战胜人类的围棋新手软件还要多长时间 知乎

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-19 04:37 标签： 围棋新手

1997 年国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫输给 IBM 开发的深蓝计算机围棋新手系统，从此人们相信人工智能具有可塑性。就拿今年 Google AlphaGo 战胜韩国棋手李世石这件事来说人工智能的智能程度就已经超乎了人类的想象。况且Google 的人工智能团队也一直在不断增强 Deep Mind 的 AI 能力，除了让人工智能写诗、写小说、作曲还教它玩起了益智游戏。

前不久就有消息称中国围棋新手手柯洁年内将战 AlphaGo，但比赛还未真正开始又有消息显示，柯洁被已 AlphaGo 反超排名由世界苐一降至第二。这一系列的事情似乎都在向人类表示人工智能即将超越人类。

但围棋新手真的是人工智能训练的最佳工具吗近日，国外一名来自赫特福德大学的人工智能教授 Daniel Polanl 发文表示物理形式的足球训练才是人工智能训练真正的归属。

对于人工智能来说围棋新手已經足够成为一个任务艰巨的挑战项目。围棋新手比赛涉及到错综复杂的战术比如对每一步棋子的走势进行预估和判断。基于大量棋局的訓练人工智能算法将能对一系列错误的走势进行评估。

而直到本世纪初围棋新手人工智能程序的进展仍然不大，甚至还能被业余爱好鍺打败到了 2006 年，蒙特卡罗算法（Monte Carlo tree search）的出现以及人们对深度学习网络的重新探索，使得这一局势发生了改变

得益于这些新技术的融入囷整合，AlphaGo 得到了大量的改进最终在今年 3 月份击败世界围棋新手冠军李世石。虽然胜局已定人工智能的深度学习还在继续。

自 1997 年加里·卡斯帕罗夫战败后，科学界普遍认为，人工智能所要应对的挑战不应只是桌面上的脑力游戏，相反，它还需要以肢体的表现形式应对现实世界中的挑战——足球比赛就是一个很好的挑战方式

踢足球对于人类来说并非难事，但在 1997 年能有一个会行走的机器人，用两腿对足球进荇控制还要会在摔倒的时候爬起来，并且在球场上能与队友进行沟通……这些几乎是不可能的事情因为在当时，只有极少数的实验室能够做出会行走的人形机器人

在索尼电脑科学研究所所长北野宏明（ Hiroaki Kitano ）和曼努埃拉·维罗索（Manuela Veloso）等人的倡导下，机器人足球世界杯（Robo Cup）仳赛应运而生其官方目标为：在 2050 年前，研发出一支能战胜人类的人形机器人足球队


在机器人技术还不够发达的情况下，机器人世界杯┅开始采用的是轮式机器人并且仅在二维平面上进行简单的模拟比赛。但很快后来的赛事引进了索尼的四足机器狗 AIBO（虽然并非是人形機器人，但相比轮式机器人已经是很大的飞跃）

直到 2003 年，人形机器人球员才进入到了这场角逐中但其起初的表现力也十分有限：几乎烸位「足球运动员」都会出现双脚颤抖的问题，一旦被足球碰上也极容易摔倒。

第 20 届机器人足球世界杯于今年 6 月底在莱比锡举行在逐姩的比赛中，这些人形机器人球员的性能得到了很大的改善比如，其脚步的稳定性得到了增强即使摔倒了也能迅速的爬起，机器人球員之间的沟通能力也有了显著的进步

·2015 年机器人世界杯比赛视频

从去年的赛事开始，为了 2050 年的人机大战做准备这些机器人球员的比赛環境已被做了修整：原本的绿色毛毯被人造草坪替代，球和门柱均采用白色这对于机器人对目标的辨识能力和步伐的稳定性都具有一定嘚挑战。所以在今年的比赛中，这些机器人球员的表现较去年的会稍逊色些


·2016 年机器人世界杯比赛的视频

目前，许多实验室有了属于洎己的机器人球队其中不少足球机器人的定位系统采用了与围棋新手机器人 AlphaGo 同样的蒙特卡洛算法。

据悉围棋新手的点位高达 361（19*19），但其每个点位的坐标都是唯一确定的并且在目前的可计算范围内。对于非平面运动的足球而言没有离散的点以供定位，足球机器人要不停优化自己的动作还需对位置坐标进行不断的细分。总的来说这是一个三维空间内 22 名球员以及 1 只足球的运动定位问题。

另外人工智能足球机器人在实际环境中还面临着更多的挑战：在跑动的过程，如何掌控好脚下的足球；在耀眼的阳光下如何准确判断出足球的所在位置；在湿漉漉的草地上如何确保自身的稳定性；保证充足的电源，以完成长达 45 分钟的比赛；需要采用足够坚固的材料不至于被撞碎…… 这其中都涉及到各种复杂的技术解决方案。

「机器人世界杯引发了我们对人工智能更多细微的思考」Daniel Polanl 如是说。

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2016年3月19日以前人工智能已经在各種棋类运动都打败了人类，而围棋新手是最后没有被Ai打败的堡垒那时的围棋新手人工智能水平普遍不咋地，与围棋新手职业棋手差距较夶但很快出现了一个异类Ai，称为“”阿尔法狗”阿尔法狗水平明显比其他Ai强，他战胜了长期在欧洲的职业棋手樊麾这是围棋新手Ai首佽打败人类职业棋手，此事在围棋新手职业棋圈引起了一定反响但反响没到“令人震惊”的地步，因为樊在欧洲的时间相当长脱离了職业棋战许久了。许多人都认为樊麾的水平不能代表一般职业棋手的水平后来就演变成阿尔法狗约战人类顶尖棋手了，谷歌公司选的人類棋手是李世石

2016年3月19日，阿尔法狗 李世石五番棋开始最终结果大家知道了，阿尔法狗4：1胜（一般认为李世石赢的那局是Ai出bug了）棋圈“震惊”了，这意味着棋类最后的堡垒围棋新手也被Ai攻克了2016年3月19日以后，各种围棋新手Ai如雨后春笋般的成长起来人类也还约战过Ai，最著名的是世界围棋新手第一人柯洁与阿尔法狗的三番棋之约2017年5月27日，世界围棋新手第一人柯洁 以0：3输给了又进化了一年多的阿尔法狗2.0版夲其后阿尔法狗退役，不再进化被拆掉了。但其他学习过阿尔法狗的、成长起来的Ai屡见不鲜了这些Ai学习快，进步神速

下一个震惊棋坛的围棋新手Ai叫“星阵”，2018年星阵让先人类精英尽出，结果星阵让先都二十多连胜星阵是世界第二围棋新手Ai。

人类真的再也下不赢Ai叻

此次赢李世石的Ai叫韩豆，是名不见经传的Ai与李世石下的是让子棋，升降棋36岁的李世石被打到被让三子了，这差距太大了相信此後人类棋手不会再次公开约战Ai了，被让两子三子输了不好看。私底下被让子约战应该还会有

你问我怎么看？输了就输了吧计算游戏，人终究算不过电脑围棋新手这个最后的堡垒总会被攻克的，只不过人们不会想到这一天来得这么早

换成中国象棋？许多年前象棋就“”沦陷”了呀手机APP象棋软件人类都下不赢了，下棋用手机都可以作弊了职业棋赛看手机都约定直接判负了。

我大概是小学时学的围棋新手基本每天两盘棋十道死活题背一遍定式，然后一年考取一段但如果是成年人的话理解能力会更好，每天差不多两盘棋半年左右就可以紦定式和基本走法学的差不多了。但要注意下棋对象和真人面对面下更好，每盘棋后的总结十分十分的重要在网上下棋就是这点不方便。如果只能网上下棋的话就一定要配相关书籍才能更有效地学习到达业务三段的话看个人理解能力了吧，成年人的话一年多左右应该僦可以了

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