2016十大科技新闻评选 | 之七：围棋人“狗”大战，你还记得吗？

　　时光飞逝，2016年进入了倒计时。今年，国内外科技圈我们一起见证过的大新闻，你都还记得吗？

　　从11月底开始，我们将会带你依次回顾这一年中的重大科技新闻，并在年底进行投票，由你来选出2016年十大科技新闻~

　　围棋起源于我国，两个选手在矩形格子上交替下黑子和白子，目标是在比赛结束时比对方占领更多的地盘，在19×19棋盘上，每一步皆有250种走法，这250种走法中，接下来的每一步又将有250种可能的走法。

　　在象棋领域人类面对电脑已无优势后，围棋甚至被冠以“人类智慧最后高地”等名号。此前，最成功的围棋计算机程序，能达到业余人类选手的程度，还不能和专业选手在不让子的情况下一较高下。

　　3月9日至15日，人工智能程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）挑战围棋冠军李世石，人类与机器两种不同的智慧形式再次短兵相接。结果大家都还记得吗？阿尔法狗五战四胜。人工智能像一列火车，你听到了隆隆声，你盼着它来。它到了，一闪而过，便远远地把你抛在身后。

　　阿尔法围棋“三头六臂”

　　机器杀伐决断，只凭三种武器：神经网络、蒙特卡洛算法和评估局面。

　　首先，“阿尔法围棋”是一团神经网络，不是一本大全棋谱。它下棋不是翻谱，是跟人一样靠计算和直觉，但它“少年老成”，直觉更准。

　　职业棋手有种“棋感”，那是下了上万盘棋后，大脑见多识广，感觉到某一手的优劣，尽管说不出道理。临帖一万次，有了书法感觉；打谱一万遍就有了棋感。为什么？大脑=神经细胞+神经突触，突触是大脑的电线，经常“过电”的突触会更强壮。小孩子的大脑正是如此学习：伴随成功的快乐，刚用过的神经突触就会加强，习惯就养成了。

　　“阿尔法围棋”复制了小孩子的学习过程，成功了就调高相关通路强度，失败了就调低，使神经网络在自我对弈百万盘（用不同风格）后调整到最优。

　　“阿尔法围棋”的“肉身”是神经网络；在此基础上，它有两套心法：蒙特卡洛算法和评估局面。

　　蒙特卡洛算法很好理解，很多棋类软件都这么干。你吩咐狗熊去玉米田里掰一个最大的棒子，但玉米田太大，累死了也走不完。狗熊想了个主意：根据经验选十来个常出大棒子的地方，仔细找一遍。最后掰的大棒子，就算不是整块田里最大的，也差不离。这就是蒙特卡洛式的狗熊。

　　围棋盘是19乘19个位置，以前大家认为天文数字的可能性，电脑算不过来的。但蒙特卡洛算法只选取一小部分有希望的点来考虑。“阿尔法围棋”跟之前的“ZEN”等围棋软件都是如此，倒不出奇。

　　但加上了“价值网络”，“阿尔法围棋”一步登顶珠穆朗玛。它不需要推演到终局，只考虑落子之后二十步的局面优劣。“价值网络”负责给局势打分。只要保证落子二十步后局面不落下风，它就大胆地下。

　　跟李世石对弈两局，“阿尔法围棋”下出一些貌似的弱智棋，该占的便宜不占，还有一些“大俗招”（高手看来目光短浅的选择），旁观者说不清为什么。或许是“阿尔法围棋”在几百万盘对弈的经验基础上，选择了一条最没风险的去路，而人类所谓正招却排除不了局势转劣的可能？

　　人类下围棋，除了计算，更重要的是评估或者说“审美”，职业棋手们用“均衡”“厚实”去描述理想的棋形，并非算准了要赢，只是感觉棋局更美（等同于更有价值，胜率更高），“阿尔法围棋”再现了人类的天赋。

　　人机博弈六十年

　　自上世纪五十年代第一个博弈类计算机程序诞生以来，人机之间的博弈从未终止。60多年的博弈和反复超越，成为反映人类智慧的一面镜子，也引发许多人对人工智能发展的担忧。人工智能是如何从“陪练”变成“赢家”的呢？

　　1952年，英国计算机科学家克里斯托弗·斯特拉奇编写出第一个西洋跳棋程序。在50年代中期和60年代初，IBM的亚瑟·塞缪尔开发出了第一个能够“学习”的西洋跳棋程序，已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者，并在1963年击败了美国康涅狄格州的跳棋大师罗伯特·尼尔利。1989年加拿大艾伯特大学的乔纳森·谢弗开发出“奇努克”，虽在1992年的比赛中没能击败西洋跳棋冠军马里恩·汀斯利，但在1994年终于获得了世界冠军，被载入吉尼斯世界纪录。它是第一台在人类游戏项目上获得世界冠军的计算机。

　　西洋跳棋的规则毕竟过于简单。1962年，美国麻省理工学院的科学家阿兰·科托克编写了一个能够击败国际象棋业余爱好者的程序，不久该校的理查德·格林布赖特又开发出了MacHack VI型机，成为第一台有实力参与国际象棋锦标赛的计算机。1977年，美国西北大学的拉里·阿特肯和大卫·斯雷特开发的CHESS 4.6第一次能够击败A级国际象棋手。1988年卡内基·梅隆大学的默里·坎贝尔等人编程的HiTech赢得了宾夕法尼亚州国际象棋锦标赛，被授予大师头衔。

　　而1997年，IBM的“深蓝”计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能历史上的标志性事件。

　　除了逻辑领域，人工智能在自然语言方面的“才华”也在不断提高。1999年美国杜克大学科学家迈克尔·里特曼开发出了Proverb，能够准确解答《纽约时报》刊登的90%的纵横字谜。2007年伊利诺伊州立大学的阿亚拉·埃米尔和马克·理查兹发明的Quackle成为第一台赢得拼字游戏锦标赛的电脑。到2011年，IBM的沃森在真人答题节目《危险边缘》上击败了人类选手。

　　此外，卡内基·梅隆大学的汉斯·柏林格开发的BKG9.8于1979年击败了西洋双陆棋世界冠军。1997年艾伯特大学的迈克尔·布洛编写的Logistello，击败了当年的黑白棋世界冠军村上健。在博弈领域，计算机几乎天下无敌。

　　“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫

　　角逐人工智能，中国有望下出“好棋”

　　近年来，人工智能迎来寒冬后重生的鼎盛发展期，成为计算机科学研究的最前沿。全球科技商业预言家、畅销书《失控》作者凯文·凯利认为，未来20年，全球最重要的技术就是人工智能。