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为什么谷歌人工智能击败围棋冠军这事如此重要?

  最近,你的朋友圈是不是被谷歌的人工智能击败围棋冠军这条消息刷屏了?就在谷歌发表《自然》杂志的封面文章后,Facebook人工智能实验室相关人员随即呛声:恭喜谷歌,但这是我们先做到的。

  从两个科技巨头对人工智能击败围棋冠军的重视程度上,可以判断,这是人工智能发展史上了不起的挑战。那么人工智能在人机对战中赢得胜利究竟有多重要,可能得从人工智能的发展说起了。

  AlphaGo是如何做到战胜欧洲冠军的?

  先来看看谷歌的人工智能是怎么击败围棋冠军的。根据1月28日《自然》杂志的封面文章介绍,谷歌DeepMind公司设计的AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。

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  DeepMind团队表示,AlphaGo的关键在于使用人工智能中的深度神经网络。在AlphaGo中有两种不同的神经网络,第一种叫做政策网络(policynetwork),用来预测下一步;第二种叫做价值网络(valuenetwork),用来预测棋盘上不同的分布会带来什么不同的结果。

  “简单来说,DeepMind是通过让机器学习做到的。按照以往的方法,人工智能是外界输入一个信息,计算机通过输入信息与已有的信息联系,得出一个结论,是一种递归的方式。但现在DeepMind的做法是,我不告诉机器哪种算法能得到高分,而是训练它,通过学习和分析结果来判断最优策略。这个过程已经开始类似小孩子学习知识的一种方式了。”复旦大学计算机与工程学院副教授邱锡鹏告诉澎湃新闻。

  再通俗一点的说法就是,DeepMind先用已有的围棋技巧来训练AI,称为监督学习(supervisedlearning),然后让AI和自己对弈,通过深度学习让其掌握如何赢得围棋比赛的技巧。

  英国围棋协会财务主管,也是樊麾与AlphaGo比赛的裁判托比·曼宁(TobyManning)目睹了整个对弈过程。在接受国外媒体采访时,他表示:“你甚至很难区分哪一方是人类,哪一方是计算机。在之前的很多软件中,计算机下的很多步可能都很理性,但突然就会变得毫无头绪,而在这场比赛中,几乎看不到计算机与人类的区别。一个区别是时间的分配方式:樊麾下每一步所花的时间都要比AlphaGo更久,而AlphaGo的棋路也不像人类棋手那样富有进攻性。它会非常冷静地落子,而非积极地侵略领地或提子。”

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