为什么说围棋是人类最后的智慧堡垒
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发布时间：2022-05-19 04:39
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热心网友
时间：2024-03-04 12:03
不管是东方人还是西方人，有一个基本共识：围棋是人类发明的最复杂也是最美的游戏。不是说围棋每一个着法都比国际象棋多，而是两者下法的理念有所不 同。简单地说，国际象棋（中国象棋）的目的就是杀王，子是越下越少；围棋的目的是“圈地”，子越下越多，地多者胜。这实际上就给电脑出了一个难题，用专业 的术语来说，国际象棋的着法较易通过函数评估，而围棋的着法相对抽象，电脑不好计算。此外，围棋还有手筋、劫争、弃子等战术战略层面的技法。
所以，国际象棋史上第二位世界棋王伊曼纽尔·拉斯克在评论国际象棋和围棋时，说了这么一句话：“国际象棋是一种仅仅局限于这个世界的游戏，围棋则有些不像是从地球上诞生的。如果有那么一天，我们发现有一种天外文明和我们玩同一种游戏，那一定是围棋，决不会有任何疑问。”
也很可能正是这种原因，围棋一直被认为是人类智力对抗电脑的“最后堡垒”。
智能与智慧的差距只在学习
在“阿尔法围棋”战胜职业二段之前，也有不少电脑围棋“高手”赢过一些业余选手，但与职业选手交战则是不堪一击。从当今世界的科技发展水平和速度来 看，电脑战胜围棋职业选手也就是一个时间问题。而这一天真的到来时，在多个领域引起震动又不足为奇。然而，大家被震动的原因是什么，或者说人们到底关注的 是什么？
至少有两个关注点：电脑凭什么能赢？谁是背后的推手？
人类有情绪会犯错，电脑没有情绪不会犯错。可过去电脑为何不是职业围棋选手的对手呢？公认的原因是电脑只会计算而不会像人一样算计。也正因为如此，光有智商，而没有情商、创造力和想象力，是下不好围棋的，人工智能也是无法战胜人类智慧的。
具体到“阿尔法围棋”与樊麾下的这盘棋，之前的电脑为何在职业选手面前不堪一击呢？一个重要的原因是电脑不擅于学习。
据说，谷歌团队在研发“阿尔法围棋”时，运用了一种叫做“深度卷积神经网络”的技术。一家专业的网站在介绍这项技术时说，这项技术在人工智能领域非 常热门，并广泛运用于图像和语言的智能识别。从广义的层面来说，“深度卷积神经网络”是“深度学习”的一个分支。机器学习，指的是一类从数据中自动分析获 得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，是人工智能的热门领域。谷歌“阿尔法围棋”研发团队收集了围棋职业高手大量的棋谱，并用这些棋谱对“深度卷 积神经网络”进行了3000万步的训练，使其判断职业选手下一步走法的正确率达到了57%，之前的纪录是44%。
“阿尔法围棋”能战胜职业棋手的关键一着，是它学会了复制人类的技法，通俗地说它变得聪明会学习了，并具备了举一反三的能力。
“‘阿尔法围棋’的棋风很像人，如果是在网络上对局，恐怕猜不到对手是个计算机程序。”樊麾赛后说。
乐观的人说，计算机围棋战胜人类的那一天，就是整个人类文明跨入新纪元的一天。也有悲观的说法，电脑本来是人类的助手，一旦会学习就有可能变*类的对手，说不定会像科幻电影那样，电脑最后把人类都给打败了，人机的地位很可能会发生乾坤倒转。
我们要的是助手而非对手
人机大战显然不是科幻电影。人们在关注这场智能与智慧博弈的同时，也在关注着谁是这一事件背后的推手？或者说，其目的是什么？动力来自哪里？
科技界始终看好这一事件给人类带来的福音。“阿尔法围棋”研发团队自称研发能打败职业围棋选手的目的，就是要将“阿尔法围棋”的技术运用到现实社会 急需解决的课题上，比如气候模型的建构、疑难杂症的分析治疗等，以造福人类。科学家的目的似乎很简单：我们要的是一个得力的助手，而非一个给人类找麻烦的 对手。
也有人提出不同看法，认为这次人机大战是谷歌的炒作，做了一次大大的广告。当“阿尔法围棋”战胜樊麾的消息曝出后，谷歌当日的股价就出现了大涨，涨幅为4.42%，换成市值涨了200亿美元。
其实，也不止谷歌一家在研发挑战职业高手的“阿尔法围棋”。*、IBM、百度、微软都在软件和硬件上下了不少功夫，谁都想抢占科技和商业的制高 点，只不过是谷歌捷足先登罢了。人机大战到底能给我们的生活和社会带来何种影响，甚至是*，现在仅仅是冰山一角。很显然，人机大战绝不是科技界和体育界 两家的事，这背后还有许多迷雾等待我们去拨开。
有消息灵通人士称，早在1996年，IBM在研发电脑“深蓝”与国际象棋大师卡斯帕洛夫对弈时，就得到了美国国防部的资助。现在问题来了，美国国防部为何要资助这样一个非热门的赛事？
赛场能否与战场对接
人机大战引起军事领域人士的极大兴趣，也不足为奇。电脑在70年前就问世了，最早使用它的就是军队。
从人类发展史来看，很多科技发明都是最先被用于军事领域。反过来说，战斗力的需求极大地推动了科技发明、工业*和生产力的提高。火药、火箭、蒸汽机、飞机等皆是如此。具体到改变了人类生活的电脑，军队怎么会漠视它日新月异的进步？
美国前国防*科恩说过这么一句话：“陆军正在把巴顿将军的战术与盖茨先生的技术融为一体，为指挥官提供取胜的手段。”
据称，美军建立了“联合战区级模拟系统”、法军构建了“城市作战模拟系统”、德军则拥有“机械化部队电子训练模拟系统”……这些以计算机为核心的信 息技术，不仅模拟实战环境用于训练，而且要在每一次实战前都进行若干次的兵棋推演。透过海湾战争等几场高科技局部战争来看，参战的美军在战前都进行了兵棋 推演，而推演的结果和实战的结果有着惊人的相似。
未来战争的主要特征或者说发展趋势就是无人化和网络化。但这些都是围绕着以计算机为核心的各种信息技术来展开的。要使电脑变得更加聪明，赛场无疑战场最好的预实践。运动员常说，赛场就是没有硝烟的战场；军人则说，战场就是流血的赛场，没有亚军只有冠军。从一定意义上来说，兵棋推演是双手互搏般的模拟，赛场角逐反而充满了一决高低的“硝烟”。想想看，一套擅长学习的“阿尔法围棋”，一旦战胜了世界职业围棋冠军，然后再把它的先进之处移植运用到作战实验室，其推演的结果肯定会更加接近实战的结果。
战争率先从作战实验室打响，从现在来看，已经从赛场上开始打响。我们关注着人机在棋坛上的大战，更应关注能给军事领域带来哪些*性的影响！
热心网友
时间：2024-03-04 12:03
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。
但人能下得好，能在几百个选择中知道哪几个位置值得考虑，说明它的估值函数是有规律的。这些规律远远不是几条简单公式所能概括，但所需的信息量还是要比状态空间本身的数目要少得多（得多）。一句话，穷举状态并不是最终目标，就算以后超超级计算机能做到这一点，也不能说解决了人工智能。只有找到能学出规律的学习算法，才是解决问题的根本手段
