文/崔玉賢 賀樹龍
3月15日，谷歌人工智能圍棋軟件AlphaGo與前世界圍棋第一人、韓國(guó)九段名將李世石的第五場(chǎng)對(duì)戰(zhàn)在韓國(guó)首爾四季酒店舉行。兩天前首次戰(zhàn)勝AlphaGo的李世石未能繼續(xù)得勝，總比分定格在4:1。
至此，備受關(guān)注的人機(jī)大戰(zhàn)徹底落下帷幕。從3月9日到3月15日，AlphaGo與李世石一共大戰(zhàn)五局，前三局AlphaGo大勝，第四局李世石扭轉(zhuǎn)了敗勢(shì)，但第五局再次失利，以1:4的總比分錯(cuò)失了谷歌提供的百萬(wàn)美元獎(jiǎng)金。
以下為科技整理的“人機(jī)大戰(zhàn)全程回顧”。
大戰(zhàn)前夕：AlphaGo不被看好
在AlphaGo與李世石開戰(zhàn)前夕，圍棋界、互聯(lián)網(wǎng)界的不少大佬都發(fā)表了自己對(duì)戰(zhàn)局的看法，其中看好AlphaGo的人并不多。
創(chuàng)新工場(chǎng)CEO李開復(fù)認(rèn)為，機(jī)器贏的概率很懸。
專業(yè)圍棋手九段古力認(rèn)為，AlphaGo應(yīng)當(dāng)是業(yè)余六七段的水平。
中國(guó)著名圍棋教練余斌認(rèn)為，谷歌AI想贏李世石不太可能。5年后，最多10年人工智能就可以在圍棋上戰(zhàn)勝人類。
來(lái)自韓國(guó)的調(diào)查問(wèn)卷則顯示，有56.3%的韓國(guó)人認(rèn)為李世石能贏，有11.3%的韓國(guó)人認(rèn)為AlphaGo能贏，還有12.6%的韓國(guó)人認(rèn)為結(jié)果不好說(shuō)。其中認(rèn)為李世石能完勝對(duì)手的韓國(guó)人占12.9%，認(rèn)為AlphaGo能取得5-0結(jié)果的有11.3%。
但搜狗CEO王小川認(rèn)為谷歌人工智能AlphaGo將完勝職業(yè)圍棋手李世石。搜索+深度學(xué)習(xí)，這個(gè)算法完全可以覆蓋圍棋的規(guī)則，人下棋的思維過(guò)程和模式，只是AlphaGo的一個(gè)子集。這就決定了這個(gè)算法沒(méi)有天花板，有機(jī)會(huì)在圍棋領(lǐng)域“打通關(guān)”。 除了圍棋，人工智能在其他博弈類的封閉游戲里，也會(huì)橫掃一切，完勝人類。
第一局：AlphaGo借李世石失誤反擊取勝
首戰(zhàn)，李世石開局執(zhí)黑子，走出了一個(gè)新的布局，AlphaGo一開始應(yīng)對(duì)不佳。李世石形勢(shì)越來(lái)越好，就在其穩(wěn)操勝券，大家也都認(rèn)為棋局到了垃圾時(shí)間時(shí)，李世石出現(xiàn)了小失誤，AlphaGo下了兩招強(qiáng)手，掌握了局面主導(dǎo)權(quán)，局勢(shì)逆轉(zhuǎn)。最后，李世石投子認(rèn)輸。
李世石賽后說(shuō)，對(duì)AlphaGo的表現(xiàn)感到吃驚，但沒(méi)想到它下得那么完美。AlphaGo算法能力比較強(qiáng)，實(shí)戰(zhàn)中下了人類想不到的一手，讓其大吃一驚。
計(jì)算機(jī)博士、《人工智能學(xué)家》主編劉鋒：震驚于AlphaGo戰(zhàn)勝李世石九段，但若以科學(xué)實(shí)驗(yàn)流程規(guī)范來(lái)評(píng)價(jià)，我依然認(rèn)為此次比賽不合格。谷歌應(yīng)盡早展開線上多人同時(shí)在線對(duì)弈AlphaGo，以消除其試驗(yàn)不規(guī)范帶來(lái)的質(zhì)疑。
中國(guó)科技大學(xué)物理博士、業(yè)余5段何波：這是個(gè)劃時(shí)代的一天。AI在要點(diǎn)的把握上超過(guò)人類，不會(huì)因?yàn)樗季S定勢(shì)等緣故而跟著對(duì)手走棋，每一步堅(jiān)定的走它覺(jué)得價(jià)值最大的點(diǎn)，我覺(jué)得很可怕。另外，我覺(jué)得現(xiàn)在說(shuō)AI超越人類還早，現(xiàn)在AI在輸入的信息上并沒(méi)有產(chǎn)生更多的信息度，如果有一天AI會(huì)自己創(chuàng)造數(shù)學(xué)公式，或者總結(jié)物理規(guī)律，這才是奇點(diǎn)來(lái)臨。
英諾天使基金李竹：AlphaGo的勝利意味著現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算發(fā)展非常迅速，可以逐漸應(yīng)用到其他行業(yè)了。未來(lái)智能化完全可以取代互聯(lián)網(wǎng)化，高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，可能在某些領(lǐng)域不再需要云計(jì)算，可以當(dāng)場(chǎng)解決，比如無(wú)人駕駛領(lǐng)域。人工智能越來(lái)越現(xiàn)實(shí)，智能化取代互聯(lián)網(wǎng)化的時(shí)代很快就會(huì)到來(lái)。
上海紐約大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授張崢?lè)Q：AlphaGo沒(méi)什么破綻。在自己左右手互博中的計(jì)算價(jià)值那部分為了效率用了“快棋”策略，可能粗糙些，但下的多可以彌補(bǔ)。五局的樣本對(duì)機(jī)器沒(méi)用，它不是靠這個(gè)，靠的是工程上高效率、策略上粗枝大葉但方向正確。AlphaGo存在的問(wèn)題：泛化能力差、無(wú)法在復(fù)盤中舉一反三，即便告訴它哪步走錯(cuò)了，也不知道為啥，只是一氣兒死磕到撞了南墻才完事。
第二局：AlphaGo險(xiǎn)中求勝，李世石再敗
和第一場(chǎng)不同的是，AlphaGo第二盤積極求戰(zhàn)。開局選擇掛角出乎人意料，之后還原成中國(guó)流布局，可以看出AlphaGo對(duì)圍棋的很多招法有了自己的新理解。但期間AlphaGo也下出了讓大師們高呼“大臭棋”的戰(zhàn)法，李世石積極應(yīng)戰(zhàn)，取得了一些優(yōu)勢(shì)。但AlphaGo讓人可怕的一處是，即使每次退縮或妥協(xié)之后，局勢(shì)都沒(méi)有變壞。最后，李世石時(shí)間用完，進(jìn)入讀秒，AlphaGo再次逆轉(zhuǎn)，戰(zhàn)勝李世石。