如何看待谷歌人工智能 AI 击败欧洲围棋冠军？

棋实

他们确实做得很好，能让 4 子胜 Zen 和 CrazyStone，把职业二段打成五比零，实力不容质疑。就期待着今年三月他们和李世石的比赛了。

从算法上来说，这篇文章并没有太多新意，主要是通过大量的训练数据，包括以往的棋谱和自我对局，把性能堆出来。他们训练了一个走子的神经网络（这个和我们的办法是一样的，但我们的文章主要在这上面作了改进），又训练了一个可以评估局面的网络（这个我们还没有），然后在蒙特卡罗树搜索中同时使用这两个网络。后者用了两千万局的自我对局 (self-play) 的结果训练。为了避免过拟合，每局只随机选了其中一个局面，然后让网络预测对局结果（胜或负）。两千万局不是个小数字，大家可以算一下一刻不停地下，15 分钟一局需要多久才能下完（大约是 570 年）。这个规模我说实在没有想到过，谷歌在这方面是很有优势的。最后，他们的 default policy 也是经过处理的，能够两微秒走一步而且准确率也不错。还有一些小细节就不一一赘述了。总之，谷歌的做法充分利用了大数据 + 深度学习的优势，而几乎完全没有用到围棋的领域知识，所以若是以后棋力能再往上走，我也不会惊讶。

其实这篇文章在去年 11 月份就已经投稿，但是因为《自然》杂志严格的审查制度，现在才出来。我们在 11 月的时候还只有 3d 的水平，蒙特卡罗树搜索还有各种问题，12 月初的时候已经听到了谣言，当时我惊得话都说不出来了，然而就算这样，还是决定一点一点做，抓紧圣诞和新年的时间，把性能提高到 5d 的水平。我们还差一点拿了一月 KGS 锦标赛的冠军（Zen 和 DolBaram 都参加了），可惜最后因为程序错误而超时，输了一局赢棋给 Zen，得了第三名。谷歌的文章有 20 个作者，明显是下了血本，前两位都是计算机围棋界的大牛，一作 David Silver 是计算机围棋和强化学习的顶级专家，整个博士论文就是做的围棋; 二作 Aja Huang 以前写过多年围棋软件，自己又是 AGA 6D 的水平。相比之下我们只有两个人（ @朱岩 )，只做了半年，中间还要穿插 VQA 等其他项目，而且都没有做过围棋的经验，想想有些差距也是不冤了。

现在回想起来，要是他们决定去年 10 月份战胜了樊麾后马上公开，或者我们再拖一会儿，决定不投 ICLR 而等到今年的 ICML，那我们就被灭得连渣都不剩了（笑）。这回虎口拔牙，能从中拿到一些贡献，为公司增加一些影响力，算是比较成功的。至于单挑全军的感觉如何——我的回答是很爽

Facebook 高层也给了我们很大的支持，昨天我们组的老大 Yann LeCun 发了文章介绍我们的工作，扎克伯格还特地发了一篇文章点到了我的名字，赞扬我们的努力，对此我非常感动。

棋实

最新：据多位顶尖棋手对棋谱的鉴定，认为 AlphaGo 的水平应该在业余强 6 段到弱职业之间，离人类顶尖大概还有一先到两先的差距

棋实

陈晨李树，数学专业 / 计算机专业 / 围棋未入段
邓冠东、王庸、Zacharius 等 116 人赞同
一大早起来被各种新闻刷屏了，看来大家对围棋很感兴趣。

Nature那篇文章的可读性很强。解棋类游戏面临两个问题：搜索深度太深、广度太广。太深，通过构造适当的估值函数来剪枝；太广，通过构造适当的policy来聚焦。

我不清楚之前的围棋AI是怎么实现上面两点。Google说，我们来试试神经网络吧！于是通过职业棋谱学了一个policy，精确度55%；同时学了一个局部常型的policy，为了之后自己和自己下用的，精确度24%。这样我们的程序就可以模仿着高手们的谱着下棋，而不是胡乱落子了。

紧接着是构造评估函数。Google说，我们来试试神经网络吧！（你能不能换一个台词……）就是让计算机根据policy不断地和自己下棋，然后学习判断局面。

Alpha Go碾压其他AI是没有问题的，和职业二段Fan Hui五番棋证明Alpha Go已经进入职业水平。不过BBC肯定是有些标题党了。应该还是有不少人（包括我）对Alpha Go的能力有所怀疑，没有关系，我们等等三月份看僵尸流小李怎么虐Alpha Go吧（笑）。

值得一提的是Alpha Go对战Fan Hui所思考的情况比深蓝对阵卡斯帕罗夫少得多得多（thousands of times fewer positions），因为Alpha Go凭“直觉”挑的待选步更好，对形势的判断能力更高。从这一点说，非常像人类。此外深蓝的估值函数是手写的，而Alpha Go的估值函数是他自己学出来的。

熠熠生辉

我是守旧的人，电脑围棋无聊之极，中国象棋就是前车之鉴，也许我无知，研究这要干嘛，谁受益。

棋实

从李喆的判断来看，这基本就是国内业余顶尖的实力，这样他战胜樊麾也就是很正常的事，虽然樊麾曾是职业二段，但那是上世纪的事，现在混迹欧洲多年，水平肯定有所退步，而且现在的业余顶尖也不比职业低段差。从以往的欧洲围棋水平判断，欧洲顶尖其实也就是国内普通业6的水平，应该与职业顶尖有二子以上的差距。

所以，alphaGo现在只证明了一件事，它至少已经达到业余顶尖的水平。是否能否达到职业顶尖甚至超越，要看三月和李世石的比赛。

不过我看了几盘alphoGo和樊麾的对局，有点忧虑，抛去棋力的水平不谈，计算机最强大的地方是基本没什么勺子（失误），这是计算机恐怖的地方，而人下棋，哪怕再强大的棋手，一盘棋总会出一些勺子，看上次柯洁与李世石的梦百合五番决赛，基本都是错进错出，有些低级失误他们不知道吗？事后当然看的出，但是人脑毕竟不是计算机，总会产生各种各样的错觉，一个错觉出来，一个失误就产生了。计算机可能就没这方面的问题，所以，在稳定性上，计算机可能会比人强很多。所以，我很担心，和李世石的比赛会不会是前半盘李世石大优，后半盘计算机靠捡勺子获胜？

3月马上就要到来，我对这一战很期待，看李世石是成为维护人类尊严的英雄，还是成为计算机战胜人类的一块踏脚石。

另外，alphaGo对我个人也是有影响的，以前还是能很愉快的玩耍围棋的，就算对手用AI我也不怕，但以后未必了，可以想象未来有一天我在网上碰到AI，我也只能默默的打开我的alphaGo来比赛谁的电脑配置更强了。╮(╯_╰)╭

Russel0

太期待了。
我觉得李世石要输。

其实电脑下棋赢了人类，没什么大不了的。
可以说是必然的。早晚的事情。

可能对职业棋手心理上有一定冲击，对业余的，影响不大。
就好比人跑不过汽车，没什么。

棋实

按软件学习的速度，我也预测小李要输

工作太累yyq

战胜人类是迟早的事情！但如何好好的利用智能是关键！

whay

这样也好，我们以后就玩玩碁具吧，不下棋了，看机器人大战

bighippo

人造智能应该有情绪反应机制，没有气合怎么有趣啊……

明月白驼

这不论什么棋呀    是人在下呢   才有意思和意义        如果是两个绝顶的电脑棋神决战于紫禁之巅     关我们人类鸟事      对以下棋为乐的棋迷的鸟蛋有何影响

caoqian0713

我认为李世石会以3:0 获得人-机围棋大战的胜利.
电脑战胜的欧洲围棋冠军充其量相当于我们业余前二十强的水平.不足为虑 !
电脑围棋能战胜职业高段位棋手至少还要十年.

肥仔胡

电脑开发下棋软件，本意不是为了下棋，而是对人的思维的模拟。据悉其“学习功能”最终将被应用于环保和医疗领域。任何科学 技术的进步都值得赞赏，不管它的开发是出于商业目的，还是别的目的。我们如果怀疑一切，否定一切，满足现状，安于现状，人类的进步从何而来。

胖刺头

个人感觉现在电脑AI最弱的还是在劫的处理上，不过alphago的自我学习这块不知道能不能弥补，另外其实规则也是一大变数，时间越短对电脑越有利。我估计电脑围棋战胜人类顶尖高手，应该首先在10秒一步的超快棋上。

卓然无双

alphago有自学能力？无限制涨棋？我觉得不会有，否则谁也下不过它！它也只是监督学习+强化学习，不可能无限制的涨棋！三月的大战我肯定买李世石，虽然迟早下不过电脑，但是没这么快。。。