1月4日晚，在連續(xù)對陣申真谞九段、周睿羊九段、古力九段后，AlphaGo的連勝紀錄擴大到了60場，按照事先的計劃，圍棋程序的非正式比賽測試暫時告一段落。
網(wǎng)絡(luò)快棋是目前職業(yè)選手練習的主要方式之一，因為每一步思考時間很短，與帶獎金的正式比賽相比，快棋賽中對決雙方更加容易出錯，所以這次升級版AlphaGo的實際圍棋水平如何還需要正式規(guī)則比賽的進一步檢驗。
Master展示了人類棋手無法企及的快棋水平，但如果給人類足夠的思考時間，是否結(jié)果會不同？
沖擊已經(jīng)開始
值得一提的是，去年12月13日，多名谷歌高層曾經(jīng)突訪中國，他們在中國棋院與聶衛(wèi)平、柯潔等人進行了交流，并達成了合作協(xié)議。隨后在日本棋院JournalistClub的頒獎儀式上，哈薩比斯曾表示：“2017年對AlphaGo和圍棋界都將是充滿興奮的一年。”人們沒有意識到，在新的一年還未到來時，人工智能對這項流傳千年的古老技藝的沖擊已經(jīng)開始。
芝麻科技創(chuàng)始人、CEO朱智對第一財經(jīng)記者表示：“這次比賽相比上次和李世石的三局體現(xiàn)出了AlphaGo更好的穩(wěn)定性和信心。在圍棋這個領(lǐng)域，人工智能證明了它確實表現(xiàn)得更好，但這并不意味著機器具有智慧。事實上，機器更擅長處理這些復(fù)雜的理性問題，因此在許多的特定領(lǐng)域，機器學習所帶來的智能將逐漸改變傳統(tǒng)的模式。”
而Master版本相較AlphaGO是否有升級與改進，又究竟是優(yōu)化了什么使其變得如此強大，具體的改進方案目前仍沒有公開。人工智能公司第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵猜測認為，“經(jīng)過逾半年的訓(xùn)練，數(shù)據(jù)量應(yīng)該提升了不少，上回訓(xùn)練了800萬盤棋，這次估計好幾億了。另外針對上回（對李世石）第四盤棋的弱點，估計在訓(xùn)練方法上也有改進。”
知乎上同樣引發(fā)了Master是否升級的討論，一位備注為“未來知識圖譜創(chuàng)始人”的用戶表示，變強的原因在于，“Master是在AlphaGo的基礎(chǔ)上調(diào)整了算法和參數(shù)的，而不是它下過多少盤棋，畢竟機器不會真的‘學習’，它只是在重復(fù)使用人設(shè)定的算法，為優(yōu)化參數(shù)提供數(shù)據(jù)。”
不過戴文淵認為，升級版的AlphaGo“在對弈中可能會有一些隨機或者非隨機的擾動，即選擇不是最優(yōu)的位置落子，嘗試新的可能，不會是很笨地自己和自己下”。
電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）高級會員、英國厄爾斯特大學計算機科學專業(yè)教授柯倫（KevinCurran）對第一財經(jīng)記者表示：“AlphaGo的成功就連它的創(chuàng)造者們也大吃一驚。我們都知道AlphaGo已經(jīng)非常先進了，但是沒想到它竟如此優(yōu)秀。由此可見，增強學習加上‘樹搜索’而成的算法，的確有效增加了‘勝率’，這是AlphaGo優(yōu)于最厲害的人類圍棋選手的地方。同時我們也不應(yīng)忘記，當初谷歌的DeepMind團隊研究人工智能技術(shù)的目的，并不僅僅是為了研發(fā)一套圍棋比賽工具，而是為了在將來能夠更好地把人工智能科技應(yīng)用到醫(yī)療、機器人、無人駕駛汽車、農(nóng)業(yè)、金融等為人類服務(wù)的行業(yè)當中。這才是如今科技發(fā)展最讓人驚艷的地方。”
詩人艾略特說過，“去年的話屬于去年的語言，明年的話等待另一種聲音。”這用在人工智能的瞬息巨變上絲毫不差。
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