下月对决顶级围棋选手李世石 Google能赢么?

杰米斯Hassabis将公布比赛的详细规则。其中杰米斯Hassabis将通过视频连接现场，李世石则在现场接受提问。

AlphaGo将在3月与世界顶级围棋选手之一李世石对弈（网络资料图）

此前，AlphaGo在没有任何让子的情况下以5 0击败了欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手。现在，这场即将在今年3月进行的人工智能与围棋高手李世石的对阵：究竟各方胜算几何？人类智慧能否守住“围棋”这座堡垒？

胜算几何？

对于这场对决，李世石信心满满。他在一份声明中表示：“我很荣幸能够对战谷歌发明的人工智能系统。我认为，这将是围棋史上最重要的一场比赛。因此我接受了挑战。我很有信心赢得比赛。”

此前，职业二段棋手、围棋资深教练刘轶一对《第一财经日报》称，不用担心，不会那么容易。不过他所在的朋友圈里，围棋职业棋手们众说纷纭，有些认为不可能，有些认为指日可待，还有声音是“人类快被自己灭绝了”。

判断的预测认为，AlphaGo和李世石取胜的可能性为五五开。

而谷歌DeepMind工程总裁德米斯·哈萨比斯（杰米斯Hassabis)则表示：大部分围棋棋手都认为，李世石的赢面占优。“他们认为，我们取胜的可能性不到5%，但他们不知道的是，我们的系统有着多大的进步。就在我和你们交谈时，这一系统也在进步。”

事实上，AlphaGo在没有任何让子的情况下以5 0击败了欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾的事情，并非发生在今年1月，而是在去年10月，这意味着AlphaGo在与李世石比赛前，有近5个月的时间进行学习。

而搜狗CEO王小川的判断则更为大胆。他提出了自己的两个断言，断言一：AlphaGo将会完胜李世石；断言二：除了围棋，人工智能在其他博弈类的封闭游戏里也会横扫一切，完胜人类。

谷歌凭什么？

在此前，谷歌人工智能程序AlphaGo是如何击败围棋高手的？

谷歌AlphaGo的研究者大卫· Silver说，AlphaGo系统的关键是，将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。

而为了达到这一目的，AlphaGo系统将最先进的蒙特卡洛树状搜索技术与两个深层神经网络相结合，每个深层神经网络均包含许多层，每层又包含数以百万计的神经元一样的连接。

在AlphaGo两种不同的神经网络中，“策略网络（策略network)”的作用是预测下一步，并用来将搜索范围缩小至最有可能硬起的那些步骤。另一个神经网络“价值网络(value network)”则是用来减少搜索树的深度，每走一步估算一次获胜方，而不是搜索所有结束棋局的途径。

上述方法使得AlphaGo的搜索方式相比之前的方法更人性化。例如，深蓝采用强力方法搜索的棋子位置要比AlphaGo多数千倍。而AlphaGo则相反，它通过想象下完剩余棋局来对下一步进行预判，如此多次反复。在上述模拟游戏中，策略网络提出下一步的智能建议，而价值网络则对走过的每个位置进行评估。

具体而言，Google首先采用围棋专业棋手的3000万步下法对价值网络进行训练，直到该网络对人类下法预测准确率达到57%（AlphaGo之前的纪录是44%）。

但AlphaGo的目标是击败水平最高的人类棋手，而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点，AlphaGo学会自己发现新策略，通过自身两个神经网络之间成千上万的对弈，采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善。这种方法提高了策略网络的效率，以至于最原始的神经网络（即其中不包含任何树状搜索）可以击败最尖端、构建有巨大无比的搜索树的围棋软件。

这些策略网络又反过来对价值网络进行训练，采用的还是从自我对弈强化学习的方法。这些价值网络可以对围棋的任何位置进行评估并预测获胜方，而人们过去曾认为这个问题太过困难，根本无法实现。

如果在今年3月的对战中，AlphaGo战胜李世石，是否意味着人工智能已经超过人类？

或许还不能如此断言。但在棋类游戏之外的领域，这场对决也将引发更多的思考——那些人们曾经以为人工智能不可能完成的脑力挑战，是否都将被一一打破？未来人类是否会被人工智能所取代？相比这些问题，100万的奖金显得并不是那么重要了。