人機大戰：這一次，為什么大咖們猜錯了

【亞太日報訊】（新華社記者劉石磊）“除了以５：０戰勝它以外，其他都沒有意義。”

李世石在賽前的記者會上

這是“人機大戰”前，李世石對韓國媒體發表的“宣言”。自信滿滿的不只李世石一人，許多圍棋高手、甚至計算機專家，都看好人類棋手取勝。然而，“阿爾法圍棋”連中三元，絲毫不講“情面”。

不看好計算機，首先源於對圍棋這一“人類智慧高地”的信心。這種源自中國的古老遊戲難度之高毋庸置疑：３６１個交叉點可讓棋盤上變幻無窮，千古不同局。計算機難以“故技重施”，用擊敗卡斯帕羅夫和中國象棋大師的“窮舉”法取勝。

也正因如此，計算機在“稱霸”國際象棋和中國象棋後，始終難以在圍棋上佔到便宜。即使在去年１０月戰勝歐洲冠軍樊麾後，“阿爾法圍棋”也沒能得到多少高手的“正視”——他們認為樊麾遠非頂級水準。

圍棋專家畢竟不是計算機專家。他們信賴１０年內獲冠軍頭啣最多的人，不認為“初出茅廬”的一款軟件能有什么過人之處。況且與樊麾一戰，“阿爾法圍棋”確實只有“業餘頂級水準”。

但是，“阿爾法圍棋”與“深藍”等前輩最大的不同，恰恰在於學習能力和算法的優化。

《自然》雜誌

按照“阿爾法圍棋”開發團隊在英國《自然》雜誌發表的論文，其技術架構模倣人類大腦神經模式，會分析人類棋手的不同策略，然後自己“苦練”下棋並從中學習提高。

並且，“阿爾法圍棋”不以計算速度，而以優化的算法取勝。它會先評估棋盤上各個位置的“價值”，再選擇在哪落子。這可以幫助它減少大量無用計算，更智能高效。與“深藍”相比，“阿爾法圍棋”所評估的棋子位置只有數千分之一。

學習能力意味著棋力可不斷提高，優化算法意味著智能程度更接近人類棋手。這兩點相加，使得“阿爾法圍棋”的真實水準，在３月９日落子之前，無人可知。

是的，就拿學習能力來說，不要說圍棋專家難以理解，即使人工智能專家，也很難確切地知道。正如美國臉書公司人工智能項目負責人田淵棟所說，這種能力是其開發者事先也估計不到的，“只有試了才知道，人工智能研究就是這樣”。

從科研角度講，眾多大咖猜錯對弈結局，說明人工智能技術的進步驚人。許多專家此前認為，計算機戰勝圍棋職業棋手，至少還要１０年。“阿爾法圍棋”的勝局顯示出，這一領域的技術發展已經超出預期。