人机大战第三局未交手 人类已认输

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“人机大战”第三局今日开战，胜负还未确定，但昨日的一项网络调查显示，约六成的受访者认为李世石依然没戏。此外，更有专家提出，这种人机大战对李世石不公平。潜台词也是不看好李世石能赢。须知，此次人机对弈，毕竟是五战三胜的赛制，李世石从理论上还没有输，但从赛前各种论调看，人类似乎已经提前认输了。

多数人认为李世石将遭横扫
昨天，一家门户网站调查显示，59.4%的受调查者认为机器人将以5∶0横扫李世石，只有32.6%的受调查者认为李世石起码可以赢一局，而认为李世石将实现大翻盘的乐观人士只有8%。而在这场五番棋的人机大战赛前，认为李世石将击败电脑的比例高达七成。两场比赛下来，人们已经从起初的乐观变得悲观。不仅普通人群认为李世石赢棋的可能性不大，就连专业人士也没有当初那样自信，聂卫平等棋界的大腕级人物也不得不承认，李世石要赢电脑太难了。
在悲观的论调中还派生出一种阴谋论，认为人机大战或许存在猫腻，人机大战前两盘棋都没有出现“打劫”的局面，有人猜测，是否电脑应对“打劫”的能力不足，而被李世石故意回避。究竟如何，我们只能继续拭目以待。
人机大战对人类不公平
对于韩国顶尖棋手李世石在围棋人机大战中连输两局一事，韩国IT专家田石镇批评称，谷歌需要对李世石和整个围棋界道歉，因为此次人机博弈本身就不公平。

据悉，在围棋人机大战启动前的一个月，该专家曾在社交网站上发文，称谷歌推进的这场博弈属于骗局，李世石五盘全输已成定局。他表示，谷歌人工智能“阿尔法围棋（Al-phaGo）”通过网络可随时无限收集和利用相关信息，这意味着它拥有无数的“指教者”。他指出，阿尔法围棋动用数百台电脑对李世石的行棋进行实时运算后再下子，换而言之，AlphaGo非按已获取的信息行招，而是先看对方的招数并对其进行缜密分析后拆招，这并非真正意义上的人工智能。按照这位专家说法，不仅李世石赢不了电脑，被认为最有希望击败人工智能的中国围棋新锐柯杰也赢不了。但愿李世石今天能赢一场，给人类带来点希望吧。

揭秘
阿尔法之父 地球上最聪明的人之一
4岁下棋赢大人 16岁进剑桥大学
人工智能程序阿尔法围棋连续两局击败顶尖围棋手李世石之后一战成名，它的开发者德米什·哈萨比斯也开始走进大众视线。有“互联网之父”之称的英国计算机科学家蒂姆·伯纳斯·李曾评价，哈萨比斯是这个星球上最聪明的人之一。

英国《连线》杂志报道称，这名颜值平平的英国人工智能工程师4岁时对父亲和舅舅玩的国际象棋产生兴趣，从而开始学棋。两周后，他居然就赢了大人。从此，哈萨比斯在国象界渐渐展露头角。然而，哈萨比斯并没有继续沿着国象这条路走下去。他认为，国象赋予了他诸多技能，“但它更像是一种训练”。与国象相比，电脑编程更能让哈萨比斯热血沸腾。

大约在8岁时，哈萨比斯用参加象棋比赛赢得的奖金给自己买了第一件东西：电脑。“我意识到，这种机器是我们脑力的延伸，就像汽车使我们跑得更快、飞机使我们飞上天空一样，”哈萨克斯说，“电脑同样可以增强你的脑力。”
拥有电脑之后，哈萨比斯通过看书自学编程。在他11岁时，人工智能闯入他的视线。“我编写了一个黑白棋游戏的程序，它战胜了我弟弟。”哈萨比斯说。

此后，电脑编程和人工智能像磁铁一样牢牢吸引着哈萨比斯。16岁时，他进入剑桥大学计算机科学专业；17岁时，他设计出游戏《主题公园》，是最早包含人工智能元素的游戏之一。得益于这款游戏数百万份的销量，哈萨比斯获得足够资金来完成学业。这也让他坚定了一个观念：人工智能将会有惊人发展。1998年，哈萨比斯成立电脑游戏公司“仙丹工作室”；2011年，他和发小穆斯塔法·苏莱曼以及人工智能专家沙恩·莱格共同创立了后来开发出阿尔法围棋的“深度思维”技术公司；2014年1月，谷歌以4亿英镑将“深度思维”公司收归旗下，哈萨比斯继续担任“深度思维”的首席执行官。

专家：人工智能未来发展侧重与人结合
对于人机大战背后的人工智能问题，华商报记者还特别采访了西安交通大学人工智能与机器人研究所陈霸东教授，他认为，“尽管计算机在某些方面超过人类，但要全方位替代人类还很遥远。”
陈霸东分析，人机大赛，机器在某一方面战胜人，比如在逻辑推理方面的速度和可靠性比人更好。但在很多方面人具有直觉、灵感、顿悟和情感，这些都是机器所不具备的，人工智能虽然已经达到一个新高度，但要全方位代替人类还很远。

“从1997年的深蓝，到现在的AlphaGo，围棋比象棋难得多，围棋还包括人的个性在内，AlphaGo比深蓝所需要面对的不确定性更多，它是一种全新的突破。”陈霸东认为，人工智能越来越热，未来的发展侧重于和人结合起来，人工智能要真想取得大突破，还是要回归原点，回到大脑。也许计算机能模拟大脑的思维，但它工作的机理完全不同，我们能探索遥远的星空，但对我们的大脑所知甚少。

中国自动控制领域专家、中国工程院院士郑南宁预测、解读“人机大战”：和围棋先辈们的精华比赛李世石难赢
因为平时喜欢下围棋，中国自动控制领域专家、中国工程院院士、西安交通大学郑南宁教授这次也很关注韩国棋手李世石在与谷歌阿尔法围棋（Al-phaGo）的“人机大战”。对于最近争议纷纷的“人机大战”，郑南宁教授说，“与其说人工智能挑战了人类思维，不如说，是人类又将人工智能推向了新的起点。”

人类后三局也不太可能赢
“围棋是源自中国两千五百多年前的博弈游戏，Alpha-Go将此前中外围棋高手们的布局、思考浓缩在机器中，所以说它依然是浓缩了人的智慧，而它的设计也来源于人类团队。”郑南宁教授说，“所以说李世石不是在和一台机器比赛，而是和此前围棋先辈们的精华及当代高手作比赛，接下来几局赢的可能也不太大。”

什么是人工智能？郑南宁教授介绍，人工智能研究领域也包括用于信息处理的人工神经网络。神经科学研究领域的成果告诉我们，大脑中神经元的个体是简单的，其连接也是简单的，千亿级的神经元相互连接构成了我们人类复杂的大脑，会学习，有情感。在上世纪八十年代初，在信息科学领域人工神经元网络的研究曾出现一个高潮，但受当时计算机发展所限制，进入九十年代后期跌入低潮。在本世纪初，计算机能力飞速发展，随后“深度学习”的出现，使得人工神经网络的研究又得到极大重视。

郑南宁教授介绍，“深度学习”是人工智能的一种计算实现结构，形象地说，就是把一个复杂的问题，分解成若干个简单的问题，把一个复杂的概念，分解为若干个简单概念的组合。深度学习就在于用人工神经网络来分层表示这种组合进行问题求解，这种分层就意味着深度。“例如，如何在大规模图片中识别一只狗或一只猫？深度学习就可以通过分层抽象出符合条件的特征，而不需要人提供先验知识。”

别为人机大战兴奋或恐惧
“对可以用规则推理和机器记忆解决的问题，计算机将远远超过人类，我们关注人机大战背后的问题，不管是兴奋还是恐惧，实际上大可不必。”郑南宁教授分析，实际上Al-phaGo是个专才，如果要打麻将，就要重新构造打麻将的规则。但AlphaGo给我们带来了人工智能深度应用的具有启迪意义的新案例，开辟了应用的新前景。

郑南宁教授说，围棋需要有一种掌控全局，同时可以预测未来走向的能力。如果类似AlphaGo的人工智能系统应用在医疗领域中，我们就可以把被动的治疗转换成主动的预防，还可以应用到经济运转、环境治理、金融、军事等等领域。它对社会带来的进步大于人们对他产生的恐惧。人工智能的极限会是什么？郑南宁教授分析，就现在的认识来说，还没有办法做到像人一样有创意，创意是人的一种灵感，也是人与生存环境的一种交互。研究人工智能和认知机理是什么样的关联？深度学习并不能完全模拟人的认知能力，脑认知机理的探索是当前人工智能研究的重要方向，也是人类构造“超级机器人”的最后屏障。

neowang

会是人类先输两场给ai的计谋吗？