芥末堆文，3月9日中午12时，来自于Google的人工智能机器人AlphaGo同韩国棋手李世石展开具有“跨时代意义”的第一场人机大战。比赛持续了近4小时，AlphaGo以人工智能的身份，最终赢得了这场比赛。

李世石，1983年3月2日生于韩国全罗南道，曾于2006、2007、2008均获得韩国围棋大奖—最优秀棋手大奖(MVP)，是职业九段选手的世界围棋冠军，此次代表人类出战。本次围棋挑战赛共分为5场，在韩国首尔举行，获胜者将得到一百万美元奖金。

而AlphaGo（阿尔法围棋）是一款由英国谷歌旗下的DeepMind团队开发而成，主要工作原理是“深度学习”，即通过模拟人脑神经网络和对职业棋手棋谱的学习，进行自我博弈，再通过两个不同神经网络“大脑”来决定棋路，曾于去年10月以5：0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。这场人类同智能机器人的“世纪之战”，瞬间吸引了众多关注。

从围棋学习谈起，围棋为什么是“人类最后的智力骄傲”？

相对于国际象棋，为什么说围棋是“人类最后的智力骄傲”呢？因为围棋作为一门竞技体育项目，更成体系，逻辑性也更强，更难学习和提升。国际象棋每一步有24种可能性，而围棋以变化反复闻名，按照棋盘上每个交叉点上黑、白、空三种可能性算，棋盘的变化总数可达3的361次方次可能性，而目前的计算机无法对所有走法进行统计和穷举，因此人工智能依然无法玩转围棋界。此次AlphaGo赢得了这场比赛，刷新了围棋界的新纪录，代表人工智能第一次在围棋界，超越了最高水平的专业选手。

围棋作为变化多端的一种竞技类项目，一般认为可以开发智力，拓展思维，具有很强的教育意义和锻炼意义。据悉，中国学习围棋的儿童目前已超1000万人。

机器学习模仿人脑神经模式，所以能“步步为赢“？

在去年10月樊麾同AlphaGo的对弈中，樊麾曾表示，“如果没有人告诉我，我一定不知道它是电脑，它太像人了。它一定是在思考。”此外，樊麾还提到在对弈过程中，AlphaGo不同于人类，完全没有心态的波动变化，且有很强的学习能力。AlphaGo会进行自我学习，采取自我博弈的方式，一旦输了，就会记录下来，下次避免这种下棋方式。通过数据统计和积累，研究出最好的下棋和落子方式。

从1997年美国IBM公司研发的超级计算机“深蓝”战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫后，机器学习的概念再次走进大众视野。不同于人类的学习模型，机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。除却“深蓝”，2006年，超级计算机“浪潮天梭”也在人机大战中大败5位中国象棋特级大师。

AlphaGo采取的主要工作原理是“深度学习”模式，即拥有多层的人工神经网络及训练它的方法。AlphaGo拥有“策略网络”和“价值网络”两个“大脑”，通过策略网络观察棋盘，决定下一步下棋步骤，而“价值网络”则是在判断对手赢棋可能性的情况下进行落子决定。

                                                         （图片来源：澎湃新闻）

本次AlphaGo的胜利，被认为是深蓝在1997年成功挑战国际象棋的20年后，人工智能取得的又一巨大胜利。自此，人工智能在围棋界，攻破了人类最后的“智力壁垒”，走入了新时代。

在之前的报道中，谷歌董事会执行主席施密特曾表示，“无论哪方笑到最后，终究都是人类的胜利，因为正是人类的努力，才让机器学习有了现在的进展和突破。“