谷歌alphago和李世石的比賽棋譜吸引了不少的圍棋愛(ài)好者，通過(guò)觀察此次AlphaGo圍棋VS李世石的棋譜，可以看出，人工智能還是比較強(qiáng)大的，下面來(lái)一起看下谷歌alphago和李世石的比賽棋譜精彩對(duì)局吧。
比賽采用5局3勝制，最終比賽獲勝方將獲得獎(jiǎng)金100萬(wàn)美元。李世石在本輪戰(zhàn)敗后，只有剩下3局全部獲勝才能以3:2總比分戰(zhàn)勝AlphaGo，而AlphaGo下一局只需獲勝即可宣布戰(zhàn)勝李世石。
剩余賽程如下（北京時(shí)間中午12點(diǎn)開(kāi)賽）：
第三場(chǎng)比賽：3月12日（周六）
第四場(chǎng)比賽：3月13日（周日）
第五場(chǎng)比賽：3月15日（周二）
終盤(pán)畫(huà)面，有網(wǎng)友說(shuō)黑棋像個(gè)“死”字
在剛剛結(jié)束的人機(jī)圍棋大戰(zhàn)中，李世石再一次輸給了谷歌的AlphaGo。目前來(lái)看，總體形勢(shì)不容樂(lè)觀，有可能李世石會(huì)連敗五局。而機(jī)智的網(wǎng)友們馬上開(kāi)始發(fā)揮P圖本領(lǐng)，通過(guò)棋譜來(lái)對(duì)可憐的小李子進(jìn)行嘲諷。
▲這張圖說(shuō)AlphaGo在嘲諷小李子是一個(gè)弱雞。
▲這兩張棋譜寫(xiě)著李世石今天一定會(huì)輸，因?yàn)閷?xiě)著今天我死。
網(wǎng)友嘲諷歸嘲諷，但是李世石的實(shí)力還是毋庸置疑的。作為韓國(guó)最強(qiáng)棋手，李世石九段還是具有很大的實(shí)力的。希望小李子調(diào)整好心態(tài)，勇敢地面對(duì)接下來(lái)的三場(chǎng)對(duì)AlphaGo的比賽。
AlphaGo贏了，但我找到了它的兩個(gè)“弱點(diǎn)”
谷歌人工智能（AI）程序AlphaGo圍棋逆轉(zhuǎn)戰(zhàn)敗李世乭九段的消息讓人頗為震驚，大呼“最后的驕傲”也喪失了。確實(shí)，在很多事情上，人工智能都能夠代替人類來(lái)完成。但就今天這局“世紀(jì)圍棋”之戰(zhàn)來(lái)說(shuō)， 勝負(fù)在棋盤(pán)之外。或者說(shuō)，AlphaGo的勝利并沒(méi)有神奇到可以說(shuō)“人工智能戰(zhàn)勝人類”。
一、計(jì)算力強(qiáng)勢(shì)碾壓
在AlphaGo的系統(tǒng)上，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)使用了更大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)——包括170個(gè)GPU和1200個(gè)標(biāo)準(zhǔn)CPU。結(jié)合蒙特卡洛搜索算法，AlphaGo能夠看到的可能性走法清晰而全面，純計(jì)算的方式同時(shí)避免了失誤的可能。計(jì)算機(jī)一分鐘的計(jì)算量（實(shí)戰(zhàn)中AlphaGo前期步時(shí)約1分鐘），人腦也許需要半小時(shí)甚至更多。
而據(jù)搜狗CEO表示，如今AlphaGo的配置已有了極大的改善，其中GPU達(dá)到2000以上。也就是說(shuō)，AlphaGo擁有了這個(gè)先決的優(yōu)勢(shì)條件，在走子上的表現(xiàn)也不足為奇。在Alphago之前，也已經(jīng)有多種純計(jì)算軟件戰(zhàn)勝棋力高強(qiáng)的人類選手。
從今天的對(duì)局來(lái)看，AlphaGo（執(zhí)白）非常擅長(zhǎng)近身肉搏，可見(jiàn)其局部計(jì)算之精密。
二、不懂大局謀劃，形勢(shì)判斷仍未突破
AlphaGo和李世乭今天的對(duì)局中，前期李世乭使用大規(guī)模布局的作戰(zhàn)方式，形勢(shì)上偶有領(lǐng)先。但是，形勢(shì)屬虛，在后來(lái)近身肉搏的過(guò)程中，AlphaGo比李世乭要兇猛。比如下圖，黑棋在左下方定型時(shí)，白子回到上方挑事，非常頑強(qiáng)，所以黑子才會(huì)被白子挖走一塊又一塊。
但是，這樣說(shuō)明計(jì)算機(jī)程序?qū)τ诓季诌�沒(méi)學(xué)會(huì)。布局變數(shù)比應(yīng)著要多，形勢(shì)要虛，判斷依賴棋感。在這一點(diǎn)上，AlphaGo仍然體現(xiàn)出了電腦的弱點(diǎn)。古力九段表示，AlphaGo對(duì)厚勢(shì)（外勢(shì)）的判斷沒(méi)有搞清楚。
而恰好，李世乭的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)都和AlphaGo的特性對(duì)上了�！爸袊�(guó)圍棋第一人”柯潔九段分析稱：“李世乭的強(qiáng)項(xiàng)是后半盤(pán)的翻盤(pán)能力，布局則是李世乭最差的地方，判斷力也不是太好，這對(duì)于AlphaGo來(lái)說(shuō)是個(gè)重大利好，因?yàn)橛?jì)算機(jī)一般來(lái)說(shuō)也是強(qiáng)在后半盤(pán)。”
三、AlphaGo在進(jìn)取，但更多的是反應(yīng)
到了中盤(pán)，盡管黑方已經(jīng)定勢(shì)，但AlphaGo非常進(jìn)取，以致黑方未能坐實(shí)優(yōu)勢(shì)。這是AlphaGo表現(xiàn)優(yōu)秀的一面。因?yàn)榘蠢碚f(shuō)，要破這種形勢(shì)需要找到最優(yōu)的妙手，可見(jiàn)AlphaGo的蒙特卡洛搜索算法的準(zhǔn)確度有了極大的提高。
不過(guò)， AI目前只能在特定場(chǎng)景下，遵循規(guī)則產(chǎn)生特定的結(jié)果。在此對(duì)局中，AlphaGo雖然執(zhí)白屬后手，但基本無(wú)法搶得先手，也很少能夠主導(dǎo)局面形勢(shì)的變化，更多的是順著對(duì)方走，直到對(duì)手失誤。
曹大元九段在對(duì)局結(jié)束時(shí)表示，AlphaGo的表現(xiàn)令人吃驚，但人工智能與人類本質(zhì)上還沒(méi)有分出勝負(fù)。就弈棋而言，低手比棋譜，強(qiáng)手比計(jì)算，高手比棋理。
我們不能否認(rèn)AlphaGo在人工智能上取得的突破，人工智能的復(fù)雜性和艱巨性不言而喻，它的每一小步都意味著人類科學(xué)邁出的一大步，即便它還是這么“蠢”，我們?nèi)詾樗鼩g欣鼓舞。
圖片來(lái)源：弈客直播
本人作為一名圍棋愛(ài)好者，就此發(fā)表了一些個(gè)人見(jiàn)解，不喜勿噴，也歡迎交流。
【AlphaGo分析】
AlphaGo簡(jiǎn)介
AlphaGo去年10月?lián)魯W洲冠軍
谷歌曾于2014年以4億歐元收購(gòu)人工智能公司DeepMind。由DeepMind研發(fā)的AlphaGo項(xiàng)目已有兩年歷史，AlphaGo曾在去年戰(zhàn)勝了歐洲圍棋冠軍樊麾(職業(yè)二段)。
去年10月5日-10月9日，谷歌AlphaGo在比賽中以5：0的比分完勝了歐洲冠軍。除了戰(zhàn)勝人類外，AlphaGo還與其他的圍棋程序?qū)?zhàn)，獲得了500場(chǎng)勝利。
AlphaGo原理簡(jiǎn)介
傳統(tǒng)的人工智能方法是將所有可能的走法構(gòu)建成一棵搜索樹(shù) ，但這種方法對(duì)圍棋并不適用。此次谷歌推出的AlphaGo，將高級(jí)搜索樹(shù)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)12個(gè)處理層傳遞對(duì)棋盤(pán)的描述，處理層則包含數(shù)百萬(wàn)個(gè)類似于神經(jīng)的連接點(diǎn)。
其中一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“決策網(wǎng)絡(luò)”(policy network)負(fù)責(zé)選擇下一步走法，另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“值網(wǎng)絡(luò)”(“value network)則預(yù)測(cè)比賽勝利方。谷歌方面用人類圍棋高手的三千萬(wàn)步圍棋走法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與此同時(shí)，AlphaGo也自行研究新戰(zhàn)略，在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 之間運(yùn)行了數(shù)千局圍棋，利用反復(fù)試驗(yàn)調(diào)整連接點(diǎn)，這個(gè)流程也稱為鞏固學(xué)習(xí)(reinforcement learning)。通過(guò)廣泛使用Google云平臺(tái)，完成了大量研究工作。
AlphaGo在與人的對(duì)弈中用了“兩個(gè)大腦”來(lái)解決問(wèn)題：“決策網(wǎng)絡(luò)”和“值網(wǎng)絡(luò)”。通俗來(lái)說(shuō)就是，一個(gè)大腦用來(lái)決策當(dāng)前應(yīng)該如何落子，另一個(gè)大腦來(lái)預(yù)測(cè)比賽最終的勝利方。
值得一提的是，李世石也是第一次與機(jī)器對(duì)戰(zhàn)，所以他無(wú)法像和人類對(duì)戰(zhàn)那樣，先研究對(duì)方的棋譜和下棋風(fēng)格。李世石所能做的就是和自己對(duì)弈。谷歌AlphaGo也是通過(guò)這種方式鍛煉自己，真正做到了“人工智能”。
關(guān)于這盤(pán)棋，會(huì)有很多解讀。不止在今天，甚至在數(shù)十年之后，這盤(pán)棋還可能會(huì)被拿出來(lái)研究，從棋譜上，更從人機(jī)不同的思維上。不論未來(lái)回看這盤(pán)棋的是人類還是真正有了自我意識(shí)的AI，想必都會(huì)有與當(dāng)下的我們不同的感受。而我們有義務(wù)把我們的感受和思考記錄下來(lái)，讓后人知道當(dāng)時(shí)的人究竟是如何理解這盤(pán)棋，他們有哪些錯(cuò)誤的認(rèn)識(shí)、可笑的想法，又有哪些深刻的洞察。
我們來(lái)看看，今天這盤(pán)棋，究竟發(fā)生了什么。這盤(pán)棋可能將是有史以來(lái)職業(yè)棋手最難以統(tǒng)一意見(jiàn)的對(duì)局，以下觀點(diǎn)是我個(gè)人見(jiàn)解，只是在圍棋AI時(shí)代毫無(wú)預(yù)兆迅猛而來(lái)時(shí)，一名棋手盡可能理性的分析和思考。
一、李世石的針對(duì)性策略
從棋譜來(lái)看，我認(rèn)為李世石在這盤(pán)棋前后主要使用了一個(gè)試探，和兩個(gè)策略。
1）試探：從未出現(xiàn)過(guò)的布局
棋譜復(fù)盤(pán)人機(jī)大戰(zhàn)
李世石第7手，沒(méi)有按常規(guī)布局在上邊連片，而選擇走在右邊。李世石自己在職業(yè)比賽中從未使用過(guò)這一開(kāi)局，甚至整個(gè)職業(yè)圍棋界，沒(méi)有人見(jiàn)過(guò)這一開(kāi)局。
李世石不按常規(guī)布局，顯然是對(duì)電腦的一種試探。在去年10月AlphaGo對(duì)樊麾的五盤(pán)棋中，所有開(kāi)局都是常規(guī)布局，雖然那五盤(pán)的開(kāi)局在今天已經(jīng)不是主流，但都是曾經(jīng)流行一時(shí)的布局。
避開(kāi)流行布局，甚至避開(kāi)曾經(jīng)流行過(guò)的已經(jīng)被淘汰的布局，選擇一個(gè)從未出現(xiàn)過(guò)的布局。李世石在考驗(yàn)AlphaGo在布局階段的應(yīng)變能力。我們知道AlphaGo的深度學(xué)習(xí)基于大量已有對(duì)局的數(shù)據(jù)，那么，面對(duì)一個(gè)棋譜庫(kù)里從未見(jiàn)過(guò)的布局，AlphaGo你將如何應(yīng)對(duì)？
AlphaGo給出了完美的回答。
棋譜復(fù)盤(pán)人機(jī)大戰(zhàn)
白8掛角正常，黑9二間高夾最為激烈。白10，這一手……非常出色。
通常情況下，在右上白8遭遇二間高夾的時(shí)候，白10是“不存在”的一手，它不在任何定式之中。面對(duì)黑9，白棋有諸多定式選擇，卻沒(méi)有白10這一手。
然而，我認(rèn)為白10是好手。
白10的好處在于使黑7變成效率低下的一手，雖然在右上局部白棋稍稍虧損，但加上黑7的低效，白棋一點(diǎn)也不吃虧。
AI竟然會(huì)通盤(pán)考慮！傳統(tǒng)的圍棋AI，會(huì)根據(jù)已有棋譜來(lái)走定式，定式是經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期檢驗(yàn)的局部雙方可以接受的定型。然而定式的弊端就在于，不同的周?chē)h(huán)境，定式的適用性有所不同。從這盤(pán)棋來(lái)看，黑9夾擊之后，白棋如果選擇面對(duì)二間高夾最常用的“妖刀”定式，即走在15位，反而將使黑7的位置成為絕對(duì)的好點(diǎn)，黑7的效率將會(huì)大大提升。
實(shí)戰(zhàn)白棋選擇了一個(gè)定式里沒(méi)有的、局部稍虧的、卻使得黑7這個(gè)遙遠(yuǎn)棋子的效率變低的下法，非常清楚地證明了兩點(diǎn)：
電腦不依靠背譜來(lái)下棋
電腦的考慮基于全局而非局部。
當(dāng)然，第一點(diǎn)其實(shí)在對(duì)樊麾的棋譜中已經(jīng)可以看出來(lái)。在對(duì)樊麾的常規(guī)開(kāi)局中，AI出現(xiàn)了數(shù)次不同于“譜著”的下法。其中有一盤(pán)出現(xiàn)“大雪崩”定式，電腦選擇的次序是定式和棋譜里沒(méi)有的，而且是從邏輯上不如譜著的。注意，這里強(qiáng)調(diào)是邏輯上不如譜著，而不是在經(jīng)驗(yàn)上。即，AI當(dāng)時(shí)的次序是“絕對(duì)弱于”譜著，只可能虧沒(méi)可能便宜，雖然選點(diǎn)是正確的，但在我們看來(lái)是“次序錯(cuò)誤”。這體現(xiàn)出，AlphaGo不依賴于定式和譜著，但也暴露出AI在邏輯上的不足，反應(yīng)在棋盤(pán)上就可能會(huì)出現(xiàn)次序錯(cuò)誤。這一點(diǎn)，也是棋手普遍不看好AI能戰(zhàn)勝李世石的一個(gè)原因。
但這一問(wèn)題在這盤(pán)棋我們并沒(méi)有看到。起碼，沒(méi)有非常明顯地顯現(xiàn)出來(lái)（后面會(huì)提到一個(gè)細(xì)微的類似問(wèn)題）。
而第二點(diǎn)則是這盤(pán)棋AI開(kāi)局給我們秀出的能力。他輕易擺脫了李世石設(shè)下的定式圈套，以全局的視野作出了定式中不存在的選擇。
如果說(shuō)第一點(diǎn)是我們?cè)贏lphaGo對(duì)樊麾時(shí)已經(jīng)能夠看到的情況，那么第二點(diǎn)則是這局棋在布局階段對(duì)人類試探的完美答復(fù)。如果只依靠大量棋譜堆砌出來(lái)的局部圖像識(shí)別，AI做不出這樣的選擇。
AlphaGo第三場(chǎng)直播地址匯總 李世石第三場(chǎng)會(huì)贏嗎
谷歌alphago智能?chē)遘浖芟螺d嗎 AlphaGo圍棋下載地址
