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　　Google旗下的科技公司DeepMind研发出了第一款击败了人类围棋王的人工智能（AI，Artificial Intelligence）。但网络巨头Google究竟为何愿意斥资百万，召集AI领域的顶尖专家，去开发一款AI棋手？

　　首先，围棋可不仅仅是一款棋类游戏，它都2000岁了，比你姥爷的姥爷的姥爷…………还老。如今，全世界范围内共计超过6千万围棋玩家，包括一千名职业棋手。而数十年以来，在人工智能界，研发出一款足以击败人类顶尖棋手的超级计算机一直是最有挑战性的难题之一。

　　虽然围棋的规则看似很简单：两位玩家在19x19路的棋盘上交替落子，占据尽可能多的地盘。但这简单的规则中衍生出了无与伦比的复杂性和美感，充满了无限的可能性。围棋的有效落子位置要比象棋多得多。其实，纵使在宇宙中的每一个原子上都进行一场象棋比赛，所有的路数总和还是远不及一盘围棋的路数。

　　因此，人工智能研究人员长久以来将围棋视为一个“重大的挑战”。早在上世纪九十年代人类象棋冠军就已经败给了计算机，然而围棋手则一直保持不败。因此计算机的这次胜利实现了真正意义上的历史性突破。

　　游戏在AI研发中扮演“小白鼠”的角色

　　自从上世纪五十年代“人工智能”或“AI”一词首次出现以来，它可以解决的问题就一直在加速增长。举个例子，某宝可以根据购买历史将你想买的东西猜出个大概，度娘也能自动识别并补充你没填完的关键字。这两个例子都要归功于近年来AI的突飞猛进呢。

　　围棋起源于2000多年前的中国，如今已成了数以百万人的休闲娱乐必备

　　电脑游戏一直是开发AI能力的重要试验台，扮演“小白鼠”的角色。因此各种AI超级玩家频频横空出世，在跳棋、象棋、拼字游戏、步步高以及扑克等游戏中击败人类。

　　游戏提供了诸多既有意思又复杂的问题—它们都有明确的规则和目标：胜利。为了赢得胜利，AI被赋予强大的计算能力，能推测各种可能的结果，在众多可能性中选择对己方最有利的一种—这跟顶尖人类玩家的运筹帷幄不谋而合。

　　不过，围棋路数的搜索空间极大，以前的电脑缺少判断谁占上风的“大局观”，可以说，在AI的众多目标中，人类围棋手属于“我不是针对谁”的水平。早在2001年，开发出完美跳棋AI的乔纳森-谢弗（Jonathan Schaeffer）就曾表示：“要想做出世界冠军级的围棋软件，还需要数十年的研发”。直至最近，以最先进的科技水平，达到这个目标似乎还要十年。

　　突破来了

　　最近Google在《Nature》杂志上发表了文章，详细叙述了这台机器如何通过分析人类职业棋手的无数次棋局，每秒模拟上万次落子的可能结果，来“学会”下围棋。再说具体点，DeepMind研究人员着重于训练“卷积神经网络”（Convolutional Neural Networks），这是一种模式识别算法，模拟人脑部和视觉系统的高级结构，以此来判断棋手的招数，这种算法在近几年的进展井喷着呢。

　　研究人员将上述技术与“蒙特卡洛树搜索法”相结合，后者是通过随机性、计算机自主学习来智能预测棋局走势的。这种搜索技术不仅使电脑围棋软件如虎添翼，而且在许多其它领域也应用甚广。

　　这样一来，这款棋手不仅在AI界大杀四方，还将现任欧洲冠军樊麾以5-0挑落马下（樊麾：我没放水啊，昏招都被它抓到了）。

　　AI就此征服围棋这座高峰

　　围棋的奥秘似乎已经被AI所破解，AI需要一个新的目标了--一只新的“小白鼠”。研究人员把目光投向了正在蓬勃发展的电子游戏产业。来自约克智力游戏和游戏智能中心（centre for Intelligent Games and Game Intelligence）的研究人员表示，他们现在正着手的项目譬如有，开发以娱乐（而非胜利）为目的的AI，以及用游戏来改善阿尔茨海默综合症患者的生活。如DeepMind这样的跨领域实验室和游戏产业、大公司之间的合作将有可能创造下一个AI领域的里程碑。

　　但是这离现实世界还有一步之遥，现实中充满了摸棱两可的问题，比最复杂的桌游还要棘手。只要是数据可得，效果可以测量评估的领域，比如医药、教育、科学，等等，都肯定能应用这项征服围棋的新技术。

　　那么问题来了，Google是不是将AI推向了通用智能的新时代，机器也可以像人一样思考（甚至超越人类）？将来AlphaGo会不会像好莱坞电影里那样，给人类带来幸福（和梦魇），像电影里一样有自我意识、感情和心理动机？走着瞧吧！玩笑归玩笑，可以肯定的是，这项里程碑指向了一个美丽的新世界，在那里，AI会一如既往地帮助人类在错综复杂的社会中做出更好的决定，让我们的生活变得更好。

　　（文章来源：蝌蚪五线谱）