按：本文作者為亮風(fēng)臺(tái)首席科學(xué)家凌海濱。

近日來(lái)，國(guó)際頂級(jí)科學(xué)期刊《自然》（Nature）?[1]上關(guān)于電腦戰(zhàn)勝職業(yè)圍棋選手的報(bào)道引起了人們對(duì)人工智能的廣泛關(guān)注，這是歷史上電腦首次在公平競(jìng)賽的條件下戰(zhàn)勝職業(yè)圍棋選手。即將到來(lái)的AlphaGo和李世石九段的大賽更多是讓人聯(lián)想起當(dāng)年深藍(lán)和卡斯特羅夫的對(duì)奕。

那么，既然已經(jīng)有了電腦戰(zhàn)勝?lài)?guó)際象棋冠軍的先例，為什么在圍棋這個(gè)領(lǐng)域還會(huì)引起這么大的關(guān)注呢？其根本原因在于,從計(jì)算的角度來(lái)看，圍棋比國(guó)際象棋難的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是一兩個(gè)數(shù)量級(jí)。象棋的棋盤(pán)上的位置只有圍棋的大約六分之一，這就決定了圍棋的計(jì)算復(fù)雜度（簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)就是可能出現(xiàn)的不同棋局的總數(shù)）遠(yuǎn)超國(guó)際象棋，從目前人類(lèi)實(shí)用中接觸的數(shù)字來(lái)看，幾乎是一個(gè)無(wú)窮大數(shù)。不太理解的朋友可以參考“一張紙如果能對(duì)折64次可以從地球伸到月球”的傳說(shuō)。

換個(gè)角度來(lái)說(shuō)，以目前計(jì)算機(jī)的能力而言，想窮舉搜索或者嘗試所有可能的棋局變化是完全不可能的。基于這個(gè)原因，雖然計(jì)算機(jī)已經(jīng)在國(guó)際象棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝了人類(lèi)，計(jì)算機(jī)在圍棋上戰(zhàn)勝人類(lèi)一直被認(rèn)為是一個(gè)尚需時(shí)日的事情。包括學(xué)術(shù)界和圍棋界在內(nèi)的大部分專(zhuān)業(yè)人士都沒(méi)有想到這么快計(jì)算機(jī)就可以和專(zhuān)業(yè)棋手一決高下了。

從目前的趨勢(shì)看，無(wú)論這次AlphaGo能否戰(zhàn)勝李世石，計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝?lài)?guó)際頂尖圍棋選手只是早晚的事情。而這次舉世矚目的比賽其成敗具有的更多的是象征性的意義。

AlphaGo能夠匹敵或戰(zhàn)勝職業(yè)選手這一事實(shí)，對(duì)于人工智能乃至整個(gè)科技的發(fā)展，都是一個(gè)極為重要的標(biāo)志和鼓舞。由此帶來(lái)的技術(shù)突破和信心必將進(jìn)一步推動(dòng)人工智能尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用。事實(shí)上，除了DeepMind的AlphaGo以外，其他的一些研究組也在計(jì)算機(jī)圍棋方向取得了令人期待的進(jìn)展，比如來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)最近的工作?[2]。

不出大家的意外，這次使AlphaGo大放光彩的核心技術(shù)是近年來(lái)蒸蒸日上的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。自2006年Hinton再度引爆深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮之后，深度學(xué)習(xí)在十年間幾乎橫掃所有人工智能相關(guān)的領(lǐng)域，在語(yǔ)音和視覺(jué)等領(lǐng)域的眾多問(wèn)題中頻頻取得突破性的進(jìn)展。很多學(xué)者和工業(yè)界研發(fā)人員也從最初的謹(jǐn)慎懷疑態(tài)度轉(zhuǎn)向積極跟進(jìn)，進(jìn)而推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在理論和實(shí)踐兩方面的迅猛發(fā)展。就亮風(fēng)臺(tái)在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)而言，盡管深度學(xué)習(xí)在實(shí)用時(shí)還需要克服一些諸如實(shí)時(shí)性的挑戰(zhàn)，但我們亮風(fēng)臺(tái)已經(jīng)在一些實(shí)際應(yīng)用中（比如大規(guī)模圖片識(shí)別和人臉?lè)治觯┏晒Φ氖褂昧松疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，并且期待在不久的將來(lái)會(huì)取得更好的結(jié)果和推廣。

下面就我個(gè)人的理解來(lái)對(duì)這次比賽下注。首先聲明，雖然我們?cè)诳蒲泻蛻?yīng)用上都在使用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)（如今想不用都難啊），我本人對(duì)于深度學(xué)習(xí)研究有限，所以下面觀點(diǎn)僅僅是很主觀的個(gè)人觀點(diǎn)?？偟膩?lái)說(shuō)，這次人機(jī)大賽，我覺(jué)得AlphaGo的勝率不高，感覺(jué)在30%以下。下面就幾個(gè)方面解釋一下我的理由。

一、AlphaGo之前戰(zhàn)勝的歐洲圍棋冠軍樊麾是職業(yè)二段，棋力和世界冠軍的九段李世石有很大的差距。

李世石本人認(rèn)為“AlphaGo和我約差2子”?[4]，也是符合圍棋段位之間的基本差距的?[5]。這一觀點(diǎn)得到了棋界諸多當(dāng)前頂尖棋手的認(rèn)同，參見(jiàn)?[6]。當(dāng)然，由于機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，AlphaGo是有可能在這次比賽前的時(shí)間內(nèi)得到棋力上的飛速提高，理論上是有可能進(jìn)步到頂尖棋手的能力。但是，這種提高并不是能夠輕而易舉實(shí)現(xiàn)的，參加下面的解釋。

二、深度學(xué)習(xí)畢竟還是要學(xué)習(xí)的，而學(xué)習(xí)是要樣本和訓(xùn)練的。

盡管AlghaGo可以很容易的獲取大量歷史上的棋局資料，但是李世石這樣的頂尖棋手的棋局資料還是有限的。更重要的是，計(jì)算機(jī)棋手和頂尖專(zhuān)業(yè)棋手的對(duì)局資料非常稀少。之前零星的幾次疑似AlphaGo和高手在弈城圍棋網(wǎng)上的比賽和即將進(jìn)行的比賽差距還是太大，應(yīng)該不足以彌補(bǔ)這個(gè)訓(xùn)練樣本上的缺陷。

三、反過(guò)來(lái)從棋手的角度來(lái)看，頂尖的專(zhuān)業(yè)棋手對(duì)于機(jī)器棋手的行棋方式和漏洞可能更為敏感也有更強(qiáng)的應(yīng)對(duì)方式。

比如，很多高手都指出了在AlphaGo-樊麾棋局中的一個(gè)明顯失誤?[6]（這個(gè)嘛，只有業(yè)余11級(jí)水平的我其實(shí)沒(méi)有看懂）,這樣的漏洞相信不會(huì)被李這樣的高手放過(guò)的。當(dāng)然，人也有狀態(tài)不穩(wěn)定和犯糊涂的時(shí)候，不過(guò)高手發(fā)生這種狀況的概率是很低的。

四、確實(shí)存在一種可能：AlphaGo可以通過(guò)頭一局或兩局迅速學(xué)習(xí)和調(diào)整。不過(guò)我個(gè)人感覺(jué)即使如此也不太容易達(dá)到擊敗李世石的水平，中間差距還是有些大，更多的樣本才會(huì)更可靠一些。一個(gè)參考是當(dāng)年深藍(lán)和卡斯特羅夫的第一次比賽?[7]。

總結(jié)一下來(lái)說(shuō)，基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)使得計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝專(zhuān)業(yè)棋手，雖然比大多數(shù)人預(yù)料的要早，并不是完全意外的。作為人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者，我們應(yīng)該更多的感到鼓舞，并期望從相應(yīng)的技術(shù)泛化中汲取指引我們前進(jìn)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，使我們能在具體的應(yīng)用領(lǐng)域上不斷前進(jìn)。

參考資料：

1. "Google AI algorithm masters ancient game of Go, Deep-learning software defeats human professional for first time." Elizabeth Gibney, Nature, 2016

2. "Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction," Yuandong Tian and Yan Zhu, International Conference on Learning Representations (ICLR), 2016.

3. "Reducing the dimensionality of data with neural networks." Hinton, G. E. and Salakhutdinov, R. R., Science, 2006.

4. "Deep Blue versus Garry Kasparov," Wikipedia

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