柯洁0:2再败，Alpha Go能打败人类棋手的修炼秘诀

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尽管柯洁认输，但是据说Alpha Go还称赞柯洁“下得完美”。

图为Alpha Go制造者Deep Mind公司CEO哈撒比斯在对局中发的推特，称根据Alpha Go的评估，柯洁当时表现“perfectly”。

由于不甘服输，柯洁第二局采取了进攻态势，连续几招连下好棋，获得赞赏，但是中盘发现没有计算到进攻的后果，鏖战两个半小时后认输。

此次人机大战目前对局2:0，一共3局

不过根据围棋的规则，三盘对战必须打满，27号柯洁还有一场苦战。但是他的心情应该更多是敬畏之心，因为如他所说“我在和一个怎样可怕的对手下棋”？！

比赛或许已经没有悬念，但是对于两位选手不知道你的了解是不是已经到位了呢？

柯洁中盘认输

我们先来仔细了解一下这次人类的对手——AlphaGo，他是谁？他如何短时间内修炼得如此厉害？他的创造者是谁？

关于Alpha Go

 AlphaGo从去年年初在围棋界的在线平台Go ratings上连续挑战世界顶尖高手，从无败绩，去年在公开赛中击败世界顶级棋手李世石。

经过升级后又化身master通过快棋的方式一周之内连续赢得世界顶级高手60场比赛。如今面对再次升级的2.0版本，柯洁也发出厌战的无奈发言。AlphaGo的成长是惊人的。

AlphaGo 是一款围棋人工智能，Google 人工智能团队 DeepMind （英国的初创团队）创造了它。

DeepMind CEO 哈萨比斯今年 5 月 19 日接受 BBC 四台采访时表示，AlphaGo 是面向围棋这一“狭窄领域”的人工智能，简单说，虽然它能打败世界冠军，但 AlphaGo 也只能下棋。

修炼过程

AlphaGo 的修炼过程其实也很简单，就是不停的练习。

第一步，把棋谱输入Alpha Go 的数据库。AlphaGo 会把输入系统的人类棋谱的每一步进行分拆，棋盘上每个落子以及随后的应对落子算作一个样本，AlphaGo 从这些人类棋局中分解出了三千多万个样本。

第二步，自己跟自己下棋，就像左手跟右手打架一样。AlphaGo 左右互搏，自我对弈几万盘，就能总结出赢棋概率更高的新下法，接下来再用新下法自我对弈几万盘，以此类推，最终得到了一套棋力比最初只学习人类下法厉害很多的新策略。

那么问题来了，如果大师兄从今天开始，自己跟自己下棋，是不是假以时日，大师兄也能修炼得比他厉害呢？毕竟机器还是人脑设计的～

答案是不可能的，因为大师兄的人脑左右互搏打10盘，AlphaGo 能打10几万盘，所以如果要达到他的水平，大师兄首先得保证青春不老啊～

DeepMind是一个2010年成立于伦敦的初创公司，创始人是一位当时年仅33岁的剑桥博士哈斯比斯。

Deep Mind的其他研究 

当然不管怎么样，我们不能忽视目前DeepMind 已经实现的围棋之外的进展。

在医疗领域，DeepMind 已经有所建树，他们跟伦敦皇家免费医院（Royal Free London）签订一纸为期五年的付费合约，处理后者 170 万条患者记录。

DeepMind 的第一项医疗研究是帮助医生诊断眼部疾病，2016 年 7 月，他们宣布了与英国国民健康服务（National Health Service）的最新合作项目，与伦敦摩菲眼科医院一起，让人工智能帮助医生诊断，预防眼部疾病。

这个长达五年的研究项目将利用摩菲眼科医院超过百万的患者数据库，让人工智能学会“看”眼部扫描。简单来说就是让人工智能把这些扫描结果全部“看”一遍，从而训练出能够发现病变征兆的模型。

DeepMind 还和哈佛一起研究了读唇语的软件，他们研发的这个唇语阅读软件 LipNet 准确率高达 93.4%。这个准确率远高于此前研发出来的其他唇语设备。

DeepMind 还被运用在了 Google 的数据中心：帮 Google 省电费。它那套深度神经网络被用来预测 Google 内部 120 个数据中心和连带冷却风扇的各个时段用电量，然后分配能源。据称，现在整套算法能将 Google 的能源利用提高 15%。

对于 DeepMind 来说，无论是让人工智能学会围棋还是打游戏，目的都是研发“通用型人工智能”，DeepMind 创始人哈萨比斯去年在剑桥大学的一场演讲中表示：“我们的首要使命便是解决人工智能问题；一旦这个问题解决了，理论上任何问题都可以被解决。这就是我们的两大使命了。”

今年 3 月，省电这件事被 DeepMind 用到了公司之外，他们与英国国家电网公司讨论，计划用人工智能技术帮助英国节省 10%的用电量。

好吧，大师兄也要发力读博，争取也在伦敦创建一个比他更牛的人工智能公司，名字我都想好了，

就叫做“Big Brother”～

嘿嘿嘿～

好笑吗

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