第一千五百零四章、两会前夕（7）（2/2）

李铁如觉得自己运气好才赢，并不是纯客气。

基本是真心话，至少他不认为自己实力已超越小何。

此刻，他是对自己实力略微有一点点低估。

相比之下，他的自信心与一流棋手群还有很明显的差距。

他的实力在缓缓进步，自信心却依然停滞不前。

下面顺便回头再谈谈电脑围棋。

人工智能界的阿波罗alphago是如何学会下围棋的

文章来源：星芒里

原题：inahugebreakthrough，google‘saibeatsatopplayeratthegameofgo

原载：wired连线2016.01.27

标签：人工智能（ai），算法，围棋。

翻译：芒芒原文有删减

译注：该文章刊载于人工智能alphago与李世石对战前夕，当时大众对比赛的预测还有很大分歧。

围棋界的风雨欲来时，亦是ai界的重要突破日，本文将为你重现人工智能来临时代的重要进步时刻。

第一缕星火

人工智能领域取得了一项重要突破——在围棋项目中，一个由谷歌研究团队开发的计算机系统alphago击败了欧洲的顶尖职业棋手。

在此之前，这个关于战略性和直观判断的古老东方竞技游戏，已经困扰了人工智能专家们数十年之久。

在大多数公认的智力游戏中，机器已经战胜了最优秀的人类，包括国际象棋、拼字游戏、黑白棋等等。

但是围棋——这个有着2500年的历史，比象棋复杂得多的游戏，即使是面对最先进的计算机系统，顶尖棋手们也能保持优势。

本月早些时候，谷歌以外的人工智能专家质疑其是否能在短时间内实现突破。

而就在去年，许多人认为机器在围棋项目上打败顶尖人类还需要再过十年。

但谷歌alphago已经做到了这一点。

‘这一切发生的比我想象中快太多。’法国研究员雷米·库伦说。

他的背后，是曾经的世界最佳围棋ai，crazystone（石子旋风）。

alphago系统

deepmind计划自称为‘人工智能界的阿波罗’，于2014年被谷歌收购。

在10月伦敦举办的这场人机比赛上，deepmind的系统——一个更广为人知的名字‘alphago’，在与欧洲围棋冠军樊麾的对弈中发挥出色，五局比赛未尝一败。

比赛结果在《自然》杂志的编辑和英国围棋联盟代表的监督和见证下产生，事后《自然》杂志的编辑评价：

这是我职业生涯中最激动人心的时刻之一，无论是作为一名学者还是作为一名编辑。

关于alphago的论文发表在自然杂志，并登上封面。

今天早上，《自然》杂志发表了一篇论文，描述了alphago的系统，它巧妙地利用了一种越来越重要的人工智能技术，即深度学习。

通过输入收集到的大量人类棋谱，deepmind的研究人员开始训练这个系统自己下围棋。

但这仅仅是第一步。

从理论上讲，这样的训练只会产生一个和顶尖人类一样优秀的系统（但这不能保证对人类的绝对优势）。

为了打败最顶尖的人类，研究人员让这个系统进行自我间对弈。

这使得系统自身又可以产生一系列新的棋谱，基于新棋谱训练出的新人工智能，有着超越人类大师的能力。