把李世乭逼到认输的是怎样一个AI？8个问题带你认识AlphaGo
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了把李世乭逼到认输的是怎样一个AI？8个问题带你认识AlphaGo相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本文由G.P.A授权转载自果壳网。
北京时间3月9日12:00整，一场举世瞩目的围棋“人机世界大战”在韩国首尔上演。比赛一方为谷歌公司研制的人工智能程序AlphaGo，另一方则是围棋世界冠军、韩国名将李世乭九段。
经过3个半小时的鏖战，李世乭九段投子认输，输掉了这五番棋中的第一场。
不管最终结果如何，
关于这场世纪大战，有8个问题你需要知道。
1
为什么要研究围棋AI？
游戏，是AI最初开发的主要战地之一。博弈游戏要求AI更聪明、更灵活、用更接近人类的思考方式解决问题。游戏AI的开发最早可以追溯到1952年的一篇博士论文。1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。欧美传统里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地，应了四十多年前计算机科学家的预言。
1997年纽约，与IBM深蓝电脑终局对弈开始时，一台电视监视器上的加里·卡斯帕罗夫。 Credit Stan Honda/Agence France-Presse — Getty Images
但有一个游戏始终是人类大脑的专利——古老的围棋。 围棋AI长期以来举步维艰，顶级AI甚至不能打败稍强的业余选手。这似乎也合情合理：国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。这一巨大的数目，足以令任何蛮力穷举者望而却步——而人类，我们相信，可以凭借某种难以复制的算法跳过蛮力，一眼看到棋盘的本质。
2
研究下棋AI
需要研究人员下棋水平很高吗？
不需要。AlphaGo背后是一群杰出的计算机科学家，确切的说，是机器学习（machine learing）算法领域的专家。科学家利用神经网络算法，将棋类专家的比赛记录输入给计算机，并让计算机自己与自己进行比赛，在这个过程中不断学习训练。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不是开发者教给他的，而是自学成才。
面对人类，阿尔法狗还有一个巨大的缺陷：没有手。上图左边的是阿法狗的制作者之一，他负责替阿尔法狗完成落子的动作。
不过，研究出AlphaGo的（Deepmind）创始人 杰米斯•哈萨比斯（Demis Hassabis）确实是棋类的狂热爱好者，哈萨比斯四岁开始接触国际象棋，并很快进化成神童级人物。正是在博弈游戏上的兴趣让哈萨比斯开始思考两个重要问题：人脑是怎样处理复杂信息的？更重要的，电脑也可以像人类一样吗？博士期间的哈萨比斯选择了学习认知神经科学和计算机神经科学。今天，38岁的哈萨比斯带着他的AlphaGo，向人类最顶级的博弈游戏之一——围棋发起进攻。
3
AlphaGo算法里
“神经网络”是个啥？
其中，“值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；
而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。
AlphaGo利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样AlphaGo在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。
4
今天AlphaGo和过去的深蓝
谁更厉害？
我们先来看看围棋和国际象棋之间有什么差别：
第一，围棋每一步的可能下法非常多：围棋手在起手时就有19X19=361种落子选择，在比赛的任意阶段，也都有数以百计的可能下法。但国际象棋的可能下法通常只有50种左右。围棋最多有3^361种局面，这个数字大概是10^170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10^80。国际象棋最大只有2^155种局面，称为香农数，大致是10^47。
第二，对国际象棋来说，只需要把目前棋盘上剩余棋子的价值总和算出来，就能大概知道棋盘上谁处于优势了。但这种方法对围棋来行不通，在围棋的棋局中，计算机很难分辨当下棋局的优势方和弱势方。
可见，同样是下棋，对付围棋要比对付国际象棋棘手得多。
让我们直观的看一下国际象棋和围棋的复杂度对比，上图是国际象棋，下图是围棋：
图片来自Google
另外深蓝就是专门制造出来下国际象棋的。它评估盘面的标准完全依赖于国际象棋本身的规则，除了下棋它就干不了别的了，连五子棋都不会！但AlphaGo不同，围棋只是他的一个测试平台。工程师可以通过围棋，发展和测试AlphaGo的能力。这个能力将来会运用到各个领域。就像《星际争霸》还是角色扮演游戏中的NPC，高级人工智能不仅能成为强有力的对手，也可以变成优秀的团队伙伴。
5
在战胜樊麾之后的5个月里
AlphaGo都在干嘛？
在战胜樊麾之后的5个月里，AlphaGo都在干嘛？它可能在哪些方面“进化”？
有关AlphaGo在这几个月的“进化程度”，谷歌官方并没有给出任何确切的介绍。但是有位名叫安德斯·可鲁夫（Anders Kierulf）的围棋游戏设计师给出了这样的猜测：
在深蓝对战卡斯帕罗夫的过程中，工程师们可以在比赛间调整深蓝的算法，比如修复bug。对AlphaGo来说，这可能并非易事。比如说，对战樊麾时，第二局的31步是AlphaGo的失误：
要是换了别的场景，那么这步棋是正确的局部着法——但AlphaGo对全局整体的理解还不够充分。在这种情况下，避免特定的错误则更容易一些。在去年十月，AlphaGo并没有使用开放的库，但在三月的比赛前，Google大可以把库添加进去，至少可以在比赛间调整（如果一盘棋里走错，就在下一盘前手动添加，这样下一盘棋就不会再错），这样李世乭就无法连续几盘利用同一个定式错误。
在比赛前，Google可以做的改进还有：
改进AlphaGo的神经网络。在对樊麾的比赛中，他们使用了3000万个位置作为原始数据，来训练AlphaGo的价值网络。在对李世石的位置中，他们可以使用1亿个位置训练。
额外训练AlphaGo的投骰（rollout）策略，然后将改进过的投骰策略加入到价值网络的训练中。
调整投骰和价值网络之间的平衡，也可以在比赛本身中投入更大的运算量。
6
AlphaG的超强学习能力
有没有上限？
对于这个问题，英国曼彻斯特大学计算机科学教授凯文·柯伦表达了否定态度。他认为，我们没有理由相信技术会有极限，特别是在AlphaGo这样的特定领域。
对战的最后时分。之后，李世乭投子认输。
而来自南京大学计算机系的两位专家，周志华和俞扬则都认为，上限是客观存在的。周志华表示，“强化学习”奏效的关键，是两个模型都不错，而且有足够大的“差异”。当模型性能提升以后，其差异会显著下降，到了一定程度必然会使性能无法继续通过这种机制提升。其上限取决于高质量“有标记”样本（相当于真实李世乭水平棋手的棋局）的数量。
俞扬的观点是，上限不仅存在，而且已经和AlphaGo当下的水平极其接近。从AlphaGo的报道来看，DeepMind已经在想办法避免过拟合（即越学越差），这说明他们可能已经碰到了上限。
7
如果在全部5局中...
如果在全部5局中，
AlphaGo以5：0战胜李世乭，
对人工智能而言意味着什么？
正如本文开头所说，未来已经来临。无论最终的结果如何，都无法阻止更多的人类终于开始用警惕的目光打量AI……围棋职业八段刘菁的评论是：“还来不及反应，一切来的似乎是太快了！面对毫无表情，连厕所都不上的阿尔法狗，4000年围棋的终结者今天就来了吗？空气中弥漫着机器的味道。”
就算AI输了，难道你们就松口气了吗？
人类啊，呵呵。
8
最后一个问题
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