# 人类 VS 人工智能巅峰决战前，AlphaGo 之父表示一点都不怂

- 作者：吴 垠
- 发布时间：2016-02-25 17:12
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/624805

[![1-NzsIfg133F71tsd0Xr36HA](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/02/1-NzsIfg133F71tsd0Xr36HA.jpeg)](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/02/1-NzsIfg133F71tsd0Xr36HA.jpeg)

1 个月前，《自然》杂志公布了去年人与电脑的一次隐秘围棋赛，结果是人工智能围棋程序 AlphaGo 5：0 战胜欧洲围棋冠军樊麾二段，瞬间点燃了全世界的关注。3 月 9 日，AlphaGo 将迎来更严峻的挑战——对战李世石九段。

作为预热，AlphaGo 背后的男人、DeepMind CEO 哈撒比（Demis Hassabis）[于前天接受了《韩国中央日报》采访](http://koreajoongangdaily.joins.com/news/article/article.aspx?aid=3015421&cloc=joongangdaily%7Chome%7Cnewslist1)，将我们对比赛的期待推向了高潮。

**选择围棋，是希望迎难而上。**

> 之所以 DeepMind 选择围棋，是因为它是最具挑战性的棋类游戏。象棋主要在于计算，电脑在 20 年前就展示出优势，比最优秀的人类还优秀。围棋更像一种直觉游戏，你需要用直觉去下棋，这恰恰是电脑不擅长的。围棋还没有被电脑破解，这也是为什么我们选择接受这个挑战。”

**对于普遍看好李世石的专家观点，哈撒比不怂。**

> 如果我们用去年十月的水平对战李世石，胜算为零。不过我们一直在改进程序，专家们不知道我们的进步。但我们也不想说太多，因为我们也要等到真正比赛才知道（提高了多少）。目前机器学习和人工智能进展非常迅速，似乎程序超越人类只是一个时间问题。

**哈撒比认为 AlphaGo 有非常广阔的应用前景。**

> 它用的是深度学习（deep learning），强化学习（reinforcement learning），和蒙特卡洛树搜索法。这三个是极具普适性的算法。我们希望把 AlphaGo 的技术延伸到真实世界的科学、健康、机器人应用领域中去。

对于这场有趣的比赛，科技爱好者更关心人工智能的部分，而围棋爱好者更关注李世石。没有关注过围棋的朋友[不妨读读体坛周报 1 月那篇题为《李世石 巴乔的背影》的文章](http://sports.qq.com/a/20160107/015843.htm)，里面生动描述了李世石的韧劲和实力（节选一小段如下）：

李世石在棋上同样个性超然孤立，执黑先行则满盘追杀，大开大阖；执白后行则通盘治孤，在刀丛中游走。他的生活中除了围棋，几无其他，为此他甘心背上孤傲甚至不良的骂名，将俗世之窗统统关上。大赛当前他拒不签字，甚至不参加晚宴，为此饱受诟病，然而，大赛当天的早上，他却还在研讨棋局；以最不可思议的方式输给柯洁后，他回房的第一件事不是自怨自艾，不是求醉自暴自弃，而是打开棋盘棋子，一遍遍地找出这盘棋的败因！

……

李世石的棋风被人称为“僵尸流”，棋入中盘，他常常因出招过分而导致死大龙，在职业高手看来，这样一边倒的局面已可终局，尤其是对于老派的只研究前半盘的中日职业棋手而言。然而，绝境之中的李世石常常能爆发出惊人的力量，他一次次地如同僵尸复活一样满血归来，并且总能在最后一刻撞线。

……

3 月 9 日，爱范儿与你共同见证这场世纪大战。

题图：[backchannel](https://backchannel.com/the-deep-mind-of-demis-hassabis-156112890d8a)