“ 咱们手谈思密达 ”
“ 你别故意输我”
虽然Google和Facebook都研究出了专门下围棋的人工智能，但果然谷歌还是心机婊……
3月9日，谷歌的人工智能AlphaGo（阿法狗）又要再次挑战人类的围棋领域，与他对弈的是世界冠军李世石。（好吧，李世石是曾经的世界冠军。就在前天，在农心杯最后一局大决战中，中国棋手柯洁战胜了擂主李世石。）
倘若那个时候，阿法狗赢了，可能又要来一波人工智能威胁论了。
不过，人工智能可不单单只在围棋上打击人类。
1996年，世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫与IBM的“深蓝”电脑进行了较量。
虽然，对战的第一局就败给了“深蓝”，但最后卡斯帕罗夫还是以总比分4:2的结果碾压了人工智能。
就在人们揶揄嘲笑人工智能的时候，1997年，“深蓝”与卡斯帕罗夫再战，卡斯帕罗夫以1胜2负3平败给了人工智能。
2008年，在赌城拉斯维加斯，一台名为“北极星2”的电脑，在德州扑克上连续击败了6名顶级职业选手。
要是以后能带着这台机器去赌场的话……
差评君怎么能生出这种邪念呢？好歹用猜拳来赢得世界啊~
喂喂喂，说好的纯靠运气呢，一台猜拳永远不会输的机器人居然通过观察，能在极短的时间内分析出对手的手势，迅速出拳，未有败绩。
How to play？
不过我们还坚守着最后的阵地—围棋，虽说阿法狗已经在1月28日战胜了欧洲冠军，但那毕竟只是欧洲。
不过值得一提的是……
在谷歌宣布人工智能阿法狗围棋击败欧洲冠军的消息，并且拿出100万美元作为奖金挑战李世石之后。那天谷歌的股价大幅上涨4.42%，市值涨了200亿美元。
9段李世石在“AlphaGo-李世石围棋挑战赛”的新闻发布会上自信满满：“老实讲，Pan Hui和AlphaGo的比赛水准没有达到我与AlphaGo比赛的水平。我听说AlphaGo一直在升级，就在我们谈话时它还在继续进步，所以说，相比于10月的比赛，我所面临的挑战会更大。尽管如此，我占据优势的事实是不会改变的。对我而言胜利是一定的，现在只剩下赢得完美不完美的问题了。”
好吧，那为什么人类在围棋上这么自信呢？
虽然差评君不懂，也听说过围棋是“千古无同局”，但是普林斯顿的研究人员硬生生地算出了19×19格围棋的精确合法棋局数的所有可能性：2081681993 8197998469 9478633344 8627702865 2245388453 05484256394568209274 1961273801 5378525648 4516985196 4390725991 60156281285460898883 1442712971 5319317557 7366203972 4706484093 5
差评君认真数了一下共171位数，这个数字比我们地球上的沙粒数量还要多，比人类已知宇宙的星球数量还要多！
差友们不信么？自己算去啊，不过研究人员建议，使用15TB硬盘空间、8-16核处理器及192GB内存的服务器，计算时间可能需要几个月。
而且围棋本身讲究的是形势，不是一子的得失与大小。
呃，这点并不是人工智能光依靠它强大的运算能力可以解决的，而围棋选手则具有高超的下棋思维。
那为什么谷歌又对阿法狗这么有信心呢？
因为阿法狗有两套学习功能，第一个是对高手棋谱的学习，第二个是自我对弈。
计算机可以利用自己存储和运算的优势将无数棋谱记住，而且在去年11月份，谷歌的阿法狗已经自行对弈了3000万盘了。直到现在，应该也还没有停下来吧！
阿法狗还具备“深度学习”这项神经网络技术，它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。
神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则，而是会分析大量数据，“学习”特定的方法。
从而可以获得以下能力：
第一步快速判断：用于快速地观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应。
第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为棋局中的评估依据。
第四步全局分析：利用第三步的学习结果判断整个盘面的赢面，实现从全局分析整个棋局。
嗯哼，可能谷歌给阿法狗的战术就是，利用开局库和残局库将与其对弈的选手赶到一个套路里，然后按着套路下棋，选手改变策略时，它也换成与之相敌的方法。
到底是赢是输，还是要看这5天的比赛。
[赛程：3月9日、3月10日、3月12日、3月13日、3月15日。
规则：贴目7.5目（向后下棋的选手贴目7.5目）。每位棋手各有两个小时的布局时间，3次60秒的读秒。
奖金：100万美元；谷歌已经表示，如果AlphaGo获胜，奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF)、STEM教育及围棋慈善机构（Go Charity）。]
不过，不论是阿法狗或是李世石赢，都还算是人类的胜利。
在人工智能故意输给人类之前，都不用慌。
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