AI大突破 完勝歐洲圍棋冠軍
Google出品 更近人類思維

[2016.01.29] 發表
Google的人工智能系統AlphaGo去年10月以五局全勝,擊敗三屆歐洲圍棋冠軍樊麾(圖後),被視為人工智能開發的一大突破。樊麾與替AlphaGo下棋的Google人員對弈,狀甚苦惱。(網上圖片)
樊麾(圖)稱與AlphaGo對弈開首時是有些輕敵。(網上圖片)

英國《自然》雜誌周三報道,Google研發的新一代人工智能程式AlphaGo以5比0的絕對優勢擊敗三屆歐洲圍棋冠軍,是電腦首次戰勝圍棋職業棋手。專家指這標誌人工智能發展邁出重大一步,更接近人類思維模式。Google已向來自韓國的世界頂級棋手李世石下戰書。研究團隊相信,有關技術適用於諸如協助醫生研判治療方案、改良氣候變化模型、製作「更聰明」手機等領域。

助醫生治病製「更聰明」手機

Google兩年前購入的英國人工智能公司DeepMind表示,他們去年10月邀請三屆歐洲圍棋冠軍、華裔職業二段棋手樊麾跟AlphaGo在倫敦對弈,結果AlphaGo在未獲讓子下,連勝5局。DeepMind行政總裁哈薩比斯(Demis Hassabis)指出,圍棋布子方式「可能較宇宙間的原子還多」,AlphaGo大勝「超出我們的預期」。

1997年,美國IBM超級電腦「深藍」擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫,技驚四座。2006年,人類又在中國象棋人機大戰中敗陣。新華社指出,許多人把希望寄託在圍棋上,認為這種比國際象棋和中國象棋都更複雜的棋類運動,可以成為抵擋電腦進攻的最後陣地。去年在AlphaGo與樊麾對戰之際,仍然有一些電腦專家認為,電腦需要再過10年才能在圍棋棋局上擊敗人類,一些職業棋手更稱「100年也許都還不夠」。

3階段成長 學人腦非靠計數快

哈薩比斯指出,若論計算,AlphaGo評估棋子擺位的運算能力其實僅及「深藍」的數千分之一,然而AlphaGo的優點並非以短時間作大量計算,而是更較接近人類下棋的思維模式。他說,這一人工智能系統的成長有3個階段﹕研究人員先讓它分析人類職業棋賽中的3000萬步棋,使之逐漸了解棋局變化;系統隨後「苦練」並像人類從錯誤中學習;最終能夠構思長線佈局以擊敗對手。在與樊麾對弈前,AlphaGo跟其他圍棋電腦遊戲比賽了500局,贏下499局。

樊麾:一子錯難返 弱點全被掌握

樊麾曾為中國少年圍棋隊成員。他接受新浪體育訪問指出,跟電腦對弈最感鬱結的是「不能失誤」。他自稱開首有些輕敵,己方本來形勢極好,可是一被對手逮到錯處便沒有扭轉機會,電腦完全掌握他的弱點。事後回想,他覺得AlphaGo「表現出的水平不是特別驚人」,但在當時局面下「正好可以擊敗」自己。

樊麾承認個人實力不能代表全體職業棋手,可是職業棋手「恐怕也沒有太多人能絕對做到」像AlphaGo那樣的大捷。國際圍棋聯盟事務局長李河鎮(譯音)說,單看AlphaGo與樊麾的棋局,「毫無由電腦下的感覺,說是兩人在下棋也令人相信」。韓國圍棋七段選手朴承哲(譯音)觀看棋局後說,AlphaGo的實力相當於七、八段棋手。

AlphaGo的名稱由兩部分組成,Alpha對應希臘語第一個字母,有「首要、關鍵」的意思,Go來自圍棋日語稱呼,在英語中也有「前進」的意思。

(綜合報道)

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