您的位置： &
人工智能攻破围棋高地围棋被人工智能攻破，最大的受害者是谁？_围棋吧_百度贴吧
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
本吧签到人数：0可签7级以上的吧50个
本月漏签0次！成为超级会员，赠送8张补签卡连续签到：天&&累计签到：天超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张
关注：139,211贴子：
围棋被人工智能攻破，最大的受害者是谁？
随后会放制作过程
#金马奖预测#第53届台...
吧友们记得关注“阅经吧”...
2016年，进入二次元这个...
【ID】2Amet 【地区】贵...
一楼可爱包子镇楼，萌货...
接下来的几个月 请好好...
美颜镇楼 今年成绩很好呢
一楼不给看
星爷在电影事业上一直坚...
国际惯例，先来打个广告...
先告诉槽友们一个好消息...
秦汉胡同书院围棋班教学经验丰富独特,培养孩子对围棋学习产生深厚的感情.全职围棋培训教师亲自教学.免费预约试学围棋培训课程!详询:400-080-1518
道场的老板
和评论里的道学家和传统文化博大精深论者
网上对弃怕遇上机器
贴吧热议榜
使用签名档&&
保存至快速回贴人类要被人工智能打败了吗？
腾讯较真 | 丁阳
昨日，不少网友可能都被一条消息给“震住了”――“面对谷歌围棋AI，人类最后的智力骄傲即将崩塌”①。这则消息讲的是谷歌公司旗下团队研制的计算机程序“阿尔法围棋”首次在没有让子的情况下，战胜里人类职业围棋选手。这个事情是真的吗？如果是真的，能说是人类被电脑打败了吗？《较真》为你解读。
查证过程1、人工智能打败职业围棋选手确有其事这次“阿尔法围棋（Alpha Go）”打败人类职业围棋选手的新闻，来自国际知名的科学期刊《自然（Nature）》的最新一期封面论文，谷歌旗下的这支团队在论文中介绍了如何大幅度提高里人工智能围棋的水平。被“阿尔法围棋”5：0比分打败的这名职业棋手叫樊麾，是连续几年的欧洲冠军。有读者或许清楚欧洲围棋水平远不如东亚，但樊麾本人是来自中国的棋手，在中国取得了职业二段证书。虽然樊麾定段的年代比较早，但终究也是职业棋手，与现在活跃的顶尖高手李世石、柯洁等，最多也就让两子水平的差距。欧洲围棋冠军、职业二段樊麾所以，至少可以认为，“阿尔法围棋”的水平已经摸到了人类职业棋手的边了，如果能在接下来在今年三月的人机大战中战胜曾经统治棋坛的李世石九段，其意义就相当于当年IBM超级电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。按国内职业高手李戳蔚某醪脚卸希鞍⒍ㄎ濉痹谄迤字姓瓜值钠辶Γ按笤际嵌ゼ馄迨秩孟然蛉孟鹊固氖盗Γ胝绞と死嗷褂幸恍《尉嗬搿保馐侨ツ10月的水平，今年3月会有怎样的表现，非常值得期待。2、回顾电脑围棋的发展历史，“阿尔法围棋”的成就确实令人震惊棋类运动，通常都是“完全博弈”，即所有信息都在棋盘上呈现，胜负完全不取决于运气，被认为是智力竞赛的极佳载体。在围棋之前，人工智能早已打败几乎所有棋类领域的人类专家，最典型的如国际象棋――电脑程序已经几乎研究透所有的开局库、残局库，中局计算的深度也远超人类，更重要是几乎从不犯错，已经没有任何人类能打败程序。而来自东方的、具有数千年历史的围棋则不同，围棋被认为是“人类发明的最复杂也是最美的游戏”（谷歌团队就这个观点）。称围棋最复杂，是因为其变化非常之多――在国际象棋的任何一个回合，平均可能的走法有35种。但围棋的走法却能达到250种。而且，国际象棋或象棋的目标非常明确，就是“杀王”，每一个着法之后，对“杀王”有多少好处较易通过函数评估，而围棋是“地多者胜”，这个目标要相对抽象，导致估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆。人类高手可以轻易驾驭围棋，但程序却相当困难②。可以非常粗略地把电脑围棋的发展历史分为三个时期。在电脑围棋发展的早期，主要是通过“人类手把手教电脑”的方式，来提升电脑围棋的水准――人类告诉电脑在特定情况下有哪些招法，告诉电脑怎么评估一手棋的好坏，然而这种函数评估都是“静态”的，而且很不准确，非常不善于应对变化，一般只对处于棋局初期的局面有一定作用，当棋局进入激烈厮杀后的中后盘后，往往就乱下一气。早期围棋程序，是基于“特征识别”来对局面进行静态评估，这种方法成就有限在网站上面，有个记录人机围棋大战历史（ Human-Computer Go Challenges）③的页面 ，从中可以看出电脑围棋程序挑战人类业余围棋高手乃至职业选手的艰苦历程。围棋人机对战最早从1986年就有记录，但一直发展到2005年，电脑程序还只能在被让15个子的情况下，与人类业余棋手苦苦抗衡。所以2008年的时候，聂卫平九段还认为“电脑围棋水平还停留在被人让二十多个子”。这足以说明早期围棋电脑程序实力还相当有限。不过重大的变化在年已经发生了，围棋程序普遍用上了一种叫“蒙特卡洛树搜索（MCTS）”的方法，来改进其算法的估值函数，这可以算作电脑围棋发展的第二个时期。“蒙特卡洛树搜索”是一种概率论的方法，通俗地来说，在一个特定的局面下，电脑大概有几个着点可以选择，怎么判断哪个着点最好？就是每个点都“试一下”，“试”的方式如下：选定一个着点后，用随机着法模拟完对局，模拟几千几万盘后，看胜率如何，胜率最高的着点就是最好的着点。使用这种方法改进算法后，电脑围棋的水平有里大幅度的进步，2007年，一个叫“MoGo”的程序在9路棋盘上打败了人类职业棋手。随后涌现的“Zen”、“Crazy Stone”等程序，慢慢达到了业余围棋好手的水平，与职业棋手的差距在四、五个子左右。然而这种方法有其极限，其实质是一种“穷举法”，但围棋的变化实在太多了，再先进的硬件也无法穷举完所有变化，电脑计算能力变强也无济于事。而且，在很多人工智能的研究者看来，就算以后超超级计算机能够用穷举法战胜人类，也不能说解决了人工智能。直到最近几个月，以“蒙特卡洛树搜索”为核心的围棋程序还与职业棋手有鸿沟般的差距。去年下半年的时候，大部分围棋程序面对人类高手（名字后面带"p"的，表示职业）仍有4个子以上的棋力差距，“阿尔法围棋”能在平等条件下（Even）横扫2p，令世人震惊这就是为什么“阿尔法围棋”的横空出世极具震撼性。据《自然》上的这篇论文，“阿尔法围棋”不仅5：0战胜了樊麾二段，还在对阵其他围棋程序中，取得了495局比赛中494次胜利的成绩（99.8%）④。甚至在“阿尔法围棋”让其他程序四个子的情况下，还取得了绝对优势。这可以说是电脑围棋发展历史的第三个时期，目前距离人类顶尖水准已经非常接近了，而其中关键，正在于电脑已经能够“真正地”向人类学习如何来下棋，这与国际象棋程序“靠计算能力打败人类”有着本质上的不同。3、“阿尔法围棋”取得如此成就的原因：机器学习谷歌旗下团队之所以能够取得如此的重大突破，并不是毫无预兆的，与同样正在攻关电脑围棋的Facebook团队一样，他们都应用了一种叫做“深度卷积神经网络”的技术。这是人工智能领域非常热门的一项技术，广泛用于图像和语音的智能识别方面。从广义的层面来说，“深度卷积神经网络”是“深度学习”的一个分支，而“深度学习”又是“机器学习”的一个分支。机器学习，指的是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，是人工智能的热门领域⑤。这个说法听起来没有什么稀奇之处，然而，“深度学习”是一种模仿人类大脑神经元工作的技术，加上这一技术强调的是“自动”，所以深度学习会给人一种“活物”的感觉。在谷歌团队的论文里，多处用到了“训练”这个词――“阿尔法围棋”之所以这么厉害，就是因为团队用职业棋手的棋谱“训练”它，让它总结出职业高手下棋的招法和规律――用爱丁堡大学教授Amos Storkey的话来说，程序“并不是希望找出最优走法，而是学习人类的下棋风格，然后对人类棋手进行有效的复制。”⑥谷歌团队的论文也提到，“在与樊麾的比赛中，阿尔法围棋在评估位置方面要比深蓝与卡斯帕罗夫比赛时所评估的位置少几千倍”。在谷歌团队的论文中，提到“我们用19X19的图像来传递棋盘位置”，来“训练”深度神经网络⑦与初期的“人类手把手教电脑下围棋”相比，“自动学习”无疑是革命性的。据谷歌团队的说法，用这种方法做出的围棋程序水平，轻易就达到了最先进的蒙特卡洛树搜索算法的级别，两者再一结合，就达到了接近职业棋手的程度。4、这是否能说明人工智能已经可以打败人类？说不定会全方面来临电脑围棋真的战胜人类围棋高手了，到底有什么意义呢？能说明人类被人工智能打败了吗？很多人不以为然――“人工智能不也是人类创造出来的吗，即使人类下围棋下不过电脑了，那也不过是人类打败人类，怎么能说人类的智力骄傲崩塌了呢？”一个深度学习的典型过程：通过具象到抽象，机器能够自动提取出分析对象的特征，从而完成“学习”从某种意义上来说，这种说法不算错。但在很多“未来学家”眼里，这种“青出于蓝而胜于蓝”的景象，说不定是令人恐惧的。机器并不是通过“死算”，而是通过“自我学习”，在能够象征人类智慧的棋类项目上战胜人类，在其他一些以前看起来只能人类做到而机器人无法做到的领域――诸如自动驾驶、人工智能客服等等，智能机器人说不定都能胜于人类，这种现象说不定会全方面地来临。到时候普通的人类们该如何自处呢？虽然这种人工智能还不具备“自我意识”，与科幻电影中那些跟人类无异的机器人还相去甚远，但会让这个世界会发生怎样的改变，恐怕也已经很难想象了。《较真》栏目微信公众号已开通，欢迎扫描二维码或微信公号搜索“全民较真”，查看更多内容，提供疑似不实新闻，并与我们进行互动。
人工智能打败职业围棋选手确有其事，而且关键之处在于，人工智能并不仅仅是具有强大的计算能力，还能够通过“自动学习”的方式模仿人类的行动。人工智能的最新发展正展示着一个广阔而未知的未来。
①《》，果壳网&②《》，《科学世界》，2014③“”，④《》，微信公众号：新智元&⑤《》 ，吴怀宇⑥《》，微信公众号：机器之心⑦“”，《自然》，2016&
扫一扫，用手机看新闻！
用微信扫描还可以
分享至好友和朋友圈财新网:人工智能即将攻破围棋 人类还剩多少优势？_棋牌_新浪竞技风暴_新浪网
财新网:人工智能即将攻破围棋 人类还剩多少优势？
谷歌设计人员
　　据财新网报道 AI崛起，最新证据来自《自然》杂志最新封面论文。Google旗下的深度学习团队Deepmind开发的人工智能围棋软件AlphaGo，以5：0战胜了围棋欧洲冠军樊麾。这是人工智能第一次战胜职业围棋手。它将于3月间挑战李世石，当下世界围棋最强者之一。
　　作为一个曾经很强过的业余围棋手，我读了论文中的五局棋谱，感到震惊。
　　不是震惊于AlphaGo下得多么惊艳。表面上，这五局棋下得反而是很平庸。樊麾抵抗不足，五盘棋没有什么激烈的战斗，开局、定式、占大场、小规模接触战，收官，对抗度很差。
　　令我震惊的是，如果事先不说，换成我坐在棋盘对面，我不会知道这是人工智能下出的棋。由于AlphaGo与樊麾在对局中展现的棋风相近，如果不说胜负，哪怕事先告诉我其中一方是人工智能，我也无法准确地辨别出，哪一方是人，哪一方是人工智能。
　　也就是说，AlphaGo不仅战胜了职业棋手，也通过了图灵测试：如果机器能够跟人交流而不被认出来是机器，那么它就能思考。此前的围棋人工智能，时有精彩之笔，也总会露出马脚。
　　AlphaGo能通过我的图灵测试不是偶然。在过往围棋人工智能通常采用的蒙特卡洛法之外，它加入了两种神经网络，以减少搜索所需的广度和深 度：用价值网络评估棋子位置的优劣，用策略网络来为下一步取样。论文说，在与樊麾的对局中，靠着更精准的评估和更聪明的棋步选择，AlphaGo与人类的 思维方式更接近，计算量要比20年前IBM深蓝计算机击败国际象棋世界大师卡斯帕罗夫要少几千倍。
　　人工智能近年突飞猛进。最近还有人说，人工智能要战胜人类围棋手还要许多年。现实已经粉碎了这种预言。人工智能战胜业余强手也就是去年的事，现 在已经战胜职业棋手。业余强手与职业棋手之间的差距，远大于职业棋手与职业顶尖棋手的差距。樊麾是职业二段，出生于中国，目前是法国国家围棋队总教练，连 续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。欧洲冠军与世界最强之间水平大概差让先到让两子之间，这对人类是天堑，但对已经取得突破的人工智能来说，步子大点也许一步 就迈过去了。
　　不要被AlphaGo与樊麾对局中表现出来的“平庸”所迷惑。首先，它进步飞快，一日千里；其次，它也许只是以樊麾的棋风打败了樊麾。李世石确 实是另一种动物，从始至终血战到底。如果AlphaGo与李世石一战中展现出与李相似的棋风，那李世石就要特别小心了。跟人不一样，人工智能不会也不需要 有特定的棋风。如果它因你而变，岂不是姑苏慕容氏一般的神乎其技？
　　李世石已经应战：“作为人类代表，相信这一次我还能赢。” 祝你好运。
　　围棋成为人工智能新突破选择的领域，意义重大。围棋规则简单，变化繁多，而结果不确定，没有“正解”。不是说初始输入一个值，然后直线计算到终 局，而是每一步都有判断、权衡、取舍。我的体会是它好似生活的投影，简单一些，但足够复杂。一位认知科学家朋友阳志平说，认知心理学实验研究智力、专家、 专业技能习得，选取棋类作为游戏。是因为它的标准化程度较高；一般的棋类游戏标准化程度虽然不错，但认知复杂度不行，然而围棋不一样，兼具了标准测试集与 认知复杂度高双重特点，这样使得人工智能在围棋上取得的突破，具有划时代意义。
　　问题来了，那人还能做什么？
　　近来影响巨大的《第二个机器时代》一书认为，过往人们认为自己相对于人工智能的优势，已经越来越靠不住了，将来还可能有点比较优势的领域（暂 时）还剩下这么几个：提出有趣问题；宽幅模式识别；复杂沟通。也因此，该书认为，二百年来主要重视数学（Arithmatics）、阅读 （Reading）、写作（Writing）的3R式教育，与将来的需求错配，必须改革。
　　围棋失守在即，未来已经到来。
文章关键词：
收藏&&|&&&&|&&打印&&|&&关闭
您可通过新浪首页顶部 “我的收藏”， 查看所有收藏过的文章。
请用微博账号，推荐效果更好！人工智能不可怕 可怕的是我们对人工智能误解太深|人工智能|围棋_凤凰科技
人工智能不可怕 可怕的是我们对人工智能误解太深
用微信扫描二维码分享至好友和朋友圈
霍金号召大家警惕人工智能可能带来的威胁、伊隆·马斯克因担心未来机器将取代人类而抑郁，但在扎克伯格看来，这些担忧毫无依据 (not valid fear)。
人工智能不可怕，可怕的是我们对人工智能误解太深
3月9日注定会被写入人类史册&&是的你应该已经在无数刷屏的文章开头读到过这句话。这一天，全人类通过网络直播共同围观谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的超级对弈，见证了人类首局失守，笃信人类未来同样会遭人工智能搏杀的声音越来越多。
但那又怎样？人工智能赢了棋，人类却赢得了未来。
抛开深度学习、博弈树、神经网络等令门外汉眩晕的词汇，在人类与机器的较量转战围棋领域之初，我们就应该想见，即使是天才棋手也会敌不过人工智能。但这并不可怕，没有人类上千年来在棋谱上沉淀的智慧，何来AlphaGo今天的胜利？真正可怕的并非人工智能的成长上限，而是人类对人工智能深深的误解，以及惶恐。
从这一点上而言，人类输了首局反倒是好事。它让我们重新审视人性、竞技美学，以及人类智慧。人工智能对人类生活的种种颠覆，帮助我们直抵生活的核心。AlphaGo并非依靠自然进化而来，即便其会筑势、会手筋、会试应手、会逆转棋局，本质上映射的还是人类智慧的结晶。那么，更合适的建议或许是：&不用那么担心&。
Kevin Kelly
&人工智能的应用无处不在，它带来的影响力是巨大的。因为这意味着一切物体均可拟人化，意味着我们可以加速新事物发展，云端人工智能技术意味着，两双智能鞋的数据可以彼此分享，这就是综合人工智能的表现。这的确大大加快了发明新事物的进程。&很显然，《连线》杂志创始主编、《失控》作者凯文&凯利（Kevin Kelly）不仅丝毫不担心人工智能会对人类产生威胁，反而沉浸于智能技术所蕴含的无穷想象之中、并为此兴奋不已。
在其新作《必然》中，他将这种兴奋感展现得淋漓尽致：&人工智能时代的到来最大的益处在于，各种人工智能将帮助我们定义人性。我们需要人工智能告诉我们&&我们是谁？&
凯文&凯利在书中说，在一个联系超密集的世界中，不一样的思维是创新和财富的来源。仅仅聪明是不够的。商业动机会让与工业力量相关的人工智能无处不在，它们廉价而聪明，会被植入到所有我们制造的东西里。当我们开始发明新的智能种类和新的思维方式时，将获得更大的回报。
霍金号召大家警惕人工智能可能带来的威胁、伊隆&马斯克因担心未来机器将取代人类而抑郁，但在扎克伯格看来，这些担忧毫无依据(not valid fear)。在被问及如何看待机器可能在很多方面比大脑更聪明，比如IBM深蓝战胜棋王卡斯帕罗夫等问题时，扎克伯格曾作出如下回应：&人类制造机器就是为了让机器在某些方面强于人类，但是机器在某些方面超越人类不意味着机器有能力学习其他方面的能力，或者将不同的信息联系起来而做超越人类的事情，而这一点非常重要&。
当被问道&难道科幻小说里那种（机器超越人类）的事情真的就不可能发生么？我们难道一点都不需要担心人工智能的安全性么？&时，扎克伯格解释道：&我们现在担忧人工智能的安全性，就如同两百年前担心要是以后有飞机了飞机坠毁怎么办一样。如果我们总是过度担心安全性，我们就不可能造出飞机。不管怎么样，我们要先造出飞机，再担心飞机的安全性。我们过度担忧人工智能，将阻碍人工智能实际的进步。我们要认识到无人驾驶可能可以帮助我们减少车祸的发生，而且人工智能系统甚至能够帮我们诊断疾病，所以因为担心安全性而阻碍人工智能的进步可能是最糟糕的选择，因为我们本来可以利用人工智能让世界更美好。&
是啊，世界正在发生一桩重要的事情，智能化正渗透进各个领域，可是为什么要因其足够富有想象空间，而忧心忡忡？
Demis Hassabis
就连DeepMind的创始人杰米斯哈萨比斯（Demis Hassabis）自己也说了，同样的算法可以武装到机器人身上，换句话说，让机器人像游戏中的算法那样学习现实世界的环境，并适时做出调整。哈萨比斯更是大胆预计，Alpha Go或许也将能开启一个新的研究方法，利用这种方法，机器能够快速识别出哪些领域具有研究的潜力，从而帮助人类研究者更好地找到研究方向。
当1997年深蓝多次击败顶级象棋棋手之后，人们也曾感到如临大敌。但结果呢？
&但更让人意外的是人工智能的出现并未削弱纯人类国际象棋选手的水平。恰恰相反，在廉价且超级智能的国际象棋软件的激励下，下国际象棋的人数、锦标赛的数量以及选手的水平都达到了历史之最。与深蓝首次战胜卡斯帕罗夫时相比，拥有国际象棋大师头衔的人数至少翻了一番。现今排名第一的人类国际象棋选手马格努斯&卡尔森（Magnus Carlsen）就曾和人工智能一起训练，并且被认为是所有人类国际象棋选手中最接近电脑的一个。他还是有史以来评分最高的人类国际象棋大师。&凯文&凯利在《必然》中写道。
Magnus Carlsen
这个值得期待的循环是如何运转的呢？智能化的水平越高、应用范围越广，就有越多人想要使用它，这又将继续促进人工智能朝向愈加&智能&的方向发展，进一步拓宽应用范围。担心工作岗位被这些聪明又不知疲倦的伙伴抢走吗？但我们为什么要选择性遗忘人类工业化过程中，被自动化技术接替的那些乏味的、机械性高度重复的工作，以及工业文明在全新领域为人类开拓的那亿万份工作呢？就像19世纪的农民无法想象今天我们大多数人从事的工作一样，人类应该尽情畅想正如潮水般袭来的新职业，而非关起门对未来出路感到惴惴不安。
&在机器人和计算机智能的协助下，我们得以完成150年前完全无法想象的事情，这是机器人介入人类生活后最令人赞叹的一点。& 凯文&凯利说道。
[责任编辑：程贺 PT004]
责任编辑：程贺 PT004
用微信扫描二维码分享至好友和朋友圈
凤凰科技官方微信
播放数：585822
播放数：264226
播放数：113608
播放数：5808920
48小时点击排行