李世石对不起，我们押宝阿尔法围棋｜BetterRead

文｜王烁

AI崛起，最新证据来自《自然》杂志最新封面论文。Google旗下的深度学习团队Deepmind开发的人工智能阿尔法围棋（AlphaGo）以5:0战胜了围棋欧洲冠军樊麾。这是人工智能第一次战胜职业围棋手。它将于3月间挑战李世石，当下世界围棋最强者之一。胜者拿走100万美元。

作为一个曾经很强过的业余围棋手（曾经拿过一次北京市高校围棋冠军），我打了这五局棋谱，震惊。

不是震惊于阿尔法围棋下得多么惊艳。表面上，这五局棋下得反而是很平庸。樊麾抵抗不足，五盘棋没有什么激烈的战斗，开局、定式、占大场、小规模接触战、收官，对抗度很差。

令我震惊的是，如果事先不说，换成我坐在棋盘对面，我不会知道这是人工智能下出的棋。由于阿尔法围棋与樊麾在对局中展现的棋风相近，如果不说谁执黑白，哪怕事先告诉我其中一方是人工智能，我也无法准确地辨别出，哪一方是人，哪一方是人工智能。

下面是双方下的五局棋谱，不懂棋的可跳过去翻看后面文字；懂棋的务必看一下。

你看得出谁是人谁是人工智能吗？

也就是说，阿尔法围棋不仅战胜了职业棋手，也通过了图灵测试（围棋单项，如果能够这么说的话）：如果机器能够跟人交流而不被认出来是机器，那么它就能思考。此前的围棋人工智能则通不过，虽时有精彩之笔，也总会露出马脚。

这不是偶然。在过往围棋人工智能通常采用的蒙特卡洛树搜索算法之外，阿尔法围棋加入了两种深度神经网络算法，分别减少了搜索所需的广度和深度：用价值网络算法评估棋子位置的优劣，用策略网络算法来选择下一步。阿尔法围棋与人的思维方式更接近。在与樊麾的对局中，靠着更精准的评估和更聪明的棋步选择，阿尔法围棋的计算量只需是20年前IBM深蓝计算机击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫时的几千分之一。

竞争对手立即作出了评价。田渊栋领导着Facebook人工智能围棋项目“黑暗森林（Darkforest）”，你可在跨国围棋对弈平台KGS上与它交手，目前是业余5段水平。田在知乎上说：

“他们训练了一个走子的神经网络，又训练了一个可以评估局面的网络，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。”（略作编辑）

人工智能近年突飞猛进。最近还有人说，人工智能要战胜人类围棋手还要许多年。现实立即粉碎了这种预言。人工智能战胜业余强手也就是去年的事，现在已经战胜职业棋手。业余强手与职业棋手之间的差距，远大于职业棋手与职业顶尖棋手的差距。

樊麾二段出生于中国，目前是法国国家围棋队总教练，连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。欧洲冠军与世界最强之间水平大概差让先到让两子之间，这对人类是天堑，但对已经取得突破的人工智能来说，步子大点也许一步就迈过去了。

本文发出的时候，已经有两位世界冠军级棋手发表了看法。

芈昱廷九段：“谷歌围棋战胜职业棋手的消息很刺激，对李世石挑战赛胜负很难说。”

刚刚两次战胜李世石两夺世界冠军头衔的柯杰则称：“以现在这个计算机的实力战胜李世石可能性不到百分之五”。

但是，柯杰恐怕还不知道，阿尔法围棋战胜樊麾是在去年10月，到今年3月才会与李世石对局，时间又将过去近半年。阿尔法围棋通过与自己下棋来作加强学习，以闪电般的速度每天跟自己下无数盘。关键的技术突破已经发生，它从高手达到独孤求败水平不需要很多天。如黄文政所说，量的改进是人工智能最擅长的事情。

不要被阿尔法围棋与樊麾对局中表现出来的“平庸”所迷惑，它也许只是以樊麾的棋风打败了樊麾。跟人不一样，人工智能不会也不需要有特定的棋风，如果要猜的话，我猜它是镜像了对手的棋风。对手不同，它就不同。

模仿对手的做法，是一种常见的博弈策略。比如帆船赛里，一对一，领先者保证领先的最简单办法，就是追赶者做什么，领先者就做什么，不管这个做法本身是不是最优，这样可以确保领先的差距不会减少。

围棋当然没有这么简单，但套用这个思路也是可能的，对手什么风格，AI就什么风格，对手是人，会有无谓失误，会有漏着，会有精神力专注度问题，这些问题AI一个也没有，镜像对手的做法，岂不有姑苏慕容氏“斗转星移”一般的效果？

还是让3月对战来验证这个猜想吧。与樊麾相比，李世石是另一种动物，从始至终血战到底。如果阿尔法围棋转为采用嗜血战法，那李世石就要特别小心了。

李世石说：“作为人类代表，相信这一次我还能赢。” 

祝你好运。

我参加的一个微信群对此战结果的预测出现分歧。像所有合格的贝叶斯人那样，我们下注。最终产生的赔率是押李世石为押2赔3，认为人类会输的已占明显多数，等于预测人类获胜的概率只有40%。它是我们这个微信群集体智慧的凝结：有懂围棋的，也有懂AI的。（有关预测这件事，请参考右文：2015最佳图书｜成为超级预测者）

至于我自己，押阿尔法围棋胜。人类，对不起了。

围棋成为人工智能新突破选择的领域，意义重大。围棋规则简单，变化繁多，而结果不确定，没有“正解”。不是说初始输入一个值，然后直线计算到终局，而是每一步都有判断、权衡、取舍。我的体会是它好似生活的投影，简单一些，但足够复杂。认知科学家阳志平说，认知心理学实验研究智力、专家、专业技能习得常选取棋类作靶子，因为它标准化程度较高；不过，一般棋类游戏认知复杂度不足，围棋却兼具了标准测试集与认知复杂度高双重特点，人工智能在围棋上取得的突破，具有划时代意义。

那人还能做什么？

近来影响巨大的《第二个机器时代》一书认为，过往人们认为自己相对于人工智能的优势，已经越来越靠不住了，将来还可能有点比较优势的领域（暂时）只剩下：提出有趣问题；宽幅模式识别；复杂沟通能力。该书推论说，二百年来主要重视数学（ARithmatics）、阅读（Reading）、写作（WRiting）的3R式教育，与将来的需求错配，必须改革。

围棋失守在即，未来已经到来。

新时代来临前

留恋英雄气的余晖