柯洁VS阿尔法狗大战之前，你需要知道的几大看点

柯洁

雷锋网按：AlphaGo 终于又来了。5 月23 日，也就是明天，曾在去年以一己之力将“人工智能” 浪潮带到新层次的围棋人工智能AlphaGo 就将再次出马。在这次为期5 天的活动当中，AlphaGo 将会与世界最顶尖围棋选手柯洁展开正式对决，同时还会进行耳目一新的“配对赛” 以及“团体赛”。

赛程

目前雷锋网了解到的具体赛程如下：

• 5 月23 日，开幕式、柯洁vs AlphaGo 三番棋第一场；

• 5 月24 日，人工智能论坛；

• 5 月25 日，柯洁vs AlphaGo 三番棋第二场；

• 5 月26 日，配对赛，团队赛（相谈棋）；

• 5 月27 日，柯洁vs AlphaGo 三番棋第三场。

这次比赛核心目的只有一个——在公开场合验证AlphaGo 的实力，看是否已经打造出了在围棋上超越所有人类的“AI”。

作为国内最重要的科技媒体，雷锋网也将全程跟踪此次赛事。但在比赛正式开始前，有几个问题你可能需要了解一下：

1.  这次的“新AlphaGo” 跟“老AlphaGo” 有什么不同？

2.  柯洁能否战胜“新AlphaGo”？

3.  比赛相关直播应该如何观看？

新AlphaGo：砍断“人类束缚”

作为一个从2014 年发展至今的围棋人工智能项目，其实AlphaGo 在发展历程中使用过多个名字，比如最早期亦城围棋上的“DeepMind”，又或者是之前在野狐平台上的“Master”。那么这次的“新AlphaGo” 是否也只是一个新名字？

答案必然是否定的，之前起新名字很可能有保密、个人喜好等原因，但这次新添加的“新” 字只为了突出一点——这是“机器自学” 为主的一版AlphaGo。

这一点判断的线索，来自于今年初，Master 在网络上一口气横扫60名人类棋手的时候。

这种表现，与将近一年前的“老AlphaGo” 可谓天差地别。想要达成这样的成绩只有一种可能——DeepMind 寻找到了一种机制来摆脱围棋中的“人类束缚”。

迷之改进：一举让AlphaGo 成为人类老师

作为一个极其特殊的棋类和任务，围棋拥有数量极其庞大的可能性，总的局面数量达到10^172，而可观测宇宙范围内的原子数量不过10^80。这也意味着穷举绝对不是一条明智的路线。

最终DeepMind 给出了一套能够“模拟” 出人类顶尖高手的方案：深度学习+ 蒙特卡洛搜索树+ 自我进化。

如果你对其中的细节感兴趣，推荐阅读国内人工智能创业公司彩云AI 创始人、CEO 袁行远在知乎上的相应回答。

深度学习用以分析人类棋盘，蒙特卡洛搜索树用来减轻工作量，自我进化用来提升能力。但有限的运算能力还是给DeepMind 出了一个不小的难题，后者最终想出了一个办法：只对学习到的人类棋招进行蒙特卡洛搜索树运算，这恰如人类棋手依赖定式。

定式，又名定石，指的是人类下围棋长久积累下来的一种经验，对弈双方在特定情况下会遵循固定下法。著名棋手吴清源则将简单描述为“在角部彼我棋子接触时最合理的走法”。

这些定式被记载在各式各样的棋谱当中，成为新手入门必看的书籍。

虽然定式是某种意义上是最合理的走法，但它却是理想化条件下的产物，想要完整复现定式，意味着双方都必须抱有同样的理想化思路。而历史上并不缺乏不遵守定式，或者用新定式打败对方的事例。

问题来了，为什么千变万化的围棋会出现定式？而且死守定式会输，不学习定式也会输。答案只有一个——人类需要定式来减少围棋上面的变化，这样进入中盘之后人类才能利用自身能力掌握棋局走向。

凑巧的是，这回我们遇到的是运算能力远超人类的计算机，让掌握更多乃至全部围棋奥秘拥有了一丝可能。

但究竟新AlphaGo 怎么样摆脱“人类束缚”？参考之前“老AlphaGo” 的工作方式，排除运算过程中所有人类元素可能是最彻底的方法。但这样一来就必须找到另外一种减轻运算压力的策略。目前来看，这个秘密也只能等DeepMind 方面稍后公开了。

人类败局已定？

尽管去年人类代表是韩国选手，但明眼人都可以看出当下和去年围棋人机比赛的热度差别。这从另外一个侧面也反映出了绝大部分观众的看法：这次人类要输。