李世石AlphaGo的人機大戰(zhàn)搶占了各大新聞媒體的頭條，網(wǎng)友對這場人工智能和人類的對決也是非常關注，由于目前兩局比賽都是李世石輸，所以很多人都想知道李世石究竟還能贏AlphaGo嗎?下面小編就為大家分享一下網(wǎng)友的分析。
DeepMind人工智能AlphaGo兩度戰(zhàn)勝了傳奇圍棋選手李世石。這是人工智能(AI)歷史上的重大時刻�！拔曳浅３泽@，”李世石說道�！拔覜]想到會輸。我沒有想到AlphaGo能下得如此完美�！�
2016年3月9日 第一局，李世石輸
2016年3月10日 第二局，李世石輸
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李世石究竟還能贏AlphaGo嗎?立個FLAG，能戰(zhàn)勝。
雖然AlphaGO和樊麾比賽的時候，棋力是弱職業(yè)選手水平，但已經(jīng)證明這條路走對了(更重要的是，終于有大公司投錢搞圍棋AI了)，接下來提高水平只是時間問題。
打個比方，好比汽車剛發(fā)明的時候，時速大約是30公里(可能不精確，不影響論證)，百米12秒的水平。假設當時人類的頂尖水平是百米10秒多。12秒和10秒，在百米賽跑界，比圍棋界李世石和樊麾的水平差距還大。但是汽車的原理，已經(jīng)決定了它將來必然能通過逐步改良，提速到200碼甚至更高。從百米12秒提高到百米10秒，對人類來說已經(jīng)是天塹，但對汽車來說從30碼提升到40碼并沒有什么不可克服的障礙，并且會很快繼續(xù)提升到50碼、60碼……汽車提速的瓶頸和人類并不一樣。
雖然從去年10月到今年3月，AlphaGO是否已經(jīng)進步了足夠多能夠戰(zhàn)勝李世石，我也沒有100%的把握，但這不重要。是今年3月超過，還是再過幾個月超過，長期來看無關緊要，重要的是在不遠的將來，AI和人類圍棋水平的差距，必將達到賽跑水平的差距。所以我這次先大膽投給AlphaGO了。
【知乎網(wǎng)友猜想】
1.alphaGo戰(zhàn)勝的人的水平,在歐洲號稱是二段,放到中日韓來也就是業(yè)五左右.我看了對局譜,贏得并不算輕松,有幾局是撿了勺子贏的,也就是說比業(yè)五好不到哪去.
2.谷歌事實上采用的是暴力堆機器法,就是找了三千萬專業(yè)對局來跑,然后在五十臺電腦上自我對局來學習一個,本質(zhì)上并沒有什么新算法出來,只是原先理論做到極致的版本(這種事也只有谷歌做得出來).同時也因為這樣,其實alphaGo的提升空間并不大,而且每次進步都要付出指數(shù)級的代價,這是不可接受的.
有一個與此十分類似的東西是陳景潤的1+2證明,把現(xiàn)有的估計方法用到了極致,然而并不能跨越哥猜的最后一步.
3.論文中提到alphaGO對ZEN等引擎的結果是495:1,直接碾壓了1000+elo,這里并沒有說明比賽規(guī)則,尤其是計算資源限制和內(nèi)存限制,如果把ZEN等AI強行拉入谷歌主場(例如,多路并行,以G為單位的內(nèi)存消耗),那能贏成這樣不足為奇,因為zen不是為這種對局模式設計的,如果反過來用圍棋AI的通用協(xié)議,那alphaGo能否順利初始化其實都是問題
4.我并沒有說谷歌的AI是辣雞,沒有任何這個意思,但是實在不是什么技術的革命,而是目前人類人工智能技術的一個極致體現(xiàn).它成功地把機器學習的那一套理論應用到了AI的方方面面,配合上谷歌變態(tài)的計算資源,才誕生了這么個東西.
5.至于它能不能贏小李,你猜猜職業(yè)九段對業(yè)五業(yè)六,能讓幾個子?
其實無論隨后三場比賽結果如何，AlphaGo都已經(jīng)創(chuàng)造了歷史。上周在被問及李世石被打敗對圍棋意味著什么時，Lee Ha-jin說：“圍棋曾經(jīng)是唯一一項沒有被計算機打敗的棋類運動，我們一直以此為榮，但現(xiàn)在我們再也不能這樣說了，所以感到有點失望�！�
不過AlphaGo的勝利也會從另一個角度推動該項運動的發(fā)展。美國圍棋協(xié)會成員對AlphaGo的棋力感到十分震驚，他們認為AlphaGo有時落子的方式有些一反常規(guī)，如果自己這樣下棋，肯定會被老師罵。
“我們當然非常震驚，”美國圍棋協(xié)會運營副總裁杰克遜表示�！皹I(yè)內(nèi)一直有所謂正統(tǒng)的落子套路，AlphaGo這樣不按套路出牌能給我們帶來什么啟示呢?難道它要引發(fā)業(yè)界大地震?難道我們此前辛苦訓練學會的那些技能都是錯誤的嗎?”
