据。不过，思维本身并未得到解决。Bostrom的书言之有理，人工智能会比核武器还要危险，原因不仅在于人类会滥用人工智能，还在于我们能打造出多少无法加以控制的人工智能系统。
类似Alpha Go.这样的系统。是的，系统会己学习——确实会和自己对弈，自己生成数据和策略，在围棋游戏中（我们仍然期待着对决世界最顶尖的围棋选手之一），它能胜过几乎所有人类。但是，尽管围棋很复杂，但是，它也是一个有限的宇宙——并不近乎真实事情那般复杂。而且，DeepMind的研究人员已经完全掌控系统。他们能够以自己意愿改变它并关掉它。事实上，考虑将这种特殊机器视为危险，甚至是毫无意义的。
担忧在于，随着研究人员不断改进该系统，他们会在不知不觉中跨越那道门槛，有关世界末日的焦虑确实开始变得有意义。Bostrom说，他和他的Futhre of Humanity Institute其他同仁正在关注加强学习找到突破人类控制的方式。他说，「某些同样的问题会出现在今后更佳成熟的系统中，我们今天也能在系统中找到类似的问题。」他解释道，有许多小的暗示表明，强化学习会产生机器拒绝被关闭的情形。
但是，这些是非常小的暗示。Bostrom承认，如果这样的危险真的会发生，那还很遥远。谢谢他的努力，也感谢那些诸如马斯克这样有影响力的技术专家们，对于潜在危险而言，这种更为广泛的兴师动众无异于未雨绸缪，是明智的。这些担心说明了一件最重要的事情，像DeepMind的那些尚处发展中的技术，它们非常强大。
谷歌的这次胜利说明了同一件事。但是，这场胜利仅仅是序曲。3月，AlphaGo将挑战过去十年中的世界顶级围棋选手李在石，这场比赛将更加重要。李在石比刚刚在伦敦输掉比赛的欧洲冠军樊麾更有才能。樊麾世界排名633，而李在石世界排名第五。许多专家相信，AlphaGo将会赢得这场重量级较量。如果事实果真过如此，好吧，那也只是一个序曲。
机器之心，最专业的前沿科技媒体和产业服务平台，每日提供优质产业资讯与深度思考，欢迎关注微信公众号「机器之心」（almosthuman2014），或登录机器之心网查看更多精彩内容。
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人工智能挑战围棋顶尖高手 你押谁赢？
　　导语：今天，3月9号，一场特殊的围棋比赛将在北京时间12点在首尔进行，全世界有无数双眼睛关注着这场比赛，有人说，参加这场比赛的李世石选手是人类最后的希望——李世石的对手到底是何方神圣？让小编带大家认识一下这个“怪物级”的人工智能——谷歌围棋，AlphaGo的显赫战绩。同时也为在围棋选手圈颜值算得上不错的李世石欧巴加加油！
围棋AI能否战胜人类？
　　今天，3月9号，一场特殊的围棋比赛将在北京时间12点在首尔四季酒店进行，在全世界的各个领域，有无数双眼睛关注着这场比赛，有人说，参加这场比赛的李世石选手 是人类最后的希望，有人说，人类最后的智力上的骄傲也许将会在五天后比赛结束时轰然崩塌——李世石的对手到底是何方神圣？让小编带大家认识一下这个“怪物级”的人工智能——谷歌围棋，AlphaGo的显赫战绩。同时也让我们为在围棋选手圈颜值算得上不错的李世石欧巴加加油！
　　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。
　　没关系，还有东方，还有深不可测的围棋——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。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，对计算机来说也是一个巨大的挑战。至于人类，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。
　　然而这个局面，在2016年1月被打破了。
《Natrue》封面
　　国际顶尖期刊《自然》封面文章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。
　　这是围棋AI历史上第一次在公平比赛中打败人类职业选手。
　　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。
　　有人认为，在围棋事业并不发达文化传承也并不久远的欧洲，打败了樊麾虽然很厉害，但是并不能一次代表围棋AI已经站在了可以与人类最高智慧相比肩的高度。当然，谷歌围棋大概也是这么想的，所以他们并没有因此止步，立刻宣布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，韩国职业围棋选手。日生于韩国全罗南道，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。、2008韩国围棋大奖——最优秀棋手大奖（MVP）。
　　为什么此次“人机大战”中谷歌选择了李世石呢？李世石是韩国围棋九段选手，也是近10年来获得世界冠军最多的棋手。
　　在几年来的国际比赛上，李世石可以说是战绩显赫，来看看他近些年来获得的奖项：
　　富士通杯：第15届、16届和18届冠军
　　三星杯：第9届、12届、13届、17届冠军
　　LG杯：第7届、第12届冠军
　　春兰杯：第8届冠军
　　丰田杯：第2界和第3届冠军
　　做出接受AlphaGo围棋挑战的决定，李世石只考虑了不到5分钟，原因是“出于对‘AlphaGo’的好奇”。
　　在韩国棋院和谷歌DeepMind公司召开的记者会上，李世石表现的信心十足，预测对方实力难与自己相争。在谷歌预测胜负结果五五开的情况下，李世石认为自己将以4：1或者5：0获胜，如不出现失误，将100%获胜。
　　然而一些细节却透露出这位曾经站在世界巅峰的选手其实还是有些紧张。为了迎战谷歌围棋，他放弃了参加春兰杯的选拔赛，专心准备应战AI。
　　虽然李世石现在已经不在职业生涯的巅峰期，但是在至关重要的番棋赛中，除中国棋手柯洁之外，其他现役棋手还都难以取得明显上风，李世石的超凡实力依然是举世公认的，这也是谷歌选中他的一个重要原因。不过李世石的一个明显劣势在于，在短短几个月的时间内，他的实力已经不可能取得大踏步的前进，届时能够正常发挥水平就已经实属不易。而且在对手分析上，李世石主要的参考依据就是几个月前樊麾与谷歌围棋软件的对局，其他可供借鉴的数据资料比较有限。
　　然而谷歌围棋作为一款可以“学习”的AI，他不仅可以轻易获得李世石职业生涯中的绝大多数对局资料，而且对他最近的竞技水平也可以有一个比较准确的评估，反观李世石却难以把握对手的真实水平，毕竟对于AI来说，在几个月的时间内完全有可能取得大幅度的跃升。李世石的劣势就在于，AI是可以不断进步的，人类的天赋却始终有其上限。
　　不过，据前任人类代表，被谷歌围棋击败的樊麾说，与谷歌围棋对战后，自己的棋艺境界提高了。这一场比赛无论输赢，对李世石或者说对于人类围棋选手来说，也许不是一件彻底的坏事。
　　这个消息公开以后，已经有不少科技界和围棋界的知名人士站出来发表自己的看法，绝大多数的权威人士，包括我国棋圣聂卫平都坚信在此阶段，人类一定会战胜围棋AI。
　　这场AI与人类智力巅峰的比赛将于北京时间中午12点在首尔四季酒店举行，五场比赛的时间分别3月9日、10日、12日、13日、15日。比赛将采用贴7.5目的中国规则（比赛结束时，后走棋的棋手贴目）。每位棋手各有两个小时布局时间，3次60秒的读秒，每场比赛预计需要大约4-5个小时。
　　围棋，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，离比赛最终结果还有一周的时间，你觉得谁会赢呢？
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