Google 和 Facebook： 究竟是谁搞定了围棋人工智能？| 深度

【编者按】本文来自知社学术圈士奇。

美国时间1月27日，Facebook与Google两家之间玩了一场没有硝烟的战争。在相隔不到几个小时的时间里，双方先后公布了自家人工智能技术(AI)在围棋软件上的进展与水平。如此紧张的撕咬，恐怕并非巧合。我们来看看到底谁家的人工智能更强一些......

脸书的声音

周三早上，Facebook创始人扎克伯格在自己的脸书上敲了这么一段：“……科学家们已经花了20年教电脑兄下围棋，现在我们马上要实现啦 (We’re getting close)。在过去半年里，我们所创造的AI只用0.1秒就走一步，效果与以前那些几年才设计出来的系统一样好……”

背后的故事

Facebook去年11月就在International Conference on Learning Representations (ICLR) 上发表了论文《Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction》作者为Yuandong Tian和Yan Zhu两名华人。论文介绍了代号为黑暗森林的围棋人工智能系统。几乎在扎克伯格发布消息的同一时间，Facebook人工智能研发中心发表了该论文的更新版，中心负责人Yann LeCun也在Facebook上作了相关介绍。

该项目独立带头人Yuandong Tian表示：“围棋中极多的分支因子使得传统的搜索技术难有建树，即使在尖端硬件平台上运行也非常乏力。如果换了黑白方，围棋的评估体系也会有很大变化。”

（Facebook围棋程序已达业余五段水平）

这一次，他们在新版本系统黑暗森林2上面加入了蒙特卡洛树搜索，与之前的卷积神经网络相结合后，性能有了进一步提升。对战人类棋手时，黑暗森林2可以达到业余三段水平；通过7.5万次运行后，则可以在KGS服务器上稳定保持在业余五段水平。

| Google 

谷歌的声音

同一天，Google在官方博客中表示：“……我们很骄傲地公告天下，我们的科学家已经搞定了围棋，并攻克了人工智能领域的一项重大挑战 (achieved one of the grand challenges of AI)……”

两边的开场白都从介绍中国古代这项头脑竞技开始，Google甚至还提到了孔子和四艺。不过就后面的用词来看，Google的技术似乎更胜一筹。

背后的故事

Google的围棋论文可谓来得早不如来得巧。

同样在1月27日，DeepMind团队发表的《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》作为Nature封面论文上线。

DeepMind是一个位于伦敦的人工智能团队，2014年其公司被Google以4亿英镑的价格收购。团队创始人Demis Hassabis在周三发表的官方博客中表示，他们开发的围棋程序AlphaGo融合了高级树状查找和深度神经网络。通过对神经网络进行的3000万步训练 (所有棋谱均来自人类专业棋手的比赛)，AlphaGo预测出人类对手下一步走法的正确率已经达到了57%，之前的纪录是44%。

（AlphaGo 5-0 击败樊麾）

谈到围棋战绩，Google明显应该更骄傲一些。AlphaGo在2015年10月5日以五连胜的成绩击败了欧洲围棋冠军樊麾。这次对决完全符合比赛规则，没有任何让棋设定。今年三月，AlphaGo将对阵世界顶尖棋手——韩国“飞禽岛少年”李世乭。让我们拭目以待。

（韩国棋手李世乭）

樊麾，2013-2015年三度欧洲围棋冠军

在中国，围棋不仅是一项比赛，它还是生活的一面镜子。我们说，假如你的棋下得有问题，那很可能是你心性的问题——棋如其人。

输棋确实很难过。和AlphaGo对战之前，我觉得我能赢。在第一局失利后，我改变了战术，增强了进攻，但还是输了。问题是人类有时会犯致命的错误，因为我们是人。有时我们会疲惫，有时我们求胜心切，我们总有这样那样的压力。电脑程序不会这样，它非常强，也非常稳定，简直就像一堵墙一样。对我来说这是很大的差别。我知道AlphaGo是个电脑，但如果没人告诉的话，我可能会觉得它是个有点陌生却又非常强大的对手，是个真人。

当然，输掉比赛让我不太开心，不过作为职业选手，我们输过很多比赛。所以，失败了就从中学习，也许会有所收获。总之从长远来讲这是一件好事。

Toby Manning，英国围棋协会司库，樊麾人机对战的裁判

围棋玩家都知道，人工智能尚未解决围棋这个问题。所以我想人们会希望见到电脑达到人类专业水平，但我觉得这可能还要10年的时间。在这次比赛中，我本来是看好樊麾的。

很神奇的是，在比赛过程中你很难分辨谁是人类，谁是电脑。在很多围棋软件的比赛中，你可以看到很多合理的棋路，然后电脑还是会瞬间崩盘。但这次不一样，你真的很难分辨谁是谁。

AlphaGo与人类不同的一大特点是掌控时间的方式，樊麾下棋所用的时间比电脑要长。AlphaGo的路数看起来并不像人类那样具有侵略性。它会平静地布局，而非发起进攻或试图吃掉一片棋子。

我认为围棋界的主要反应会是，就像IBM的深蓝获得国际象棋大师地位后一样，人们希望自己能够掌控软件，并在自己的比赛中弥补自己的不足。

（编辑：云计算网_宿迁站长网）

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