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计算机能否攻陷人类智力运动的“最后堡垒”
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原标题：（围棋）题：计算机能否攻陷人类智力运动的“最后堡垒”
新华社北京２月２５日体育专电 题：计算机能否攻陷人类智力运动的“最后堡垒”
新华社记者王镜宇
２月２２日，由谷歌公司的团队研发的计算机程序“阿尔法围棋”将和前世界围棋第一人李世石展开五番棋挑战的消息正式发布，这场备受瞩目的围棋“人机大战”迅速升温。究竟是拥有人工智能的计算机攻克人类智力运动的“最后堡垒”，还是李世石捍卫人类智力的荣誉？不管会不会下围棋，人们都想知道这个问题的答案。
围棋是目前世界上难度最大的智力游戏。仅仅两个多月以前，计算机围棋程序战胜顶尖人类围棋手的道路看上去还很漫长。在北京举行的美林谷杯首届世界计算机围棋锦标赛中，来自韩国的著名程序“石子旋风”夺得冠军。但是，在随后进行的一场和中国围棋名人连笑七段的“人机大战”中，“石子旋风”受四子和五子连败两阵，被打到让六子之后才险胜一盘。以“石子旋风”的表现为参照，计算机程序要想复制当年“更深的蓝”击败世界冠军卡斯帕罗夫的伟业犹如痴人说梦。
然而，２０１６年１月底，突然传来令人震惊的消息：此前不为人所知的程序“阿尔法围棋”在另一场“人机大战”中５：０大胜欧洲冠军、樊麾二段，成为有史以来第一位战胜围棋职业选手的计算机程序。更可怕的事，这个据说拥有“学习能力”的程序和樊麾的比赛是去年１０月进行的，因为配合《自然》杂志的发表才推迟了公布时间。从去年１０月到现在，电脑的围棋水平还有可能进一步提升。
要知道“阿尔法围棋”到底有多厉害，樊麾是目前最重要的参照物。虽然樊麾拥有职业二段的称号，但他多年不在围棋中心地中、日、韩参与一线赛事，大约是胡煜清这样顶尖业余高手的水平。职业棋手李幢硎荆荻嗍耙灯迨值呐卸希印鞍⒍ㄎ濉痹凇叭嘶笳健敝械谋硐掷磁卸希笤际嵌ゼ馄迨秩孟戎寥孟鹊固洌戳阶右阅冢┑乃健
即便如此，计算机围棋程序的进步速度也令人感到恐怖。横空出世的“阿尔法围棋”一举成为当今最厉害的计算机围棋程序。与受六子险胜连笑的“石子旋风”相比，它的实力上升了三、四个子，这在计算机围棋领域无疑是巨大的飞跃。
中国围棋队总教练俞斌对计算机颇有研究，自己还为国家队的管理写过程序。去年１１月，他曾经表示有生之年很难看到计算机围棋程序战胜人类。可是，“阿尔法围棋”战胜樊麾的棋谱面世之后，俞教头的想法有了很大变化。
“我觉得他们是找到了质的飞跃，但是现在我们还蒙在鼓里。我看了很多相关的资料，他们弄得有些神秘，我非常想知道其中的奥秘，这真是个‘谜’啊！”
俞斌表示，对于一个程序员而言，万变不离其宗，最重要的是数据结构和算法。但是，从现有的资料来看，他还无法判断“阿尔法围棋”用的是什么样的新算法。据他猜想，可能是在模式识别、图形识别或者模型匹配方面实现了重大优化。
北京邮电大学教授刘知青是国内计算机围棋的专家。据他介绍，最近１０年蒙特卡洛树搜索技术和机器学习技术的发展加快了计算机围棋的发展进程。去年１０月，他就在计算机世锦赛发布会上乐观地表示，电脑在围棋项目上战胜人类的那一天，在座的有生之年应该可以看到。
据刘知青分析，“阿尔法围棋”之所以这么厉害是应用了“深度神经网络”技术，大大提高了蒙特卡洛树搜索的质量。谷歌的研究团队中有很多人都是相关领域的大家，这次爆发的背后也有他们多年的深厚积累。
对计算机围棋技术的发展，刘知青始终充满信心。不过，在记者请他预测李世石和“阿尔法围棋”的“人机大战”的结果时，他说这只能是“盲人摸象”。
“如果一定要摸的话，我觉得机器的胜面更大一点？”
卡耐基梅隆大学机器人系博士田渊栋是脸书（ＦＡＣＥＢＯＯＫ）人工智能组研究员、脸书智能围棋程序黑暗森林（ＤＡＲＫＦＯＲＥＳＴ）的负责人和第一作者。
据田渊栋介绍，谷歌的研究团队起步早、投入大、动作快，而他自己是在２０１５年５月份看到他们在２０１４年投稿的论文之后，才开始做“黑暗森林”。如今，“黑暗森林”已经达到业余五段的水平，今年１月参加ＫＧＳ(著名的网络围棋服务器)的月度计算机围棋程序锦标赛时名列第三。如果不是当时出现了技术失误，很可能要拿冠军。
田渊栋在“知乎问答”中说，“阿尔法围棋”的开发团队训练了一个走子的神经网络，又训练了一个可以评估局面的网络，然后在蒙特卡洛树搜索中同时使用这两个网络，后者用了两千万局的自我对局的结果训练。总之，谷歌团队的做法充分利用了大数据加深度学习的优势，而几乎完全没有用到围棋领域的知识。“若是以后棋力能再往上走，我也不会惊讶。”
在被问到即将展开的“人机大战”的结果时，田渊栋谨慎地表示“不好说，我也很期待”。
曾经获得过１４个世界冠军头衔的李世石是这次人机大战的主角。他说，观看了“阿尔法围棋”与欧洲冠军此前的对局棋谱后，他认为人工智能还没达到跟他争胜负的水平。“尽管人工智能学习能力强，实力会有所提升，但它的水平大概是我让先的水平，”李世石说，“５盘棋应该不会是３：２，可能是４：１或５：０，我会赢。”
世界棋坛风头最劲的新锐、１８岁就已手握３个世界冠军头衔的柯洁则预测说，李世石将以５：０击败“阿尔法围棋”。但他也提到：“据说电脑每时每刻都在学习，就在我们打电话这会儿可能都在进步，所以不知道到时候会是一个什么状态，不过不出意外的话，应该还是李世石获胜。”
包括柯洁、俞斌在内，很多职业高手认为这次的“人机大战”还是李世石的赢面大。而曾经旅美的著名国手江铸久却认为，李世石未必会赢得那么容易。
当年旅居美国期间，江铸久结识了美国数学家埃尔温?伯利坎普，又通过他接触到美国研究智力运动计算机程序的圈子，对于计算机围棋程序的发展进程非常熟悉。他说，几年以前，美国的一些计算机专家就认为蒙特卡洛树搜索的出现让计算机在围棋项目中战胜人类成为可能。当时之所以不行，是因为研究力量不集中，还有经费的问题。最近几年，神经网络和大数据发展迅速，而谷歌研究团队的优势在于他们技术的强大和对神经网络的应用。
在江铸久看来，“阿尔法围棋”的厉害之处在于它对人脑思维的模仿。职业棋手可能会忽略的一点是，“阿尔法围棋”的表现可能具有“遇强愈强”的特点。以樊麾作为参照物，并不一定能完全反映“阿尔法围棋”的真正实力，因为对手还不够强。
江铸久说：“李世石和电脑下的是五番棋，前三盘我不看好电脑，但是电脑很可能会越来越厉害。”他半开玩笑地表示，愿意开盘赌电脑赢第五盘。江铸久还说，虽然“人机大战”是五番棋，但实际上只要电脑赢一盘就相当于是电脑赢。
“只要电脑赢一盘，电脑超过人类的时间点就已经到了。现在是职业高手和业余棋手下‘多面打’，将来可能会是电脑跟职业高手下‘多面打’。”（完）
(责编：杨磊、胡雪蓉)帐号:密码:下次自动登录{url:/nForum/slist.json?uid=guest&root=list-section}{url:/nForum/nlist.json?uid=guest&root=list-section}
贴数:1&分页:低语的小猪发信人: debi (低语的小猪), 信区: Weiqi
标&&题: Re: 如果围棋被计算机攻克，那么还有什么比较厉害的棋牌呢
发信站: 水木社区 (Fri Mar 11 13:54:35 2016), 转信 && 以前下围棋的人群跟打桥牌的人群跟有很高重合度，从上面的回帖看来现在好像很少了。
【 在 pupop (lient Applications) 的大作中提到: 】 && -- && ※ 来源:·水木社区 ·[FROM: 58.247.11.*]
文章数:1&分页:计算机战胜人类再等100年 围棋变化多过宇宙原子_棋牌_新浪竞技风暴_新浪网
计算机战胜人类再等100年 围棋变化多过宇宙原子
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围棋变化无穷
　　Google DeepMind 实验室的 AlphaGo 把欧洲围棋冠军樊麾干翻了，这条新闻都看过了吧，这里咱聊点儿不太一样的东西。
　　首先，要说说围棋是个什么游戏。规则很简单，一人拿黑子一人拿白子，在棋盘 361 个交叉点上轮流下子，落子不得移动。一个点周围的四个点都是“气”，子周围没气就死了，死棋则被拿走。在棋盘 361 个点下满后，数数谁地盘大，谁就赢了。可以说，围棋是一个“圈地游戏”。
　　最简单的规则，最复杂的变化。
　　为什么这么重要呢？因为是机器第一次在这项竞技游戏上胜过人类。虽然 1997 年超级计算机“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，但围棋一直被认为是人工智能难以攻克的题目。
　　2013 年，日本电圣战上，电脑围棋 CrazyStone 打败了石田芳夫九段（石田让四子）。石田赛后评论 CrazyStone：“大约与业余六段水平相当……天才啊！”这次比赛算是电脑围棋的一次小突破，但由于有让子，算不上是真正的胜利。
　　在“通关”国际象棋之后，围棋不可避免地成为了人工智能科学家要攀登的下一座山峰。不过许多媒体以及职业选手对此并不太在意，认为计算机击败人类围棋手几乎是不可能的任务。许多媒体都曾发出如是论断：
　　计算机要在围棋上战胜人类，再等100年吧！
　　接下来要说点复杂的东西
　　围棋到底复杂在哪里？
　　参照维基百科上“游戏复杂度”词条，可以通过两种方式衡量棋类游戏的复杂性，一是状态空间复杂度，二是博弈树复杂度。
　　状态空间复杂度：围棋是 10 的 172 次方，中国象棋、国际象棋分别是 10 的 48 次方、46 次方。
　　博弈树复杂度：围棋是 10 的 300 次方，中国象棋、国际象棋分别是 10 的 150 次方、10 的 123 次方。
　　不多花篇幅解释两个名词的内涵，光看数字大小就知道围棋的变数远远多于象棋，但这还不足以说明围棋的复杂性。Facebook 智能围棋负责人田渊栋在知乎上有此一说：
　　单单拿游戏的状态个数去比较它们的难度是不准确的。有很多状态空间广阔但是易解的例子。让计算机投篮，出手的方向，速度，篮球的旋转，每个变量都是连续因而有无限可能，但是计算机试几次之后很快就能找到最优解……
　　围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。这两点加起来，迫使目前计算机只能用穷举法并且因此进展缓慢。
　　围棋本已复杂，计算机更是要将围棋转化为 0、1，再穷举出所有可能的状态，最后进行决策——这项工作极为繁重。本次机器胜利意味着人们为这项工作找到了一个相对简单的解决方案，但仍说不上是质的突破。据爱范儿 CTO 何世友介绍，人工智能可以在三种情况下完爆人类棋手：
　　计算机性能无限强大，穷举之；
　　计算机穷举效率提高，高效穷举之（如神经网络）；
　　新型计算机出现（如量子计算机）。
　　目前 Google 的 AlphaGo 正处在第二阶段。另外世友还指出，不必过分解读这次胜利——
　　人类处理 123+321=444 只需要三次运算，而计算机 CPU 需要进行上百次运算才能得出同样的结果。现在人工智能战胜了人类棋手，是策略优化和硬件运算速度提高共同作用的结果，换句话说，是人类战胜了人类。与其惶惶论机器将征服人类，不如说得益于计算机的帮助，人类的诸多智慧能够更快得到验证，这对人类文明进步的提速将不可估量。20 世纪中叶以来，在计算机的帮助下数学家们解决了三大数学猜想之一的四色问题以及克卜勒猜想，这便是最好的佐证。
　　深度学习只是机器学习领域的一个分支。有趣的是，从近年机器学习领域的发展来看，似乎深度学习已经统治了这个领域。这是一瓶好的万精油。有意入机器学习坑的同学们赶快上，不要放过它。
　　（爱范儿）
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答: 出现这种情况,你最好还是多卧床休息吧,要不然容易流产或者早产的
答: 中国象棋是中国正式开展的78个体育运动项目之一，为促进该项目在世界范围内的普及和推广，现将“中国象棋”项目名称更改为“象棋”
答: 中国象棋是中国正式开展的78个体育运动项目之一，为促进该项目在世界范围内的普及和推广，现将“中国象棋”项目名称更改为“象棋”
答: 大脑在高速运转呀，它是属于竞技类的，体育竞技这个类别的涵盖面很广的。
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