看完圍棋人機大戰(zhàn)的前世今生，就知道第一局中AlphaGo贏的原因了
資料來源：新浪微博
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人類和機器人AlphaGo（來自DeepMind，Alphabet子公司）的圍棋世紀大戰(zhàn)今天中午就將開打，這場人與機器的世紀大戰(zhàn)一共會進行五場，分別是3月9日、3月10日、3月12日、3月13日和3月15日，勝者將拿走100萬美元獎金。
如果AlphaGo獲勝，這些獎金將捐給聯(lián)合國兒童基金會和其他公益組織。在此前的比賽中，AlphaGo曾5-0完勝圍棋歐洲冠軍。
Alphabet的執(zhí)行總裁埃里克·施密特（Eric Emerson Schmidt）在賽前的發(fā)布會上表示，無論誰在比賽中獲勝，人類都將是最大的贏家。
前世
一、人機大戰(zhàn)的雛形
1769年，匈牙利工程師坎比林為奧地利皇后做了一臺會下國際象棋的機器來消遣。這是一個機械裝置，有一名國際象棋高手巧妙地藏在機器里。這算得上是人機大戰(zhàn)的雛形。
二、深藍——蠻算硬漢創(chuàng)歷史（1997年）
1997年，美國超級計算機“深藍”以2勝1負3平戰(zhàn)勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫。“深藍”的運算能力當時在全球超級計算機中居第259位，每秒可運算2億步。
在今天看來，“深藍”還算不上足夠智能，主要依靠強大的計算能力窮舉所有路數(shù)來選擇最佳策略：“深藍”靠硬算可以預判12步，卡斯帕羅夫可以預判10步，兩者高下立現(xiàn)。德國人工智能研究中心負責人登格爾說，“深藍”是人工智能發(fā)展史上一個里程碑，但用卡斯帕羅夫的話說，它不會因為取得勝利而“感到喜悅”。
比賽中，第二局的完敗讓卡斯帕羅夫深受打擊，他的斗志和體力在隨后3局被拖垮，在決勝局中僅19步就宣布放棄。
三、浪潮天梭——以一敵五不知累（2006年）
2006年，中國超級計算機“浪潮天梭”同時迎戰(zhàn)柳大華、張強、汪洋、徐天紅、樸風波5位中國象棋特級大師。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66萬億次的棋位分析與檢索能力，最終以11：9的總比分險勝。
比賽異常激烈。柳大華在兩局之間中場休息時，直言“艱苦卓絕”。在這場高強度的消耗戰(zhàn)中，電腦最終取勝的關(guān)鍵，被認為是其不知疲倦的穩(wěn)定性。
張強坦承：“以往和人比賽，到了最后時刻就是意志和心態(tài)的對決了，看誰能堅持到最后，誰能不犯錯誤。但是計算機沒有這樣的問題。”
從那場比賽開始，象棋軟件蓬勃發(fā)展，人類棋手逐漸難以與之抗衡。
四、沃森——全才學霸會察言觀色（2011年）
2011年，“深藍”的同門師弟“沃森”在美國老牌智力問答節(jié)目《危險邊緣》中挑戰(zhàn)兩位人類冠軍。雖然比賽時不能接入互聯(lián)網(wǎng)搜索，但“沃森”存儲了2億頁的數(shù)據(jù)。“沃森”可以在3秒內(nèi)檢索數(shù)百萬條信息并以人類語言輸出答案，還能分析題目線索中的微妙含義、諷刺口吻及謎語等。“沃森”還能根據(jù)比賽獎金的數(shù)額、自己比對手落后或領(lǐng)先的情況、自己擅長的題目領(lǐng)域來選擇是否要搶答某一個問題。“沃森”最終輕松戰(zhàn)勝兩位人類冠軍，展示出的自然語言理解能力一直是人工智能界的重點課題。
2011年9月
在北京農(nóng)展館舉行的一場圍棋人機大戰(zhàn)中，由北京郵電大學開發(fā)的“本手”在九路盤執(zhí)黑受二子兩次以半子的優(yōu)勢險勝國家圍棋隊總教練俞斌九段。
今世
一、AlphaGo的可怕在于“不犯錯”（2015年10月）
2015年10月在與歐洲冠軍樊麾的對弈中就在公平的情況下以5比0完勝。樊麾在接受媒體采訪時認為，AlphaGo的可怕在于“不犯錯”。
然而，2015年10月，谷歌公司旗下的人工智能公司研發(fā)的AlphaGo以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍、前中國職業(yè)棋手樊麾，這是人工智能程序首次在不讓子的情況下戰(zhàn)勝人類圍棋選手。
二、AlphaGo“我感覺我這樣會贏”（2015年11月）
2015年11月的首屆世界計算機圍棋賽上也上演了人機大戰(zhàn)。韓國的冠軍程序“石子旋風”卻被中國棋手連笑七段打到讓六子才先勝一盤。
而復雜多變的圍棋被人工智能領(lǐng)域的科學家認為有難以迅速突破的堡壘。上海圍棋隊主教練劉世振表示之前有職業(yè)圍棋選手參與的人機大戰(zhàn)，一般都會讓電腦五個子左右。
在這項世界計算機圍棋賽中“多面圍棋”研發(fā)者、美國計算機專家大衛(wèi)·弗蘭特認為像形勢判斷、復雜的計算、對殺中的“次序”等等問題圍棋AI難以處理。
從科學的角度去看，圍棋棋盤盤面有縱橫各19條等距離、垂直交叉的平行線，共構(gòu)成19×19（361）個交叉點。當棋盤為空時，先手擁有361個可選方案。在游戲進行當中，它擁有遠比國際象棋更多的選擇空間。
AlphaGo的核心系統(tǒng)屬于時下最火的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習：模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡，通過大量數(shù)據(jù)分析學習了3000萬步的職業(yè)棋手棋譜，再通過增強學習的方法自我博弈，尋找比基礎棋譜更多的打點來擊敗人類。AlphaGo通過策略網(wǎng)絡和價值網(wǎng)絡來決定棋路，不去計算每一步的可能性，頗有人類棋手“我感覺這樣會贏”的味道。
三、AlphaGo——戰(zhàn)勝人類頂尖旗手的一天很快到來（2016年3月）
2016年3月谷歌懸賞100萬美元，安排AlphaGo在首爾挑戰(zhàn)李世石。
李世石對記者表示，“阿爾法圍棋”實力難與自己相爭，如不出現(xiàn)失誤，將100%獲勝。
就像《自然》雜志寫道的那樣，“人類在下棋時有一個劣勢，在長時間比賽后，他們會犯錯，但機器不會。而且人類或許一年能玩1000局，但機器一天就能玩100萬局。”
“所謂人工智能將突破最強棋手的說法，更多是宣傳手段。”一位圍棋界業(yè)余高手表示。不少業(yè)余高手在研究了五盤AlphaGo的棋譜后，得出了共同的結(jié)論——“AlphaGo無法擊敗李世石”。
“這一次，谷歌懸賞一百萬美刀與李世石下，只能說李世石運氣太好。以現(xiàn)在這個計算機的實力戰(zhàn)勝李世石的可能性不到5%。”一年內(nèi)拿下三項世界冠軍的柯潔旗幟鮮明地表達了自己的看法。
即便今年3月的人機大戰(zhàn)在圍棋界人士看來，人類獲勝并無懸念，但也承認圍棋AI日益強大，“戰(zhàn)勝人類頂尖棋手的一天也會很快到來”。
2016年03月09日
李世石第一戰(zhàn)中輸給了AlphaGo
@大好人趙希鵬：李世石要真下不過的時候可以拔它電源啊
@看小博口型來：給機器一百萬它能干什么？[doge][doge][doge]
@喻樂無窮：贏一盤就會贏所有//@Miss顧小欣：阿爾法這個品種的狗很是厲害[喵喵][喵喵]
@周子懋：大家不用悲觀。就下棋而言，機器很簡單，只是對人的每一步棋分析并枚舉可能棋路，以做出反應。也就是說，不具備獨立行棋能力。
@北歌丨零：其實說到底還是人跟人下，電腦里儲存了大量棋局，電腦會計算每一步如何下的勝率，僅此而已，它沒有在思考，只是在計算。所以真的只是谷歌的噱頭，意義不大。
在第一局中，李世石輸了
戰(zhàn)勝人類需要機器人？手機就戰(zhàn)勝機器人類了
李世石根本沒有想到
電腦會下軍旗和跳棋嗎？
電腦和人工智能完全是兩回事
現(xiàn)在不是講誰發(fā)明了圍棋，而是誰玩的好
阿爾法狗：等我再學幾個月，你們誰都不好使
強烈要求谷歌把阿法狗開源，讓國內(nèi)的公司抄抄吧
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