圍棋真的是人類(lèi)的最后一道壁壘么？小白為你科普人工智能那些事！
小時(shí)候追著看過(guò)《終結(jié)者》，上學(xué)時(shí)候拿著手中的文曲星在國(guó)際象棋里信誓旦旦的挑戰(zhàn)著一個(gè)叫深藍(lán)的怪人，突然有一天，一個(gè)叫alphaGo的家伙贏了另一個(gè)叫李世石的圍棋冠軍。這個(gè)時(shí)候，有人說(shuō)，那，就是人工智能。這個(gè)詞，就好像突然冒出來(lái)了一樣，但是一瞬間，就鋪天蓋地而來(lái)。前兩天又看到新聞，說(shuō)alphaGo被另一個(gè)能夠自學(xué)的alphaZero以100比0完虐，更是讓朋友圈被刷屏了一波。人工智能超過(guò)人腦的計(jì)算能力和超過(guò)人力的控制能力再一次驚艷了世界。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)處一種新的能以人類(lèi)只能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。所以，簡(jiǎn)而言之，它的目標(biāo)是能夠像人類(lèi)一樣的思考、判斷，模擬人的行為甚至超越人的行為。
但是為什么是圍棋一下子就讓人工智能火了？為什么不是五子棋？或者象棋？其實(shí)，這要從圍棋的復(fù)雜度說(shuō)起。在過(guò)去的二三十年里，國(guó)際象棋、挑起、黑白棋、撲克牌等領(lǐng)域紛紛被人工智能拿下，唯獨(dú)圍棋是個(gè)例外。
首先，圍棋是一個(gè)19X19=361個(gè)點(diǎn)的棋盤(pán)，棋盤(pán)遠(yuǎn)大于其他棋類(lèi)，庫(kù)卡機(jī)器人，計(jì)算起來(lái)，可能有10的170次方的走法，這個(gè)數(shù)字甚至大于宇宙中原子的數(shù)量，而同為棋類(lèi)的國(guó)際象棋可能也只有10的70次方左右。
其次，棋盤(pán)的每個(gè)棋子在落子前子力是相同的，也就是說(shuō)不會(huì)有象棋一樣車(chē)馬炮的大小之分，每一個(gè)子地位平等，不會(huì)因?yàn)橐蛔佣▌儇?fù)，但是卻又牽一發(fā)而動(dòng)全身，需要全局的決策。機(jī)器的算法源于規(guī)則，KUKA機(jī)器人示教器維修，而圍棋的規(guī)則并不能用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)的賦權(quán)值的方法去判斷。
再而，圍棋的落子地點(diǎn)沒(méi)有限制，棋盤(pán)上任何一個(gè)點(diǎn)都有黑、白、空三種可能。
傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)算法是將所有可能的走法建立成一個(gè)搜索樹(shù)，盡可能去猜測(cè)所有的可能情況從而選出最優(yōu)選，通過(guò)窮舉作出判斷。但這種方法對(duì)于復(fù)雜性超高的圍棋則不適合，除了以上的幾個(gè)方面，也同時(shí)因?yàn)閲蹇梢栽谌我庖粋�(gè)階段計(jì)算勝率，alphaGo的做法是對(duì)棋盤(pán)進(jìn)行模擬，采用搭建類(lèi)似于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，工業(yè)機(jī)器人維修，一方面選擇下一步走法，也即策略網(wǎng)絡(luò)，一方面預(yù)測(cè)比賽的勝利，也即價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。而alphaZero更進(jìn)一步，將兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)合二為一。而且只設(shè)定圍棋基本規(guī)則，從隨機(jī)游戲開(kāi)始，完全自我訓(xùn)練強(qiáng)化，消除了人工智能依賴(lài)于大量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的難題。