今天，谷歌旗下的“阿尔法围棋”软件挑战韩国李世石九段的比赛，将在首尔打响。围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地，究竟是人类战胜人工智能，还是人工智能打败人类？李世石表示，他将捍卫人类尊严，“对‘阿尔法’是我不能输的比赛，甚至一盘棋都不能输”。他对比赛结果的估计是5：0或者4：1。人工智能对此不能发表评论，只能赛场见。
卡斯帕罗夫与“深蓝Ⅱ”对战，苦思对策。
柳大华参加首届中国象棋人机大战。
“沃森”(中)在智力问答节目中击败人类冠军。
樊麾对战AlphaGo，比分为0：5。
韩国围棋棋手李世石对在“人机大战”中获胜充满信心。
今天，谷歌旗下的“阿尔法围棋”软件挑战韩国李世石九段的比赛，将在首尔打响。围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地，究竟是人类战胜人工智能，还是人工智能打败人类？李世石表示，他将捍卫人类尊严，“对‘阿尔法’是我不能输的比赛，甚至一盘棋都不能输”。他对比赛结果的估计是5：0或者4：1。人工智能对此不能发表评论，只能赛场见。
AlphaGo由两部分组成，Alpha对应希腊语的首字母，也就是常说的“阿尔法”，Go是日语中对围棋的称呼。因此，许多人称之为“阿尔法围棋”，还有人根据发音亲昵地叫它“阿尔法狗”或“阿狗”。
AlphaGo出生在英国。2010年，德米什·哈萨比斯等人在伦敦创建“深度思维”公司，该公司开发出了“阿尔法围棋”软件。2014年，美国谷歌公司收购了“深度思维”。
今年1月，《自然》杂志刊文说，“阿尔法围棋”以5：0战胜欧洲围棋冠军、前中国职业棋手樊麾，成为第一个击败人类职业棋手的电脑程序。
特点会自己学习
那“阿尔法围棋”究竟长什么样？很可惜，“深度思维”公司的官方网站说，该软件的代码并不开放下载。要想了解它，目前主要就靠《自然》上的那篇论文，不过普通人难以看懂。
内行总是能看出些门道。美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说：“‘阿尔法围棋’这个系统主要由几个部分组成：1.走棋网络，给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。2.快速走子，目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。3.估值网络，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。4.蒙特卡罗树搜索，把以上这3个部分连起来，形成一个完整的系统。”
听起来还是太专业？那我们尽量用外行能懂的说法吧。许多专家认为“阿尔法围棋”最大的特点是，它会自己学习！“阿尔法围棋”的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。“阿尔法围棋”通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。
比较绝对碾压“深蓝Ⅱ”
1997年战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的“深蓝Ⅱ”是一个独特的硬件与软件的结合体，IBM专门制造的这台计算机浮点运算速率超过每秒100亿次，几乎能让相关软件穷举国际象棋的所有可能下法，“暴力”碾压人脑。
围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数，远远超出国际象棋，显然“深蓝Ⅱ”式的硬算在围棋上行不通。
“阿尔法围棋”是一个人工智能软件，它可以运行在不同的硬件平台上。它的“单机”版本用到48个CPU，而还有一个分布式运算的版本，可同时用到多台计算机的1202个CPU，大大提升计算能力。
不过，“阿尔法围棋”挑战李世石，相对于硬件计算能力而言，更多还是靠软件算法和学习能力。
胜算李世石5比0够戗
李世石8日在记者会上说：“即使‘阿尔法围棋’战胜了欧洲冠军，但我认为到目前为止还是人类比人工智能强。不过听到人工智能具有了类似人类的直觉判断能力，我倒感到有些紧张，恐怕我以5比0战胜它有点儿够戗，因为人类下棋时会有失误。”
李世石认为，“阿尔法围棋”此前与樊麾的对局应算业余中的顶级水平，并非职业水平。“阿尔法围棋”模仿人类的直觉判断程度约为80，但运算速度优于自己，所以要格外小心。
“阿尔法围棋”和樊麾之间的比赛发生在去年10月。虽然许多围棋高手研究比赛棋谱后认为，“阿尔法围棋”那时的棋力还无法与李世石相提并论，但几个月过去了，它可能又在针对性训练中大有进步，也有不少人押注它会取胜。
人机大战
3月9日12时，人工智能AlphaGO挑战李世石的“人机大战”在韩国首尔四季酒店正式打响。
●赛程：第一局3月9日、第二局3月10日、第三局3月12日、第四局3月13日、第五局3月15日，北京时间12时开赛。
●赛制：比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子(黑贴7目半)。比赛用时每方2小时，1分钟读秒3次。
●奖金：5局3胜，胜者可获100万美元奖金。另外，李世石下满5局可获15万美元出场费，每胜一局可获2万美元胜局奖金。如果李世石5战全胜，最多可获得125万美元。
历史回顾
机器对战人类，四大经典胜利
从第一台计算机问世以来，人们就梦想造出一种可以完美模拟甚至超越人脑的计算机系统。过去20年中，有4次人机大战给人们留下格外深刻的印象，也成为人工智能发展的绝佳注脚。
1997深蓝Ⅱ：蛮算的“硬汉”
1997年，美国IBM公司的“深蓝Ⅱ”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位，每秒可运算2亿步。
第一局比赛，“深蓝Ⅱ”看上去就像是个业余棋手。但第二局比赛，电脑下棋却像世界一流的特级大师。受第二局失利的影响，卡斯帕罗夫无心比赛。在决胜局中，卡斯帕罗夫犯了一个低级错误，他走了19步后就宣布放弃。整场比赛进行了不到一个小时，“深蓝Ⅱ”赢了这场具有特殊意义的对抗。
“深蓝Ⅱ”还算不上足够智能，主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略“深蓝Ⅱ”靠硬算可以预判12步，卡斯帕罗夫可以预判10步。
2006浪潮天梭：以一敌五
2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。中国人发明的这项充满东方智慧的模拟战争游戏，被中国超级计算机独占鳌头。
值得一提的是，浪潮天梭在比赛中，同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位大师。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11：9的总比分险胜。
柳大华在两局之间中场休息时，直言这场比赛“艰苦卓绝”。他在赛后表示：“我觉得计算机的优势在于它的计算非常快而且准确，有抓住优势的能力，并且抓住以后就不放手，不会受到任何不良的心理影响，将胜利进行到底。不过它的确在平稳的局面下会比较死板，不够灵活。”
2011沃森：答题“学霸”
2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在类似于“最强大脑”的美国智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军。
虽然比赛时不能接入互联网搜索，但“沃森”存储了2亿页的数据，包括各种百科全书、词典、新闻，甚至维基百科的全部内容。“沃森”可以在3秒内检索数百万条信息并以人类语言输出答案，还能分析题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。“沃森”还能根据比赛奖金的数额、自己比对手落后或领先的情况、自己擅长的题目领域来选择是否要抢答某一个问题。
“沃森”最终轻松战胜两位人类冠军，展示出的自然语言理解能力一直是人工智能界的重点课题。
2015阿尔法围棋：“思考者”
2015年10月，“阿尔法围棋”人工智能程序以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾，这是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。
樊麾1月份回顾这场比赛时表示，“就是在一个特定的房间里，我面前有一张棋盘和一台电脑，我没有在电脑上直接下，而是通过棋盘下的。”至于落败的原因，樊麾分析称，“首先是自己棋有点臭，尤其是到了后半盘，开始读秒的时候老打‘勺子’，下得也比较着急，我这些毛病，事后看都被电脑抓住了。其次应该说是心态问题，我太想赢了，而且一开始我也不太相信它能战胜我。”
樊麾对新华社记者说：“如果没有人告诉我，我一定不知道它是电脑，它太像人了。它一定是在思考。按照人的说法，它应该有棋风吧。”
本版文字：新华社新浪
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科学精神
张田勘专栏
北京时间3月9日，一场迄今为止最重要的围棋“人机大战”将在韩国首尔上演，比赛一方是围棋世界冠军、韩国名将李世石九段，另一方为谷歌公司研制的人工智能程序AlphaGo(AG)。双方将进行5盘较量，胜者将赢得100万美元的奖金。究竟是最近10年拥有最多世界冠军头衔的李世石取胜，还是拥有1200个CPU的AG称雄？悬念太大。
预测李世石胜，当然是做多或多头；认为AG取胜，则是做空或空头。
乔治·奥威尔在《动物庄园》里说，真正的斗争是在牲口和人之间。但是，自从1956年的夏天约翰·麦卡锡与爱德华·费根鲍姆等人在美国达特茅斯举行的人工智能研讨会上提出，通过程序使计算机能进行棋类游戏并完成其他任务，而且还可使人类智能的各种特点和学习的各个方面都能够在机器中得以实现。这就是人工智能。从那时起，世界上真正的斗争就已经转变为人工智能与人的斗争。
从深蓝到今天的AG就是人工智能与人进行博弈和斗争。AG是具有深度学习能力的电脑程序，由被谷歌公司以40亿元人民币收购的英国DeepMind公司研发。AG最厉害的地方是，能把“多层神经网络算法”与“蒙特卡罗搜索树技术”结合起来进行博弈。这种结合不仅使其棋力大增，还能大大加快AG的下棋速度，在与人的较量中体现速度的制胜力量。
AG的第一层神经网是策略网，会提出可行的下一手，然后无限蔓延的蒙特卡罗搜索树会缩小搜索范围。此后第二层神经网———价值网会提示博弈的黑白哪一方占优势，占多少优势，并提示和限
