三联生活周刊:人机大战(2016年第12期)

近日的围棋人机大战，很多人折服于AlphaGo的精准、聪明和大局意识。人们问AlphaGo为什么如此厉害，工程师给出的答案是它有“两个大脑”：一个输入了3000万盘人类棋手对弈数据，通过“自我对战”来进行增强学习，改善此前的决策网络；另一个通过价值网络来进行整体局面判断，决策网络与价值网络协作决定落子位置。AlphaGo的技术架构采用的是模仿人类大脑神经的模式，通过深度学习把人工神经网络的层级大大增加，提升了计算能力。AlphaGo的胜利，让如今已经很火的深度学习益发成为人工智能领域的焦点。与国际象棋相比，围棋的复杂度又以指数级增长——对于一个19×19的围棋棋盘而言，一共有361个位置，而每个位置可以单独放置黑棋、白棋或者留空，理论上所有的可能组合是3361种，其下法的组合超过170位数。就像DeepMind的创始人哈萨比斯一次次向并不熟悉围棋的西方媒体强调的：“棋盘上排列组合的可能性超过了宇宙中的原子数量。”什么样的机器能承担如此庞大的数据运算量呢？作为一种令人敬畏的美妙游戏，围棋的魅力之一就在于，千变万化的棋盘空间很多时候没有标准答案，局面的好与坏、厚与薄、领先和落后，连职业高手也常常难以判断。那么，AlphaGo又是如何在无穷无尽的可能性中进行选择，并下出这种完全不按棋理出招，却又妙不可言的招数的呢？随着时间的推移，这些能自己学习，而且能学习多种任务的机器，解决问题的能力会越来越强，有可能最终通向一个人类思维层面的人工智能。但是，这样的机器对人类来说到底意味着什么？无论我们举杯庆祝AlphaGo，还是李世石所代表的智慧，都应该认真考虑这个问题。

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