文/小羿
人機大戰第二季第一場，柯潔負於AlphaGo。
結果並不出人意料，就像人們已經習慣瞭Master橫掃棋壇一樣。拼盡全力的柯潔，也隻能望洋興嘆，AlphaGo對棋的理解和判斷已經高於我們（人類）瞭。
但是，如果我們關註的僅僅限於輸贏，那整場比賽已經沒有任何意義瞭。網易智能希望帶您深挖圍棋背後的東西，AlphaGo憑什麼贏瞭人類，它顛覆瞭什麼，它以後還會存在嗎？在人工智能技術大范圍推廣應用的今天，人類該何去何從？
柯潔 vs AlphaGo 2.0：一場頂尖高手的精彩較量
雖然我們對於輸贏早已心中有數，但如果我們盡情欣賞這局比賽，一定會為其精彩之處贊嘆不已。現年19歲的柯潔是目前世界排名第一的職業圍棋選手，5歲開始學棋，10歲的時候成為職業選手，曾先後四次獲得國際大賽冠軍，可以說，他本身就代表瞭人類在圍棋上的最高智力。而AlphaGo 2.0經過進化，學會瞭的自我博弈，幾乎是滿血+升級。雙方的比賽，在圍棋界就是一場值得載入歷史的空前決賽。
在第一局的比賽中，柯潔對AlphaGo早已有所防備，使用瞭傳奇圍棋大師吳清源和木谷實在上世紀30年代創立的三·3開局。此開局曾經流行數十年，此後在現代圍棋中漸漸淡出。然而，AlphaGo（曾化名Master）在今年1月的一系列比賽中再次啟用此開局，此後柯潔和其他棋手一起在最近的棋賽中令其活力再現。在今天的對局中，AlphaGo還使用瞭它擅長的二間守角，而柯潔則在左上角祭出瞭三·3點角。
搜狗CEO王小川曾評論到，這次人機大戰我們的關註點不再是機器是否會贏，而是機器將用什麼姿勢戰勝人類。
14:50分左右，經過4個多小時的時間，AlphaGo執白以1/4子獲勝。
三角獸科技首席科學傢王寶勛點評說，能比較明顯的感覺到AlphaGo對於“勢”的理解跟之前對戰李世石相比更加明顯瞭，在這樣的情況下，機器比人更能避免陷入局部利益的狹隘計算，進而表現為能夠走出看似難以理解但是實則韻味無窮的落子，因為它的每一步都是朝著全局獲勝的目標前進的。
賽後，柯潔表示， “我對佈局有過備戰和研究，所以一開局下瞭三·3占角，三·3點角，這都是對手特別喜歡下的，所以我想看看它怎麼應對，但它應對得非常好。那手斷讓我很震驚，這手棋在人類對局中幾乎是不可能的，因為是後手。後來冷靜下來分析確實是好棋，制造瞭很多劫材，同時讓角部實地化，一石二鳥。AlphaGo實在下得太出色，我輸得沒什麼脾氣，很厲害。”
一句“輸得沒脾氣”，讓我們覺得作為人類圍棋冠軍的柯潔，第一次對於打敗自己的人心服口服。
而另一方面，DeepMind創始人Demis Hassabis（哈薩比斯）在賽後新聞發佈會上表示：“我要向柯潔表示祝賀，這是一場精彩絕倫的台中馬桶不通比賽，雙方勢均力敵，難分高下，對在座的每一個人來說，都是一次令人激動的體驗。”
哈薩比斯認為，柯潔將AlphaGo推向瞭極限。
自由自在，這才是圍棋的真諦？
AlphaGo之父哈薩比斯也是一個絕頂聰明的人，他從4歲開始下象棋，很快成為天才少年。8歲時就思考人腦如何完成復雜的任務。在本場比賽開始前的開幕式上，哈薩比斯就為此次比賽定瞭調。他說，“AlphaGo的本質是人類利用電腦發現新知識，人們利用哈勃望遠鏡發現新的宇宙空間一樣。就像我們的最終目的不是輸贏，台中通馬桶因為不管如何，最終的勝利終將屬於人類。讓我們一起尋找圍棋的真諦。”
啟發棋手思路，尋找圍棋真諦。哈薩比斯將AlphaGo比喻圍棋界的“哈勃望遠鏡”，事實也證明瞭AlphaGo對於人類圍棋的種種啟發。
正如賽後柯潔所說，比賽之中AlphaGo的幾個下法我覺得是人類對弈中不可能發生的，AlphaGo今年的棋和去年的棋判若兩人，有很多地方值得我們棋手去學習和探討。“AlphaGo在沖擊人類的圍棋理念，那就是沒有什麼棋是不可以下的。”柯潔說。
公家機關水肥清運
職業女子棋手和評論員徐瑩在今天比賽的評述中說到：“自從 AlphaGo 出現之後，突然圍棋變得五彩斑瀾瞭，我們感覺思路一下子打開瞭，AlphaGo 這種自由自在的行棋風格，恰恰是我們一直所追求的圍棋本質。”
Michael Redmond九段點評說，AlphaGo的棋風如何激發人類棋手挑戰創新的邊界，並賦予一些傳統套路新的生命。“柯潔在開局階段就使用瞭他從早前Master連勝系列中學習到的下法，並和自己的風格融合到瞭一起。”
正如哈薩比斯所說，“再過一萬年，我們也不能窮盡所有的打法。”但是，圍棋的探索從未停止。
AlphaGo有哪些蛻變，2.0之後何去何從？
哈薩比斯今日透露，目前的AlphaGo是在雲端由單TPU運行，這與Goolge上周在I/O大會上剛公佈的芯片版本一致。TPU是專門為機器學習而設計的處理器。與去年3月與李世石的比賽時相比，當前的版本在處理計算時所消耗的能量僅為過去的十分之一。
360研究院院長顏水成點評說，過去一年多，AlphaGo在學習方式和模型上有很大的變化和提升，實時比賽計算已經用一個TPU就足夠。對於算法上的貢獻，三角獸科技首席科學傢王寶勛說，毫無疑問的AlphaGo基於深度學習的搜索算法得到瞭進一步的優化，走棋的效率更高，強化學習勢必比之前發揮的作用更大。但是Deepmind對於硬件和模型細節的把握同樣是不可忽視的因素。
對於AlphaGo 2.0的技術進步，地平線機器人技術CEO餘凱稱，這次AlphaGo 2.0的重要進展是，系統完全從零狀態開始通過自我博弈來學習和提升棋力的。而以前的1.0版本是有學習人類棋手歷史數據的。這種完全不需要外界數據的自我學習，是人工智能很激動人心的一個進展。
搜狗CEO王小川進一步解釋說，AlphaGo 1.0是巧妙地混合瞭蒙特卡洛樹搜索+監督學習+增強學習三種算法。而此次AlphaGo2.0的技術原理與之前有著巨大不同，它放棄瞭放棄瞭監督學習；放棄瞭蒙特卡洛樹搜索，不再進行暴力計算；極大地強化瞭增強學習的作用，之前敲邊鼓的算法，正式成為扛把子主力。
第四范式資深機器學習架構師塗威威點評到，在底層架構上，AlphaGo這一版性能相比去年有瞭一個量級的提升，不僅是訓練速度提升，而且實際對弈的機器也從去年的多臺機器的集群變成瞭現在的單機，這點對實際應用意義巨大，降低瞭使用門檻，同樣也使得在相同計算資源的情況下，可以支持更多的訓練數據和維度更高的模型；Google在此之前也宣佈瞭新版的TPU，打破瞭深度學習訓練硬件上GPU的壟斷（更早公開的TPU隻是被應用在深度學習預估系統中），新版的AlphaGo可能也會受益於TPU技術的進步。算法細節上尚未公佈，這一版可能對搜索策略和強化學習一些細節上進行調整，比如蒙特卡洛樹搜索和策略網絡結合來提升性能，以及上一版的AlphaGo自我博弈的啟發式策略（與前幾輪的自己進行對弈）並不收斂，我們猜測新版可能在這些方面會有所改進。
塗威威重點提到，DeepMind已經在嘗試讓AlphaGo有“舉一反三”的能力，這種觸類旁通的能力才是人類更為擅長的，這裡就要用到遷移學習領域的技術。
對於AlphaGo在比賽之後的發展，創始人哈薩比斯表示，我們在本周內會告訴大傢，並披露更多的技術細節。
人工智能能給人類帶來什麼？
雖然哈薩比斯沒有透露AlphaGo的去向，但是他在現場曾表示，我們利用人工智能可以解決目前的很多難題，比如醫療。我們希望AlphaGo與人類的合作可以找到更多的方式，我們希望AlphaGo在其他領域也能取得矚目的成就。
達闥科技CEO黃曉慶說，AlphaGo贏柯潔是完全在意料之中，贏很小的優勢也是意料之中，因為那是AlphaGo的設計方法，隻需要保證贏就行。“這是對強人工智能技術的可能性的最強大的證明！”黃曉慶強調說。
也許就是因為這種進步，DeepMind將開始探索人工智能在醫療等各個行業領域的應用。
海知智能（ruyi.ai）創始人兼CEO謝殿俠評點說，以AlphaGo為代表的人工智能應用，在這場認知革命裡隻是一個小小裡程碑。工業革命實現瞭體力工作自動化解放瞭體力勞動者，認知革命將知識工作自動化解放腦力勞動者。
最後，智能菌相對大傢說，比賽尚未結束，精彩還在繼續，雖然變化打法仍沒有找到AlphaGo的弱點，但柯潔仍表示會盡全力去拼每一盤棋，作為觀眾我們何嘗不需要這種認真的精神呢？
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