AlphaGo归来，人类已溃不成军
编者按
自1月2日起，短短的3天时间内，围棋AI“Master”已获60连胜，战胜了包括柯洁、古力、聂卫平在内的几乎所有顶尖人类棋手。“棋风怪异，招式狠辣，连战连胜”, 在我们纷纷猜测这神秘AI来自何处时，昨日21时，Master终于给出了回应。“我就是AlphoGo”。
昨晚，DeepMind官方发布新闻稿，证实AlphaGo归来。图片来源：Deepmind.
2016年，DeepMind研制的人工智能程序AlphaGo战胜围棋世界冠军、韩国名将李世乭。那时，人类曾赢下了一局。不到一年的时间，AlphaGo变得更快更强，人类却已溃不成军。新的AlphoGo有多厉害？Master能否战无不胜？与AlphoGo相比，Master强在哪里？科学人邀请多位计算机科学家进行讨论，一起来聊聊这重新归来的AlphaGo。
天下武功
唯快不破
Master是一个不折不扣的快棋高手。职业围棋九段，国家围棋队总教练俞斌在“分答”中表示：“Master和我们的顶尖高手下的都是30秒以下的快棋，我们跟它约30秒以上的棋它是不接受的，它这次来好像就是测试快棋的实力的。”
科学人: 为什么Master只下快棋？会有什么可能的用意？
张峥（上海纽约大学计算机科学教授）：快慢是相对的，对狗狗系来说人的时钟太慢。
余凯（地平线机器人科技创始人兼CEO，前百度研究院副院长）：计算机算法的能力是用求解时间来决定的，能下快棋，说明Ai的算法能力得到了显著提升。
俞扬（南京大学副教授，AI专家）：下快棋是很难的，仅说机器一方，目前的博弈算法都包含有搜索，搜得多看得远就下得更好，国际象棋的深蓝是纯靠搜索。AlphaGo一方面使用了改进的搜索算法，另一方面引入了深度神经网络，减少了对搜索量的需求，但是还是要搜。搜索的弊端就是耗时，因此下得快是对算法博弈的巨大挑战。
Master在下快棋方面十分厉害，相较于AlphaGo在技术上肯定有改变，最直接的手段是计算加快，例如使用更新的计算设备。另一种手段是改进算法，提高深度神经网络的能力，进一步减小需要的搜索量，包括：1. 目前已经有一些性能更好的网络结构，如ResNet；2. 强化学习的算法得到了改进，如TRPO；3. 强化学习自博弈算法得到了改进，如FSP。
缪文（富士通研发中心研究员，中科院、德国马普学会计算神经科学博士）：快棋对AI算法的影响比较小，计算10秒和计算1分钟这两者之间的结果绝大部分可能是一样是。而对于人类来说，快棋状态下更倾向走定式棋而且更容易犯错，定式对于AI来说是比较容易应对的，毕竟算法训练的数据来源很多都是定式。快棋策略让Master有更大的赢面。
Master更强更厉害
在2016年3月那场举世瞩目的人机大战中，AlphaGo以4：1大比分战胜了世界围棋冠军、韩国名将李世乭九段。比赛中，AlphaGo的棋技并非无懈可击，“有些落子目的不明，有些是大昏招（甚至白白送子给对方吃），似乎在刻意避免打劫……并且，毕竟还是输掉了一局。”然而短短9个月后，化身“Master”卷土重来的阿尔法狗，几乎已经无人能胜。
Master对战柯洁的棋局记录。
科学人：“Master”和去年的“AlphaGo”有什么区别？是更新了计算设备，还是有了更强的算法？
张峥（上海纽约大学计算机科学教授）：我看到了关于Master的一些新闻，但并不十分关心。我觉得相对于AlphaGo，Master的搜索速度更快、计算效率更高，也许本质上还是原来的东西，只是更厉害了，厉害到让我们觉得是另外一个东西。量变的幅度大到对我们来说是质变的感觉。算法和设备的增强应该都有。
余凯（地平线机器人科技创始人兼CEO，前百度研究院副院长）：上次AlphaGo战胜李世乭，关于人类是否能战胜AI这事就已经有定论了。因为计算机棋力只会提升得更快，肯定是横扫所有人类旗手。这次Master下的是快棋，而且表现非常稳定，水平超过了AlphaGo。在技术角度，Master肯定是算法有显著提升，因为上次DeepMind就用了GPU集群，一年之内硬件进展没有那么快。
俞扬（南京大学副教授，AI专家）：无疑Master更厉害，在相同的时间下，如果快棋下得更好，慢棋也肯定能胜过AlphaGo。关于是更新了计算设备，还是有了更强的算法，我觉得两者应该都有。
缪文（富士通研发中心研究员，中科院、德国马普学会计算神经科学博士）：AlphaGo已经验证了Google的方法可行性，Master 应该是一个优化版，主要是采用了更优化的学习策略并大大减少计算能力的消耗。AlphaGo和Master前后时间差异近一年，这个时间对于改进这两个方面是足够的。
不会战无不胜，
但会战（人）无不胜
相比去年AIphaGo战胜李世石的举世瞩目，Master的战无不胜似乎只在围棋圈内进行传播。面对围棋AI的胜利，我们似乎已经欣然接受。AlphaGo每天可以和自己下数百万盘棋，而国际围棋联盟估计全世界的围棋棋手大约也只有四千万。随着AIphaGo计算性能的提升和其他人工智能的兴起，迟早有一天，绝大多数曾存在过的棋局都会出自程序之手。
科学人：从目前来看，您觉得Master会战无不胜么？
张峥（上海纽约大学计算机科学教授）：不会战无不胜，但会战（人）无不胜。
余凯（地平线机器人科技创始人兼CEO，前百度研究院副院长）：战无不胜是肯定的。
俞扬（南京大学副教授，AI专家）：围棋博弈存在最优策略，从60连胜看，Master已经远比人更接近最优，只有更逼近最优策略的才能战胜Master，不知道会不会有人在与Master对战多局后做到这一点。换句话说，我们其实不了解人，了解Master更容易得多。
缪文（富士通研发中心研究员，中科院、德国马普学会计算神经科学博士）：在目前情况下我觉得Master会战无不胜，而且不光如此，在现有的技术下，可定义规则和量化结果的场景，理论上AI都能超越人类的表现。这种情况在学术界已经出现多年了，刚刚被公众感知到可能还难以接受。
（编辑：Sol_阳阳、婉珺；排版：Sol_阳阳）
阿尔法狗之后将会如何发展？
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