尽管人工智能机器人在象棋领域已经完胜人类,但在围棋领域长期以来举步维艰。然而人类的骄傲也许不可能永远延续下去。近日,国际顶尖期刊《自然》封面文章报道了谷歌研究者开发的名为“阿尔法围棋”的人工智能机器人,在没有任何让子的情况下,以5:0完胜欧洲冠军、职业围棋二段选手樊麾。

　　机器人与人公平对弈

　　1997年,人工智能机器人第一次打败顶尖的国际象棋人类选手。2006年,人类最后一次打败国际象棋人工智能机器人,此后便一再败北,正应了四十多年前计算机科学家的预言。

　　但在围棋领域,由于人工智能机器人棋力比人类弱,在之前的比赛中,人类选手都会让子,而且人工智能机器人主要和业余段位的棋手比赛。因此,对于机器人的“进攻”,人们会以在围棋领域的智力优势来自我安慰。然而,这次情况不同了,与机器人对弈的选手樊麾目前是法国国家围棋队总教练,已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。而“阿尔法围棋”对战樊麾是完全公平的比赛,没有让子,却赢了比赛。

　　此前,研究者也让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量,在总计495局中只输了一局,胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人,胜率分别是77%、86%和99%,由此可见“阿尔法围棋”有多强大。

　　在2016年3月份,“阿尔法围棋”将和韩国九段棋手李世石在首尔一战,奖金是由谷歌提供的100万美金。李世石是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。之前有人预测说,人工智能机器人需要再花十几年才能在围棋领域战胜人类,这场比赛或许会就此载入史册。

　　深度学习助其战胜人类

　　研究任何棋类,一种直观又偷懒的思路是列举所有能赢的方案,这些方案会形成一个树形地图。人工智能机器人只要根据这个地图下棋就能永远胜利。然而,围棋一盘大约要下150步,每步有250种可选的方法。要是人工智能机器人采用这种方式,需要计算大致10360种情况,相对的,国际象棋所需的计算则少得多,每盘大约80步,每一步有35种可选下法,大概有10124种情况。

　　无论如何,列举所有情况的方法不可行,所以研究者们选择了模仿人类大师的下棋方式。这就是“深度学习”,这是目前人工智能领域最热门的学科,能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言处理等非常复杂的任务。