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围棋领域机器战胜职业棋手引担忧

发源于中国的围棋一直被公认为难度最高的棋类游戏。一个月前，谷歌Deep Mind创始人Demis Hassabis曾说过很快会有关于围棋研究的惊喜。而近日，Deep Mind实验室研究的围棋软件Alpha Go在不让子情况下击败了欧洲冠军樊麾职业二段。围棋界和科技界面对这超强人工智能，也似乎有点慌了手脚。3月，Alpha Go将于世界冠军李世石对战，这将再一次挑起观众热情。

1997年IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫时，Usenet围棋组嘲讽象棋组的人：“Chess is dead. Go for Go!”很多人都将围棋视作未来在机器面前捍卫人类尊严的最后防线，现在局势大有人类将不敌的趋势。人类智能到底能否守住最后一块阵地？或者，人类不久将真正进入黑客帝国时代？

Alpha Go到底何方神圣？

Alpha Go程序采用了两个深度神经网络，策略网络和价值网络，这极大地降低了需要考虑的搜索空间的复杂度。策略网络降低搜索广度，价值网络降低搜索深度。这两个网络与人类在下围棋时凭直觉快速下达策略的思维相似。

Alpha Go最新版具有强大的人工智能，它可以通过输入大量高手对局来提高水平，这比人类通过围棋实战，人机模拟战所取得的进步要快得多。人工智能的巨大优势显露无疑，“人机对局”、“机机对局”的不断训练使得Alpha Go能够迅速掌握消化各种下法。

Alpha Go算法靠什么？

Alpha近些年依靠蒙特卡洛算法实现了革命性的进步，达到了能战胜大部分人类的水平，即中等业余5段。但摩尔定律在新的计算机大环境下也将转换形式，因而使得计算机硬件的发展速度在旧有道路上无法再按照以前的爆 炸速度飞速发展。因此，仅靠蒙特卡洛算法是无法帮助Alpha Go战胜人类的。但如今，策略网络和价值网络同蒙特卡洛算法的横纵向结合打开了一片新天地。围棋的思维过程可分为四步：常识-棋感-计算-判断。曾经的人工智能没有一个能达到拥有棋感这个水平，它们总是跳跃了棋感直接投入计算而使得人类在面对这不懂变通的人工智能时生出人工智能只是人工而不可能超越人类的想法。但如今Alpha Go连棋感都具备，人类编出的算法是否会超越人类要由时间来检验。

是忧是喜客观看

李喆六段今早说：“我们已来到两个时代的连接处，无论你是否愿意，这都是一个需要接受的事实。工具无善恶，善恶在忍心。未来的路通往何方，将由我们自己决定。”

显然，我们必须客观认识到：

①人工智能确实已实现巨大进步

②人类智能还未被人工智能击败

③人工智能战胜人类智能时代将比人类想象来得更早

因而，当人工智能开始仿真，趋真，甚至超真，人类智能该何去何从呢？