《人工智能》第三章(节选).pdfVIP

汕头大学学报(人文社会科学版)第33卷第5期 Digest JOURNALOFSHANTOUUNlVERSITY(HUMANITIES＆SOCIALSCIENCES、Vol33No52017 l书摘 《人工智能》第三章(节选) 李开复，王咏刚 第三章人机大战：AI真的会挑战人类? CrazyStone等程序的棋力才得到了突飞猛进的提 高。2006到2012年间，主流围棋对弈软件的棋 AlphaGo带给人类什么样的启示 力从业余2级猛升到业余5段甚至业余6段，④ 2016年3月，李世石与谷歌AlphaGo在围但也就此停滞不前。AlphaGo出现前，围棋界专 棋棋盘上斗智斗勇、激战正酣的时候，我也亲身 家对围棋对弈软件棋力的评估基本比较一致，大 参与了新浪体育等媒体主办的现场直播。当时， 多认为最好的计算机程序已可以和业余高手过 我与棋圣聂卫平九段一起出任第五盘棋赛讲解嘉 招，但和职业选手之间，还是有着本质的差别。 宾。绝大多数围棋界人士和人工智能界的科研人 在今天的围棋界，业余高手和职业高手之 员此前都没想到，围棋程序会在如此短的时间内 间存在2子以上的明显差距，通常，这个差距 取得质的突破： “计算机在两年内就做到了我认 是职业选手从童年开始，用十年以上的时间刻苦 为需要20年才能做到的事。” 训练得来的，业余选手极难弥补。另一方面，在 因为国际象棋与围棋的复杂度相差甚远， 计算机科学界，懂得蒙特卡洛搜索算法原理的人 都知道，这种算法主要是利用抽样统计来提高搜 1997年IBM深蓝在国际象棋棋盘上战胜人类棋 王的故事并不足以让围棋高手信服。早期基于规 索效率，单用此算法确实难有提高空间。这是 则的围棋程序，比如中山大学陈志行教授1990AlphaGo出现前，围棋界和计算机科学界两方面 年代研发的“手谈”，基本上只能和围棋初学 都不敢奢望人机大战即将到来的根本原因。 者过招。直到2006年后，随着蒙特卡洛搜索 深度学习改变了一切。 算法在围棋对弈软件中的应用，MoGo、Zen、 使用深度学习并结合蒙特卡洛搜索的 年内，三个版本每次迭代都有重大升级：5：0击 李开复创新工场董事长兼首席执行官、创 败樊麾的内测版本，4：1击败李世石的版本，以 新工场人工智能工程院院长。李开复博士 于2009年创立创新工场，曾任谷歌全球副 总裁兼大中华区总裁、微软全球副总裁、 手的版本。最后这个网名为“Master(大师)” 苹果交互式多媒体部门副总裁。 个“预览版”。 王咏刚创新工场技术副总裁兼人工智能工 从围棋角度说，AlphaGo最震撼的是计算机 程院副院长。王咏刚毕业于北京大学，毕 业后长期从事金融行业软件研发，任方正 在人类传统认为极其玄妙的、电脑无法掌握的“大 奥德公司技术总监。2006-2016年在谷歌公 局观”上突飞猛进，远远将人类选手甩在身后。 1一_ 司任StaffEngineer、资深技术经理等职。 电脑计算“大局观”的方式，和人类培养“大局 ①http：／／senseis．xmp．net／?KGSBotRatings