在大多数用来考察人类智慧的游戏中，如国际象棋、拼字游戏、奥赛罗棋、甚至《绝境边缘》(Jeopardy，一个益智问答游戏节目)中，机器都能毫不费力地击败人类。但围棋是一个例外。这款游戏有着2500年的历史，比国际象棋要艰深复杂得多，即使是最机敏的计算机系统，也比人类围棋大师要差了一大截。就在本月初，一些业内顶尖的人工智能专家还质疑近期内我们能否在这方面取得突破。去年更有很多人认为，还要再过十年，机器才可能在围棋比赛中取得上风。
但谷歌已经成功了。“这比我想象的要快得多。”法国研究人员雷米?科隆(Rémi Coulom)说道。他研发的人工智能系统曾是世界上最出色的机器围棋选手。
谷歌DeepMind团队自称“人工智能领域的阿波罗计划”。2015年10月，他们在伦敦组织了一场机器与人类之间的对决。该团队研发的系统名叫AlphaGo，它要对付的人类选手是欧洲围棋冠军樊麾。在《自然》杂志的一名编辑和英国围棋联合会(British Go Federation)的一名权威人士的监督下，他们连续进行了五轮较量，AlphaGo均取得了胜利。“无论是作为一名研究人员还是编辑，这都算是我职业生涯中最令人激动的时刻之一。”《自然》杂志编辑唐吉?肖尔德博士(Tanguy Chouard)在本周二的一次记者会上说道。
英国时间1月27日早晨，《自然》杂志发表了一篇论文，详细介绍了DeepMind团队研发的系统。该系统采用了一种名叫“深度学习”(deep learning)的人工智能技术，这种技术在该领域的地位正变得越来越重要。DeepMind的研究人员从专业棋手那里收集了大量走棋方法，总步数多达3000万次，并利用这些数据对AlphaGo系统进行了训练。但这还只是第一步而已。从理论上来说，这样的训练方式顶多能让计算机系统和最优秀的人类选手达到同等水平，不可能超越人类。因此研究人员先让该系统自己和自己比赛，在这一过程中产生更多的走棋方法，然后再用这些方法训练新的人工智能系统，逐步提高其围棋水平。
“最重要的是，AlphaGo不仅仅是一个出色的人工智能系统，只知道实行人工植入的规则”，负责监管DeepMind团队的德米斯?哈萨比斯(Demis Hassabis)说道，“它还采用了目前普遍使用的机器学习技术，从而在围棋比赛中取胜。”
这次胜利其实并没有那么新奇。谷歌、Facebook和微软等线上服务提供商已经使用了深度学习技术，用于辨认图像、识别语音、以及理解自然语言等。DeepMind将深度学习与一种名为“增强学习”的技术和其它方法结合起来，说明在未来的世界中，机器人能够学会执行各种动作，还能对周围环境做出反应。“对于机器人来说，这是顺理成章的事情。”哈萨比斯说道。
他还认为这些手段能加速科学研究的进展。在他的想象中，科学家有一天会和人工智能系统一起工作，而这些人工智能系统将会被运用到可能取得丰硕成果的研究领域中去。“计算机系统能够处理大量数据，揭露数据结构特征，工作效率远比人类专家要高——有些事情人类甚至根本做不到。”哈萨比斯解释道，“这些计算机系统甚至能为人类专家指明研究方向，引领他们取得突破。”
但就目前来看，围棋仍然是哈萨比斯最关注的领域。在让AlphaGo在办公室中打败人类选手之后，哈萨比斯及其团队希望能在公开的竞技场上，和世界顶级围棋选手一决高下。今年三月中旬，AlphaGo将挑战韩国棋手李世乭，后者赢得的国际大奖数居世界第二，是过去十年中获胜次数最多的棋手。哈萨比斯将他视为“围棋世界中的费德勒”。
2014年年初，科隆研发的围棋软件Crazystone在日本的一次锦标赛中向围棋大师依田纪基(Norimoto Yoda)发起了挑战，并取得了胜利。但这次对决并不公平，因为机器可以先走四步，占据了巨大的优势。当时科隆预言称，人工智能至少要再过十年才能在无让子的围棋比赛中取胜。这项挑战的难度是由围棋本身的特点决定的。即使是最强大的超级计算机，也缺乏在合理的时间内、分析出每种走法可能的结果的能力。1997年，“深蓝”击败了世界顶级象棋棋手加里?卡斯帕罗夫，它使用的算法名叫“蛮力穷举法”。它分析了每一种可能的走法将产生的结果，而人类是不可能考虑这么多的。但这种方法对围棋就无效了。在国际象棋中，平均每回合有35种走棋方式。而围棋每回合有250种可能的走棋方式，250种中的每一种又有250种，以此类推。哈萨比斯指出，围棋棋盘上可能的布棋方式总和比宇宙中所有原子的数量还多。
利用一种名叫蒙特卡洛树的搜索算法，像Crazystone这样的程序可以提前算出很多步走棋结果。再配合其它技术，它们还可以逐步去除需要分析的走法。这样一来，它们迟早会打败一些出色的棋手——但无法击败最出色的棋手。对于棋类大师来说，走棋很多时候靠的都是直觉。棋手会根据棋子的整体分布来选择走法，而不会细致地分析每一步的结果。“好的位置看起来就很好，”哈萨比斯说道，他本身就是一名围棋棋手，“围棋似乎也遵循一定的审美原则，所以这种游戏才得以延续数千年。”
但在2014、15年之交，一些人工智能专家，包括爱丁堡大学、Facebook、以及DeepMind团队的研究人员，开始采用深度学习法解决围棋问题。他们的想法是，这种技术能模拟人类的直觉，而直觉正是下围棋时必不可少的东西。“围棋是一种含蓄的游戏，讲究图案的配合，”哈萨比斯说道，“而那正是深度学习法所擅长的领域。”
深度学习需要依赖所谓的“神经网络”，即由硬件和软件组成的、模拟人类大脑中神经网的网络。这些网络采用的不是蛮力穷举法，也不依靠人工植入的行动准则。它们会对大量数据进行分析，试图“学会”执行某个特定的任务。如果让神经网络看大量的袋鼠照片，它就能学会认出一只袋鼠。如果让它听大量的单词，你再读出这个单词时，它就能听出来你说的是什么。如果让它了解大量的围棋走棋方法，它就能学会下围棋。DeepMind团队、爱丁堡大学和Facebook的研究人员希望，神经网络能够通过“观察”棋子位置掌握下围棋的方法，和人类差不多。Facebook近日在一篇论文中指出，这一技术使用起来相当不错。他们将深度学习法和蒙特卡洛树搜索方法结合起来，成功让计算机打败了一些人类围棋棋手。不过他们还没有击败Crazystone和其它顶尖的人工智能系统。
但DeepMind成功将这一概念向前推动了一大步。在接受了3000万步人类的围棋走法训练之后，DeepMind神经网络能够以57%的成功率预测人类下一步的走棋方法。这个成功率可谓十分惊人(此前的记录是44%)。接下来，哈萨比斯及其团队采用增强学习法，让这个神经网络和另一个与之稍有不同的网络进行比拼。在两个神经网络比赛的同时，系统会追踪哪种走法带来的效益最大。利用这种方法，该系统越来越能够识别出哪种走法能够取得成功，哪种走法则会导致失败。
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