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新聞分析:這一次,為什麼大咖們猜錯了

2016年03月14日 14:32:52 來源: 新華社

(體育)(3)圍棋——人機大戰:李世石取得首勝

    3月13日,韓國棋手李世石九段在賽後記者會上開心不已。當日,在韓國首爾舉行的人機大戰第四局比賽中,韓國棋手李世石戰勝人工智慧“阿爾法圍棋”,獲得首勝,總比分1比3。 新華社記者姚琪琳攝

  新華社北京3月14日電 新聞分析:這一次,為什麼大咖們猜錯了

  新華社記者劉石磊

  “除了以5:0戰勝它以外,其他都沒有意義。”

  這是“人機大戰”前,李世石對韓國媒體發表的“宣言”。自信滿滿的不只李世石一人,許多圍棋高手、甚至電腦專家,都看好人類棋手取勝。然而,“阿爾法圍棋”連中三元,絲毫不講“情面”。

  不看好電腦,首先源于對圍棋這一“人類智慧高地”的信心。這種源自中國的古老遊戲難度之高毋庸置疑:361個交叉點可讓棋盤上變幻無窮,千古不同局。電腦難以“故技重施”,用擊敗卡斯帕羅夫和中國象棋大師的“窮舉”法取勝。

  也正因如此,電腦在“稱霸”西洋棋和中國象棋後,始終難以在圍棋上佔到便宜。即使在去年10月戰勝歐洲冠軍樊麾後,“阿爾法圍棋”也沒能得到多少高手的“正視”——他們認為樊麾遠非頂級水準。

  圍棋專家畢竟不是電腦專家。他們信賴10年內獲冠軍頭銜最多的人,不認為“初出茅廬”的一款軟件能有什麼過人之處。況且與樊麾一戰,“阿爾法圍棋”確實只有“業余頂級水準”。

  但是,“阿爾法圍棋”與“深藍”等前輩最大的不同,恰恰在于學習能力和演算法的優化。

  按照“阿爾法圍棋”開發團隊在英國《自然》雜志發表的論文,其技術架構模倣人類大腦神經模式,會分析人類棋手的不同策略,然後自己“苦練”下棋並從中學習提高。

  並且,“阿爾法圍棋”不以計算速度,而以優化的演算法取勝。它會先評估棋盤上各個位置的“價值”,再選擇在哪落子。這可以幫助它減少大量無用計算,更智能高效。與“深藍”相比,“阿爾法圍棋”所評估的棋子位置只有數千分之一。

  學習能力意味著棋力可不斷提高,優化演算法意味著智能程度更接近人類棋手。這兩點相加,使得“阿爾法圍棋”的真實水準,在3月9日落子之前,無人可知。

  是的,就拿學習能力來説,不要説圍棋專家難以理解,即使人工智慧專家,也很難確切地知道。正如美國臉書公司人工智慧項目負責人田淵棟所説,這種能力是其開發者事先也估計不到的,“只有試了才知道,人工智慧研究就是這樣”。

  從科研角度講,眾多大咖猜錯對弈結局,説明人工智慧技術的進步驚人。許多專家此前認為,電腦戰勝圍棋職業棋手,至少還要10年。“阿爾法圍棋”的勝局顯示出,這一領域的技術發展已經超出預期。

 

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【糾錯】 [責任編輯: 田明 ]
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