李世石為何會輸給AlphaGo？圍棋國手古力：他輕敵了

“人機世紀(jì)大戰(zhàn)”第一局落下帷幕，李世石認(rèn)輸，這是讓很多人沒有想到的。原本被寄以厚望的李世石，到底為什么會輸于古力口中“業(yè)余六七段”的Alphago？

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Alphago深度學(xué)習(xí)發(fā)揮作用

“國際象棋每步大約會出現(xiàn)35種左右的走位可能，而圍棋的走位可能則高達(dá)250種，每一步250種相乘就意味著整局比賽會出現(xiàn)多到幾乎無窮盡的走位方案�！惫雀鐳eepMind實驗室主管德米斯-哈撒比斯(Demis Hassabis)說道。Alphago在擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾時學(xué)習(xí)了3000萬盤棋，而經(jīng)過將近半年的學(xué)習(xí)，這個數(shù)量已經(jīng)增長到1億以上。

AlphaGo的核心是兩種不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。“策略網(wǎng)絡(luò)”（policy network）和“值網(wǎng)絡(luò)”（value network）。它們的任務(wù)在于合作“挑選”出那些比較有前途的棋步，拋棄明顯的差棋，從而將計算量控制在計算機可以完成的范圍里，本質(zhì)上和人類棋手所做的一樣。

其中，“值網(wǎng)絡(luò)”負(fù)責(zé)減少搜索的深度——AI會一邊推算一邊判斷局面，局面明顯劣勢的時候，就直接拋棄某些路線，不用一條道算到黑；而“策略網(wǎng)絡(luò)”負(fù)責(zé)減少搜索的寬度——面對眼前的一盤棋，有些棋步是明顯不該走的，比如不該隨便送子給別人吃。利用蒙特卡洛擬合，將這些信息放入一個概率函數(shù)，AI就不用給每一步以同樣的重視程度，而可以重點分析那些有戲的棋著。

這意味著Alphago屬于典型的力戰(zhàn)型棋風(fēng)，善于敏銳地抓住對手的弱處主動出擊，以強大的力量擊垮對手。李開復(fù)先生說現(xiàn)在的AlphaGo和1997年擊敗世界象棋冠軍的深藍(lán)相比，從圍棋到象棋的難度高了很多，是難度非常大的跳升。

近年來深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，非常大的數(shù)據(jù)量和計算量可以擴張地使用，超過了我們的想象。同時我們也對人所謂的智力，當(dāng)時有一些錯誤的幻想，實際上深度學(xué)習(xí)的成長非常快速，它可以非常好地利用更多地機器。所以在任何客觀、科學(xué)工程評估的領(lǐng)域，包括游戲，其實是金融、搜索、廣告等各方面的應(yīng)用，人類基本上不會再有更多的機會跟機器來競爭了。

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