柯潔

雷鋒網按：AlphaGo 終于又來了。5 月23 日，也就是明天，曾在去年以一己之力將“人工智能” 浪潮帶到新層次的圍棋人工智能AlphaGo 就將再次出馬。在這次為期5 天的活動當中，AlphaGo 將會與世界最頂尖圍棋選手柯潔展開正式對決，同時還會進行耳目一新的“配對賽” 以及“團體賽”。

賽程

目前雷鋒網了解到的具體賽程如下：

5 月23 日，開幕式、柯潔vs AlphaGo 三番棋第一場；

5 月24 日，人工智能論壇；

5 月25 日，柯潔vs AlphaGo 三番棋第二場；

5 月26 日，配對賽，團隊賽（相談棋）；

5 月27 日，柯潔vs AlphaGo 三番棋第三場。

這次比賽核心目的只有一個——在公開場合驗證AlphaGo 的實力，看是否已經打造出了在圍棋上超越所有人類的“AI”。

作為國內最重要的科技媒體，雷鋒網也將全程跟蹤此次賽事。但在比賽正式開始前，有幾個問題你可能需要了解一下：

1. 這次的“新AlphaGo” 跟“老AlphaGo” 有什么不同？

2. 柯潔能否戰(zhàn)勝“新AlphaGo”？

3. 比賽相關直播應該如何觀看？

新AlphaGo：砍斷“人類束縛”

作為一個從2014 年發(fā)展至今的圍棋人工智能項目，其實AlphaGo 在發(fā)展歷程中使用過多個名字，比如最早期亦城圍棋上的“DeepMind”，又或者是之前在野狐平臺上的“Master”。那么這次的“新AlphaGo” 是否也只是一個新名字？

答案必然是否定的，之前起新名字很可能有保密、個人喜好等原因，但這次新添加的“新” 字只為了突出一點——這是“機器自學” 為主的一版AlphaGo。

這一點判斷的線索，來自于今年初，Master 在網絡上一口氣橫掃60名人類棋手的時候。

這種表現(xiàn)，與將近一年前的“老AlphaGo” 可謂天差地別。想要達成這樣的成績只有一種可能——DeepMind 尋找到了一種機制來擺脫圍棋中的“人類束縛”。

迷之改進：一舉讓AlphaGo 成為人類老師

作為一個極其特殊的棋類和任務，圍棋擁有數(shù)量極其龐大的可能性，總的局面數(shù)量達到10^172，而可觀測宇宙范圍內的原子數(shù)量不過10^80。這也意味著窮舉絕對不是一條明智的路線。

最終DeepMind 給出了一套能夠“模擬” 出人類頂尖高手的方案：深度學習+ 蒙特卡洛搜索樹+ 自我進化。

如果你對其中的細節(jié)感興趣，推薦閱讀國內人工智能創(chuàng)業(yè)公司彩云AI 創(chuàng)始人、CEO 袁行遠在知乎上的相應回答。

深度學習用以分析人類棋盤，蒙特卡洛搜索樹用來減輕工作量，自我進化用來提升能力。但有限的運算能力還是給DeepMind 出了一個不小的難題，后者最終想出了一個辦法：只對學習到的人類棋招進行蒙特卡洛搜索樹運算，這恰如人類棋手依賴定式。

定式，又名定石，指的是人類下圍棋長久積累下來的一種經驗，對弈雙方在特定情況下會遵循固定下法。著名棋手吳清源則將簡單描述為“在角部彼我棋子接觸時最合理的走法”。

這些定式被記載在各式各樣的棋譜當中，成為新手入門必看的書籍。

雖然定式是某種意義上是最合理的走法，但它卻是理想化條件下的產物，想要完整復現(xiàn)定式，意味著雙方都必須抱有同樣的理想化思路。而歷史上并不缺乏不遵守定式，或者用新定式打敗對方的事例。

問題來了，為什么千變萬化的圍棋會出現(xiàn)定式？而且死守定式會輸，不學習定式也會輸。答案只有一個——人類需要定式來減少圍棋上面的變化，這樣進入中盤之后人類才能利用自身能力掌握棋局走向。

湊巧的是，這回我們遇到的是運算能力遠超人類的計算機，讓掌握更多乃至全部圍棋奧秘擁有了一絲可能。

但究竟新AlphaGo 怎么樣擺脫“人類束縛”？參考之前“老AlphaGo” 的工作方式，排除運算過程中所有人類元素可能是最徹底的方法。但這樣一來就必須找到另外一種減輕運算壓力的策略。目前來看，這個秘密也只能等DeepMind 方面稍后公開了。

人類敗局已定？

盡管去年人類代表是韓國選手，但明眼人都可以看出當下和去年圍棋人機比賽的熱度差別。這從另外一個側面也反映出了絕大部分觀眾的看法：這次人類要輸。