谷歌的人工智能程序AlphaGo與世界頂尖職業棋手李世石，昨天戰罷第一盤。精于官子的李世石在官子階段投枰認負。雖然后面還有4盤比賽，李世石仍有證明自己的機會，但對于人工智能，1比0已是劃時代的勝利。第二盤比賽將在今天中午繼續進行。

　　教會徒弟餓死師傅

　　這次比賽前，谷歌程序設計者哈薩比斯承認，他們曾找來目前所有職業棋手的棋譜，供程序學習。也就是說，李世石其實是AlphaGo的師傅之一。但教會了徒弟，真就餓死了師傅。

　　李世石曾試圖給AlphaGo一個驚喜。在猜先獲勝后，他少見地選擇執黑先行，并在開局選擇了自己從未嘗試過的下法。但這一招并沒有完全戳中AlphaGo的軟肋。AlphaGo前一個小時的表現，得到了專業棋手“不像計算機下的棋”的評價。

　　后來，AlphaGo出現了一次嚴重錯誤，而李世石越下越順，在棋盤左下角出現了巨大優勢。穩住陣腳的李世石，還去上了一次廁所。但此后一個失誤，就被AlphaGo抓住，下出勝負手。李世石應對不利，轉眼落入下風。官子階段李世石感覺在計算方面超不過電腦，索性認輸。

　　阿爾法還只是單機版

　　作為歷史上第一個擊敗了職業頂級圍棋手的程序，AlphaGo帶來的震驚不止于表面的輸贏。比如，這次的程序，還只是單機版。

　　據悉，此次人機大戰，谷歌沒有使用分布式系統，只是使用單獨的計算機，與和樊麾比賽時的性能是一樣的。在谷歌發表在自然雜志上的論文中提到，運行程序的計算機，裝有48個CPU和8個GPU。

　　但AlphaGo是在云計算平臺上運行的。為了達到更高的運算能力，谷歌曾把AlphaGo接入到了1202個CPU組成的網絡之中，聯網后的AlphaGo算力猛增24倍。

　　而且谷歌目前仍在攻關用網絡分布式提升程序性能。DeepMind創始人哈薩比斯解釋說：“目前分布式對單機的勝率只有70%，所以最后還是決定使用單機參賽?！?/p>

　　也就是說，這次橫空出世的谷歌大殺器，還有無限的進步空間。在首盤獲勝后，AlphaGo的設計者介紹，人類在學習圍棋的過程中會有導師指導，而AlphaGo除了已有的數據以外，并沒有導師來告訴它哪一步棋是正確的。“包括這次比賽，很多棋并沒有出現在程序曾經學習過的棋譜中。”

　　1比0的劃時代意義

　　奮戰3個小時后，李世石落敗。之后他獨自一人坐在棋盤前，默默復盤。賽后他說，自己在隨后的比賽中還有勝算。但對機器來說，首盤獲勝后，就幾乎已經獲得了想要的一切。

　　在AlphaGo首盤獲勝后，網絡上無論是押分的還是押錢的，無不把籌碼移向了機器一方。創新工坊創始人李開復在分析棋局時認為，谷歌之所以選擇圍棋，是因為圍棋技藝中所體現的東方思維，大局、判斷、棄取、轉換，這些不是單靠計算力可以解決的領域，是之前的人工智能發展瓶頸。

　　但如今程序已經證明，可以用算法解決這些務虛的問題。而接下來以程序的穩定性，棋局起伏的可能性已經不大。比如，雖然李世石布局就下出“怪招”黑7，程序依然應對得當。白24-28在職業棋手看來是“俗手”，然而觀戰的古力也承認看著難看但效果有力。到盤中程序通過勝負手攪出勝機，更是超出了李世石的想象。

　　賽后李世石調整了情緒后表示，程序有兩點令他震驚：“首先是打開局面的能力，我曾經預想布局對AlphaGo是個難點，沒想到結果很令自己意外。后面是對雙方都很難的局面。另外，作為人來看，沒有很強計算力是不敢下出來的棋，AlphaGo都能下出來，很令人驚訝?！边@樣的評論，從目前圍棋頂尖人物口中說出，也是對人工智能程序的莫大肯定。

　　AlphaGo的團隊，用高冷的方式表達著喜悅。他們第一時間登錄社交網絡發表感慨：“我們像登上了月球一樣?！?/p>

　　雖然還有4盤比賽，但創新工場的李開復對李世石，乃至人類棋手的前景看衰。“在過去‘深藍’的時代，雖然成長很快，但還是經歷了無數次的失敗，通過不斷學習才戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。‘深藍’為此花了4年，我覺得AlphaGo只需要一年就夠了?！崩铋_復和柯潔誰說的對，今天李世石和AlphaGo的第二盤比賽，也許能夠回答。

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