世纪对弈——AlphaGo围棋胜利的深度透视

延伸，世界类似的技术
沃森 自动驾驶汽车 智能家居生态系统 图形识别和语音识别 人脑模拟芯片SyNAPSE （Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，即“自适 应塑料可伸缩电子神经形态系统”）芯片
AI发展的意义
AlphaGo的身世
Demis Hassabis为DeepMind共同创办人暨执行长，DeepMind作为受神经科学启 发的人工智能公司，于2014年1月被Google收购，传闻收购金额达4亿美元，成为 迄今最庞大的欧洲收购案。 而AlphaGO以一套名为“蒙特卡罗”的运算技术为基础，搭配类神经网路，从世界 棋手、人类专家的技术细节，进行像是象棋、围棋等棋局对弈的研究，然后通过两 个阶段的机器学习，第一段是人工喂资料给电脑去运算，第二阶段是给予电脑在比 赛过程中去学习的程序，不管是赢还是输，每次比赛过程都会把经验学进去。这个 第二阶段采用的技术，叫做类神经网络，主要是通过云端运算的方式，进行深度学 习，然后进行“策略网络(Policynetwork)”与“价值网络(Valuenetwork)”的分 析，程序就像人类的大脑一般，会有自己的思考模式，这也是为什么AlphaGO可以 持续进化。
比赛全程都发生了啥
【赛前】自信“AI连1%的取胜机会都没有” AI专家：还需要10年 柯洁：“计算机战胜李世石的可能性不到百分之五。”
古力：“赢李世石1%的可能性都没有”。
研发团队：“在大的方面仍处劣势。”
经过
【第一局赛后】震惊“李世石仍有五成胜率” 人们开始震惊 AlphaGo抓住机会疯狂反击
对AI发展的预想，科幻作品
机器人三定律，恐怖谷理论 神经计算机
当人工智能开始思考，人类又该如何应对
AlphaGo的算法秘密
这次对弈的意义——“革命”发生在哪？
AlphaGo的惊人之处在于其在对战中不断增强的能力和由此展现出的“自我学习” 能力，其“能力”已经超出了工程师输入的几十万盘棋谱，是在不断对战和自我对 战中“思考和积累”的“应变”和“最优对弈方案”，能够不按套路行棋，甚至已 经学会了先手借用。
经过
【第三局赛后】服气“5个九段一起上或许能赢” 李世石：要想取胜，必须靠打劫等复杂下法才有机会获胜 AlphaGo也在不停进步，这让它在第三局展现出了更强大的棋力
李世石“故意”选择可能留下打劫的变化
AlphaGo实现了主动打劫和提劫 阴谋论不攻自破 AlphaGo劫争时表现得几乎无懈可击，让李世石招架得十分辛苦 古力：“即使柯洁出场也下不过”，“至少得5个九段！”
世纪对弈
——AlphaGo围棋胜利的深度透视
事件的最初与发展背景
研究者让“阿尔法围棋”和其他的围棋人 工智能机器人进行了较量，在总计495局中只 输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4 子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的 人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和 99%。
棋界人士：保持乐观
李世石：胜算会是五成吧 柯洁
经过
【第二局赛后】怀疑“有不能打劫的保密协议？” 第二局，李世石再次落败。但人们发现奇怪的一点：AlphaGo为何从不打劫？ 秘密协议，不能打劫？
开发团队表示，根本不存在秘密协议
几乎没有破绽 超出人类棋手理解 古力感叹向它学习 柯洁“虽有信心，但不能保证稳赢。”
事件的最初与发展Fra Baidu bibliotek景
2016年李世石 VSAlpha Go 比赛成绩表 Alpha Go 3月09日 3月10日 3月12日 1 1 1
李世石 0 0 0
3月13日
3月15日
0
1
1
0
阿尔法围棋程序的下一个挑战对象是世界 围棋冠军李世石。这场人工智能与人类的博弈 于2016年3月9日在首尔举行，奖金是由 Google提供的100万美金。[2-5] 2016年3月12日，“AlphaGo”与韩国14 冠高手李世石之间的人机大战第三局中，李世 石没能挽回赛点，执黑中盘再次失利，在五番 棋的较量中总比分0-3落败，错失百万美元奖 金。[7] 2016年3月13日，谷歌人工智能“阿尔法 围棋”(AlphaGo)与韩国棋手李世石继续进行 第四场较量，经过4个多小时的比赛，最终李 世石战胜AlphaGo迎来首胜，终结三连败的同 时将比分扳成以1:3。[8] 3月9 第一局李世石认输[9] 3月10 第二局李世石认输[10] 3月12 第三局李世石认输[11] 3月13 第四局李世石胜[12]
李世石是哪位大神
李世石（朝鲜语：이세돌，朝鲜汉字：李世 乭），1983年3月2日生于韩国全罗南道，2006 年3月12日与女友金贤珍完婚，同年9月3号女儿 李慧琳出世。1995年入段，1998年二段，1999 年三段，2003年因获LG杯冠军直接升为六段， 2003年4月获得韩国最大棋战KT杯亚军，升为七 段，2003年7月获第16届富士通杯冠军后直接 升为九段。2006、2007、2008韩国围棋大奖— —最优秀棋手大奖（MVP）。棋风特点——李 世石属于典型的力战型棋风，善于敏锐地抓住 对手的弱处主动出击，以强大的力量击垮对手 ，他的攻击可以用“稳，准，狠”来形容，经常 能在劣势下完成逆转。
基于深度学习（Deep Learning）构建的神经网络是让AlphaGo表现智能的关键。 哈萨比斯表示，“蒙特卡洛树搜索在10年前是一个很大的创新，但我觉得我们对 AlphaGo做的是引进了神经网络这种直觉层面的东西。”依靠神经网络， AlphaGo能够跟人一样通过“直觉”判断 “大势”、“局面”，具有良好的“棋 感”。在此之前，这一领域的专家原以为这还要再等10年才能实现。
这次对弈的意义
美国未来学家库兹韦尔在《奇点临近》一书中认为，人工智能的进步会不断加速， 聪明的机器会设计更聪明的机器，这种自我强化最终会导致人工智能达到一个“奇 点”，成为远远超出人类智能水平的一种存在。
这次对弈的意义
对于本次人机大战的重要意义，王飞跃教授认为更体现在对搜索和优化问题的处理 上。“这将产生一个巨大的新行业，软件定义的系统、工厂、城市将成为现实，大 数据真正成了原料，数字化的经验、案例、预演都成为生产力，计算实验与计算优 化将成为管理的"新常态"，或许这就是新IT世代（Intelligent Technology，智能技 术时代）的真正开始。”
事件的最初与发展背景
据国际顶尖期刊《自然》封面文章 报道，谷歌研究者开发的名为“阿尔 法围棋”（Alpha Go）的人工智能机 器人，在没有任何让子的情况下，以 5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手 樊麾。在围棋人工智能领域，实现了 一次史无前例的突破。计算机程序能 在不让子的情况下，在完整的围棋游 戏中击败专业选手，这是第一次。
经过
李世石出现“神之一手” 第四局战胜AlphaGo 13日下午，经过4个多小时的比赛，最终李世石战胜AlphaGo迎来首胜，终结三连 败的同时将比分扳成以1:3。
被定格的结局？
2016年3月15日，人机大战第五场，在经过长达5个小时的搏杀后，人类棋手、韩国 围棋九段李世石投子认输，代表人工智能的AlphaGo最终将这场人机对决的总比分 定格在4:1，以压倒性优势宣告获胜。