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十、AlphaGo帶給人類的啟示
2016年3月，李世石與谷歌AlphaGo在圍棋棋盤上鬥智鬥勇、激戰正酣的時候，我也親身參與瞭新浪體育等媒體主辦的現場直播。當時，我與棋聖聶衛平九段一起出任講解嘉賓，直播瞭李世石與AlphaGo的第五盤棋賽。圍棋專傢如聶衛平九段的評論視角，顯然和我這個計算機科學博士的視角大不相同。但有一點是相通的，那就是絕大多數圍棋界人士和人工智能界的科研人員此前都沒想到，圍棋程序會在如此短的時間內取得質的突破。
記得我曾在接受媒體采訪時說過：“AlphaGo真的讓我很震驚。如果你是兩年前問我計算機何時能戰勝圍棋世界冠軍，我那時的答案大概會是 20年後 。可計算機在兩年內就做到瞭我認為需要20年才能做到的事，這樣的速度真的讓人震撼。”
AlphaGo橫空出世之前，圍棋界的觀點也大致相同。因為國際象棋與圍棋的復雜度相差甚遠，1997年IBM深藍在國際象棋棋盤上戰勝人類棋王的故事並不足以讓圍棋高手信服。而且，這麼多年來，圍棋AI程序的研發一直舉步維艱。早期基於規則的圍棋程序，比如中山大學陳志行教授20世紀90年代研發的“手談”，基本上隻能和圍棋初學者過招。直到2006年後，隨著蒙特卡洛搜索算法在圍棋對弈軟件中的應用，程序的棋力才得到瞭突飛猛進的提高，在國際對弈平臺KGS上，2006年到2012年，主流圍棋對弈軟件的棋力從業餘二段猛升到業餘五段甚至業餘六段，但也就此停滯不前。AlphaGo出現前，圍棋界專傢對圍棋對弈軟件棋力的評估基本比較一致，大多認為最好的計算機程序已可以和業餘高手過招，但和職業選手之間，還是有著本質的差別。
在今天的圍棋界，業餘高手和職業高手之間存在明顯差距，通常，這個差距是職業選手從童年開始，用10年以上的時間刻苦訓練得來的，業餘選手極難彌補。另一方面，在計算機科學界，懂得蒙特卡洛搜索算法原理的人都知道，這種算法主要是利用抽樣統計來提高搜索效率，單用此算法確實難有提高空間。這是AlphaGo出現前，圍棋界和計算機科學界兩方面都不敢奢望人機大戰即將到來的根本原因。
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使用深度學習並結合蒙特卡洛搜索的AlphaGo已註定被寫入歷史。AlphaGo問世的第一年內，其實進入大傢視野的是三個版本：50擊敗樊麾的內測版本，41擊敗李世石的版本，以“Master”（大師）網名600快棋挑落中日韓高手的版本。三個版本演進脈絡明顯，每次迭代都有重大升級。
從圍棋角度說，AlphaGo最震撼的是計算機在人類傳統認為極其玄妙的、電腦無法掌握的“大局觀”上突飛猛進，遠遠將人類選手甩在身後。電腦計算“大局觀”的方式，和人類培養“大局觀”的思路，有根本的差別。人類不可能在這方面趕上電腦。和樊麾對局的棋譜基本上還看不出AlphaGo的大局觀有多強，和李世石對局就下出瞭聶衛平贊不絕口的五路肩沖，到瞭Master的60局，大局觀體現在兩個地方：
第一，自始至終對局勢的把握，比如第60局古力用AlphaGo的思路對付AlphaGo，但AlphaGo不緊不慢，總是恰到好處地保持勝勢。
第二，AlphaGo已經深刻影響人類對佈局的思考，很多手段迅速被人類棋手模仿，這和當年深藍問世後，國際象棋的佈局革命是一樣的。
基於AlphaGo的思路，其他圍棋軟件的水平也突飛猛進。以後AI和AI之間的競賽，應該會不斷促進AI提高。人類雖望塵莫及，但可以不斷從AI中學習新的思想。
從人工智能技術的角度說，AlphaGo用的是AI領域應用非常普遍的算法：深度學習、蒙特卡洛算法、增強學習等。可以說，機器視覺相關的深度學習技術裡面都有AlphaGo的影子。
那麼，當人機大戰煙塵散盡，公眾的熱情回歸理性時，AlphaGo究竟為我們人類帶來瞭什麼？
我覺得，AlphaGo帶給人類的，更多是一種對未來的警示：如果計算機可以在兩年內實現大多數人此前預測要花20年或更長時間才能完成的進步，那麼，還有哪些突破會以遠超常人預期的速度來臨？到底什麼是人工智能？人工智能之於人類的意義是什麼？
(原標題：十、AlphaGo帶給人類的啟示)
本文來源：南京龍虎網-南京日報
責任編輯：王曉易_NE0011
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本文來源：南京龍虎網-南京日報
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