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李世石为什么会输：投资人眼中的围棋人机大战
08:05 来源：云掌财经
一、 　　今天全世界的棋迷(其实还包括很多不懂围棋的科技迷)都抛下了手头工作，很没节操地围观一场围棋人机(人狗)大战。 　　之所以说没节操，是因为入门级的游戏迷才会去玩人机对战，竟然还直播。而之所以很多不懂围棋的也兴致勃勃去围观，是以为这场
一、 今天全世界的棋迷(其实还包括很多不懂围棋的科技迷)都抛下了手头工作，很没节操地围观一场围棋人机(人狗)大战。 之所以说没节操，是因为入门级的游戏迷才会去玩人机对战，竟然还直播。而之所以很多不懂围棋的也兴致勃勃去围观，是以为这场人机大战是代表着人类最高智力领域：围棋。 对弈双方，一方是获得过十多个世界冠军头衔，代表人类围棋最高水平之一的韩国九段棋手李世石，另一方是“公司10%的人负责赚钱，剩下90%的人全部在做各种与赚钱没有任何关系的科技创新”的GOOGLE公司开发的机器人，他们给它取了一个很好听的名字“AlphaGO”——阿法狗。 下面是整局棋谱(图一). 人狗对决，你看得可能有点晕，我直接告诉你结果：186手后，李世石(执黑)投子认输，盘面负8目左右。 赛前聂卫平等大腕一致对小法嗤之以鼻——人类的骄傲被还以耳光. 事实上，李世石的开局形势一度大优，阿法狗在初期盘面并不复杂的时候，并未显出丝毫优势，甚至出现不少明显“业余”的“电脑棋”，比如白48立，80长，都感觉莫名其妙，尤其白90沾，下出围棋里最忌讳的“草帽头”，把整个味道都弄没了，而且帮李世石把左下角迅速定型，明显智商堪忧(见下图). &及至白黑93长，左下角定型(见下图)，考虑到左上角黑棋能掏空，右下黑棋简单尖顶就可活，二者必得其一，黑棋已大优。 &如果换成人，这个时候就已经投降了——问题是，阿法狗是个机器，它没有优势劣势的情绪变化，既不会得意忘形，也不会垂头丧气，更没有投子认输这个选项. 局势从白102打入开始发生变化。 &在左下角下得太舒服的李世石明显优势意识过浓，应对开始偏软，在右边的应对和交换明显失误和吃亏，差距被迅速缩窄。开始紧张的李世石为了扳回损失，在右下角不是简单尖顶做活，而是采取了更复杂的黑2压，意图吃掉白一子(见下图). &后面的结果我们知道了，患得患失的李世石后半盘如同梦游. 而随着局势越复杂，阿法狗的计算能力越显出优势，几乎滴水不漏，在白116先尖守角，122沾，150拆这几个关键点都先手抢到(见文首的全局棋谱)，之后右下轻松走活以后，李世石除了认输，已经没有其他路可走了。 二、 在这场人机对战前，应该没几个人会知道是这个结果：几乎所有人都认为小法没戏. 尽管上个月，阿法狗刚5战5胜，完胜欧洲围棋冠军樊麾。 尽管李世石并不是当今围棋界最强的——最牛掰的是19岁的中国小将柯洁。在几个月前两人争夺世界冠军头衔之前，被问及与李世石之战胜率如何时，柯洁的回答是：李世石有5成胜率，如果总共有100成的话。而且，柯洁也第一时间在微博表示了对人狗大战结果的鄙视： 但稍微懂点围棋的都知道完全不是那么回事。樊麾只是职业二段(Elo3000左右)，而李世石是职业九段(ELO 3532)。简单说，一个人的乒乓球打败了非洲冠军，并不代表他就可以成功挑战中国冠军。 而且，去年年底阿法狗的Elo只有3168分。 &你不必知道Elo围棋等级分怎么来的，总之，按照阿法狗和李世石这两个等级分的两个棋手对弈，李世石每盘的胜算为89%。如果对弈一盘，AlphaGo尚有11%的获胜的可能性，而整个比赛五盘胜出三盘，或更多，AlphaGo就只有1.1%的可能性. (胜率参考公式)当然，阿法狗在成长。据说阿法狗每天和自己的分身下了几十万盘，李世石最多回去复盘一次。但，最关键的原因，应该还是不在这里，而在于随着变量的几何级增加，人的犯错几率会越来越大. 机器不会。变量和数据增加几个数量级，对于机器而言，只是提高点CPU的运算速度而已。 李世石的棋风，尤其如此。 李世石能一度统治职业棋界，就在于他张扬桀傲，不求平衡，拖人犯错的棋风：你要战，我便战；你不要战，我更要战，从一开始便将对手拉入不到终局不休的无数场战斗之中。战斗中，双方下错的概率会显著增加。这就是李世石的“僵尸流”：“我算不清的变化，我的对手一定也算不清”，逼自己和对手都犯错，但是让自己的错误犯得小，并避免自己成为犯最后那个错误的一方。 李世石雄踞世界棋坛多年，但几乎没有留下传统意义上的名局：就是那种双方落子都甄于完美，没有恶手，一方取胜是因为下得更好，而不是另一方下得不好。李世石固然下出过很多妙手，但下出更多恶手，他能赢棋，只是逼迫对手的破绽和恶手更多。这就是为什么李世石拿到世界冠军的不少决胜谱很难看，而对手在懊恼自己犯下错误之余，更有许多心理郁结。 这就是李世石的绝招：用自己的不稳定，賭对手的更不稳定. 用投资界的术语说，他在博弈，而不是价值投资. 但这对没有情绪的机器人，比如阿法狗，这招完全无效。 三、 所以，真正可怕的，是变量的数量级。一旦比拼数量级，一旦要在几何级数的变量中寻找最优解，而这个最优解又正好存在，那人类大概率是会输的，时间早晚而已. 李世石会输，如日中天的柯洁，也会输。 “国际象棋电脑程序想要在人类大师级选手上赢得一场比赛的唯一可能，就是等到这位大师喝得烂醉，同时在下着50盘棋，并且在棋桌上犯下无比严重的错误。” 这话听起来是不是很耳熟？ 但1997年，深蓝击败了世界冠军卡斯帕罗夫。这次，GOOGLE公司的阿法狗又击败了李世石。 下面，我们回过头来看看制造了阿法狗的GOOGLE到底是一家什么样的公司？ Google是一家“10%的人负责赚钱，90%的人负责胡思乱想和科技创新”的公司，就像他们花了一堆人力物力造出个AI机器满世界找人下棋一样——这与赚钱明显没有毛线关系，事实上，李世石赢了的话，他们还要倒贴100万美金。 他们只是在验证一些关于人类的命题和行为规则：比如，在需要穷举变量数据的领域，比如围棋，比如投资，人类该怎么做？ GOOGLE当年的命名源起自一个美丽的拼写错误。它们本来是想叫Googol，意思是10的100次方，代表互联网上的海量信息。 10的100次方是什么概念呢？恒河沙数据说是10的20次方；可见宇宙中星球的总数，约为10的22次方；宇宙中所有原子的总数，约为10的70次方。 去年GOOGLE公司把自己名字改成了Alphabet——翻译成中文是字母表，意思是囊括所有。因为他们发现，Googol代表的10的100次方，也许能代表互联网上的海量信息，但放到19*19的围棋盘前并不够用。 因为围棋变化可能是10的172次方，博弈复杂度是10的360次方的(见下图). &这样的数据穷举，人脑在机器面前，只会越来越相形见拙。但机器的好处在于，它能无限扩容它的“脑容量”，并完全消除情绪影响，去无限可能逼近真实结果，或者接近最优解. 而人类，只有靠归纳与演绎——这种优势，在AI机器人拥有了图像识别技能后，也已消失。 所以，GOOGLE公司教给我们，客观而理性的做法是：在需要穷举变量数据的领域，承认我们的短处，寻找我们的确定性。 所以，GOOGLE公司是一家伟大的公司. 四、 我们的确定性是：我们知道哪些领域，我们不拥有确定性. 比如，围棋的人机博弈，再比如，投资。 围棋是一个人为参与和博弈引出结果，一个穷尽计算能力也没有唯一正确答案，直到大官子阶段可能仍不确定结果的博弈游戏，它像极了证券投资市场. 巴菲特从不去试图摸清市场的每一个角落，他对付这种无法穷举变量市场的极简办法是：在自己能力圈内做事. 所以，巴菲特是一个伟大的投资人.
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(C)安徽黄埔网络科技集团股份有限公司&All Rights Reserved 版权所有&复制必究&皖ICP备号　　人机大战第二局李世石再次落败 李世石为什么会输给Alphago？　　人机大战第二局李世石再次落败 李世石为什么会输给Alphago？ 中金网 3月10日电&谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的五番棋第二局较量在首尔四季酒店举行，李世石执白再负，暂时以0-2落后。李世石今天开局相对稳健，但中盘几手太缓，埋下败因。人机对战第三回合将于12日进行。　　五番棋前，中韩多为超一流棋手在认可人工智能实力突飞猛进的同时，还是认为李世石赢面更大。然而昨天首盘较量的结果令人颇感意外。尽管如此，李世石仍有最终取胜的信心。但谁知今天地震再升级，李世石中后盘劣势明显，最终完败。　　此盘较量AlphaGo执黑先行，李世石转变了行棋的风格，开局下得非常稳健。AlphaGo也下出了不少新手，这让李世石应对得非常谨慎，不时陷入长考，这让他在时间上一直落后。　　你来我往中，黑37和41两步尖冲令人匪夷所思，尤其是第41手，致目数大亏。中盘阶段，本来形势占优的李世石行棋过缓，右上角的一步二路打拔被视作败手，AlphaGo的优势逐渐清晰起来。在形势陷入被动的情况下，李世石下出一手扳的好棋，但几次转换后，黑棋还是牢牢守住了领先的局面，而且棋形很厚。　　李世石虽然脱了几手，但并无实质性改变，最终AlphaGo执黑获胜且优势明显，总比分2-0领先，比赛用时接近4个半小时。　　在五番棋中0比2落后，李世石已经到了退无可退的地步。明天是休息日，双方的第三局较量将在北京时间3月12日展开。　　李世石为什么会输给Alphago？　　Alphago前期的“表现”让李世石轻敌　　但是李世石不同，李世石似乎出现情绪上的波动。李世石出生在韩国一个鸟岛上，坚韧不认输，这让他成为愈挫愈勇的棋手。每个棋手都有自己的棋风，今天他占优势之后反而出现失误。这个时候出现戏剧性变化令我们大跌眼镜。　　古力认为，李世石在中期时的优势很大，而Alphago则屡屡出现一些很奇怪的下法，犯一些低级错误，这导致了李世石的轻敌，比赛结束时，李世石还剩半个小时左右的时间，而Alphago只剩不到十分钟，这说明李世石没有花很多时间用来思考，这也是他轻敌的一个证据。　　不过，轻敌的不只是李世石，古力九段在中期也乐观的表示，Alphago的水平大约在业余六七段左右，优缺点都很明显，但进入后半程后，Alphago的优势显然体现了出来。　　CSDN创始人蒋涛在现场表示，Alphago展现出来的实力忽高忽低，导致李世石出现了误判，过于轻敌，导致后期一发不可收拾。据蒋涛介绍，在围棋盘面的局部处理上一直是Alphago的强项所在，现场的古力也表示，Alphago在局部的处理上他也自愧不如。　　比赛开始后不久，李开复曾对李世石的走法给了一些建议，“根据大家的分析，李世石在尝试新的打法，这个是非常的不明智，机器人是非常周密的，不要认为棋谱没有出现过的你就去尝试，你没有尝试的东西机器懂得比你多，切忌铤而走险。”对于机器人未来的前景，李开复充满信心，“这次下棋输赢不是最重要的，机器只要达到二段专业水平，打败人类是早晚的事情。”　　在前期AlphaGo有重大失误的局面下，李世石求赢不想输。在求稳的心态下出现失误，心理波动很大，下到后来会觉得，即使优势再大最后也会输。很多情况下李世石自己也已经觉得无力翻盘了。　　智力消耗、体力消耗、精神压力呈递增趋势，再加上舆论环境等，Alphago可以“两耳不闻窗外事，一心只下好围棋”，但人类是高感知生物，情绪易受到外界环境的干扰。　　曾数次击败李世石的柯洁九段就表示“程序强于人类很重要的一点就是不会受情感因素干扰。”机器的水平大概就是冲职业段之前的水平，虽然职业还到不了，但是无限接近于职业了。再加上机器大量的学习和算法，感情上没有波动，这令高级的棋手面对机器时是和以往面对人类对手完全不同。　　今天这个局面很多人都没有想到，胜利在望之际，李世石却因为轻敌而输掉比赛。不过经此一役，接下来的四场比赛更值得期待。　　人类对人工智能的担忧　　昨日AlphaGo在战胜李世石，引发了大众对人工智能威胁人类的担忧。诸如特斯拉CEO马斯克、理论物理学家霍金等科技界的名人都对人工智能的发展持消极态度。　　而DeepMind(AlphaGo的研究公司)创始人哈萨比斯说：公众对人工智能的警示掩盖了人工智能带来的帮助。距离人脑水平的人工智能仍然相当遥远，可能还需要几十年。在前天的赛前发布会上，谷歌董事长施密特表示，输赢都是人类的胜利。因为正是人类的努力才让人工智能有了现在的突破。　　AlphaGo不仅仅是一款围棋游戏　　围棋棋盘横竖各有19条线，共有361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋总共可能有10^171(1后面有171个零)种可能性。而宇宙中的原子总数是10^80(1后面80个零)，即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性。　　AlphaGo在与人的对弈中用了“两个大脑”来解决问题：“决策网络”和“值网络”。通俗来说就是，一个大脑用来决策当前应该如何落子，另一个大脑来预测比赛最终的胜利方。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习，通过广泛使用Google云平台，完成了大量研究工作。　　如果解决了围棋这种复杂问题，谷歌希望能把这套人工智能算法用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。美媒关注围棋人机大战：为何不找中国棋手？
《华尔街日报》网站3月10日刊发题为《李世石真的适合代表人类对战人工智能吗？》的文章称，在这场捍卫人类尊严的人机大战中，我们真的选对了出阵代表吗？
文章称，古老的围棋曾经是最后一项电脑无论如何也无法战胜其顶尖选手的棋牌游戏。然而这已经成为了过去。
9日，围棋大师李世石在首尔与AlphaGo的对弈中首轮败给了这个谷歌母公司Alphabet制造的人工智能项目。赛后，李世石说，“我惊讶极了，我从没想到自己会输。”
文章称，继国际商业机器公司(International Business Machines Corp.， IBM)的“深蓝”(Deep Blue)电脑击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫(Garry Kasparov )，以及该公司的“华生”(Watson)超级电脑在电视问答节目Jeopardy中获胜之后，此次人机对弈的结果标志着电脑科技又取得了一次质的飞跃。
数学家们对围棋已经进行了深入的研究，据他们称，仅仅在最初的40步棋，就有超过原子在可见宇宙范围内数目的棋子摆放组合。组合数量大约达到80位数。有人计算出，在国际象棋中，这样的组合数大约有50位数。
文章称，33岁的娃娃脸棋王李世石已经出现在韩国各大报纸的首页，整个韩国都被这场被称为“世纪之战”的对决深深折服了。
李世石是目前最成功的职业围棋手，自他1995年正式进入职业棋坛开始已享有18项世界级头衔。谷歌的这个人工智能团队将李世石称作围棋界的费德勒(Roger Federer)。但正如那位网球界传奇人物一样，近年李世石所取得的胜利也越来越少，只在去年赢得了一次世界锦标赛。
文章称，围棋界的新星是一名18岁的中国棋手，柯洁。比作网球运动员的话，柯洁则应该是在过去几年表现出色的年轻网球运动员德约科维奇(Novak Djokovic)。柯洁在李世石面前是无法被击败的，他今年已经两度打败李世石，成为了在李世石之后第一个在一年内赢得两项世界头衔的棋手。
在李世石落败结果一出来，柯洁就发表了自己的看法。他在微博上说“Alphago能打败李世石，但是打败不了我。”
文章称，在首尔报道这场人机对决时，中国的记者们表示，虽然中国的围棋爱好者们很多都支持李世石，但是很多都更愿意看柯洁对阵人工智能。
一位微博用户写道，“谷歌明明知道李世石已经老了，那他们为什么不选柯洁呢？”业内人士称，围棋棋手通常在二十多岁时达到事业的巅峰。
文章称，韩国的许多电视频道在正常播出的节目和人机对弈现场之间来回切换，电视评论员们说，李世石在后半场显得疲倦。韩国最大的新闻机构在李世石被击败的时候还向用户手机发送了相关快讯。
谷歌DeepMind项目的创始人哈萨比斯(Demis Hassabis)在比赛前表示，由于李世石的名声，他是测试这个程序最理想的职业棋手。但在未来的比赛中，AlphaGo可能与柯洁对弈，并且还可能邀请中国和的其他棋手，围棋在这两个国家也很流行。DeepMind是AlphaGo的研发者。
去年，人工智能专家预计电脑要打败职业围棋手还需要10年时间。但在去年10月，AlphaGo以5-0的比分击败了欧洲围棋冠军樊麾，围棋界为之震惊。
然而，当时仍有很多人认为，击败欧洲冠军与击败亚洲顶级职业棋手不可同日而语。以其咄咄逼人的棋风和内向性格闻名的李世石本人也曾说过，他毫不怀疑，面对这台超级电脑他一盘棋也不会输。
文章称，在锦标赛前，李世石的立场稍有软化，说他并不确定能以5-0的比分胜过AlphaGo。在第一局落败之后，李世石说，他原本认为有五成的取胜机会。他说，他比樊麾有经验，一次失败不会动摇他的信心。
1997年，卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)在第六局，也是最后一局与IBM超级电脑“深蓝”(Deep Blue)的对弈中以第19手弃子投降。他说这是因为他承受不住巨大的压力而失去了斗志。而在赛后，有新闻报道称，卡斯帕罗夫暗示IBM可能作弊，让人类为电脑提供帮助。在2011年IBM的电脑“华生”(Watson)在电视竞答节目Jeopardy中战胜了选手詹宁斯(Ken Jennings)后，后者在其最后答案中写道：“我以个人名义，欢迎新的电脑霸主。”
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扫描关注更多环球微信公众号2016围棋人机大战第二局李世石又输 人类真拼不过机器？
日 来源：新浪科技 编辑：怪蜀黍
& &在昨日开始的谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的人机对战首局中，李世石已经投子认输，现在第二局较量也已经结束。结果AlphaGo再下一城，以总比分2:0领先李世石，人类已经被机器逼到了墙角。
& &比赛采用5局3胜制，最终比赛获胜方将获得奖金100万美元。李世石在本轮战败后，只有剩下3局全部获胜才能以3:2总比分战胜AlphaGo，而AlphaGo下一局只需获胜即可宣布战胜李世石。因此，3月12日(本周六)的比赛将成为世界关注的焦点。无论战果如何，是否存在提前胜利的情况，双方都将赛完剩余全部比赛。剩余3场比赛将分别在3月12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)的北京时间中午12点进行。
& &本轮比赛由韩国棋手徐奉洙帮助谷歌AlphaGo落子，昨天负责落子的是AlphaGo论文作者之一黄士杰。
& &在今天的比赛中，双方互换黑白子，AlphaGo执黑对战李世石。李世石今天明显调整了部署，下得比较平稳。AlphaGo黑棋在开局形成中国流布局。
& &在比赛中盘，白棋下出一步罕见的尖冲，令围棋专家不解。李世石也被这一手惊到，陷入&长考&。李世石在应对AlphaGo这一步时花费了十多分钟的时间。
& &AlphaGo下法很积极，一直在四处求战，李世石一直在避战。双方战斗进入胶着状态。
& &在比赛进行到三个半小时后，李世石的2个小时计时全部用完，进入读秒阶段，每一手需要在1分钟内落子。
& &最终在比赛进行到四个半小时后，211手AlphaGo执黑中盘胜，李世石宣布认输。
一个大写的&死&
& &人类对人工智能的担忧
& &昨日AlphaGo在战胜李世石，引发了大众对人工智能威胁人类的担忧。诸如特斯拉CEO马斯克、理论物理学家霍金等科技界的名人都对人工智能的发展持消极态度。
& &而DeepMind(AlphaGo的研究公司)创始人哈萨比斯说：公众对人工智能的警示掩盖了人工智能带来的帮助。距离人脑水平的人工智能仍然相当遥远，可能还需要几十年。在前天的赛前发布会上，谷歌董事长施密特表示，输赢都是人类的胜利。因为正是人类的努力才让人工智能有了现在的突破。
& &AlphaGo不仅仅是一款围棋游戏
& &围棋棋盘横竖各有19条线，共有361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋总共可能有10^171(1后面有171个零)种可能性。而宇宙中的原子总数是10^80(1后面80个零)，即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性。
& &AlphaGo在与人的对弈中用了&两个大脑&来解决问题：&决策网络&和&值网络&。通俗来说就是，一个大脑用来决策当前应该如何落子，另一个大脑来预测比赛最终的胜利方。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习，通过广泛使用Google云平台，完成了大量研究工作。
& &如果解决了围棋这种复杂问题，谷歌希望能把这套人工智能算法用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。
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