阿尔法围棋揭秘：人与人工智能融合 或是未来��

新华社北京１月６日电特稿��“阿尔法围��”再揭��

　　新华社记者杨�� 黄堃 李宓

　　６０胜，人工智能最新的围棋战绩定格在了这一数字上，唯一一盘和棋还是因为网络断线。新��“阿尔法围��”，以Ｍａｓｔｅｒ这个账号，在网站上横扫中韩等国顶级棋手��

　　本有风声传出转型到医疗等领域的这个围棋人工智能技术，此次杀了个“回马��”，再次让人们感到了人工智能迅猛的来势��

　　不怕电脑记性好，就怕电脑爱学习——“阿尔法围��”的秘��

　　“阿尔法围��”大胜，意味着人工智能进步速度前所未有。在去年３月的那��“人机大战”中，“阿尔法围��”以４：１战胜李世石，毕竟还是输了一盘，而今年它横扫人类众多围棋高手而无败绩，这进步速度让人惊叹��

　　不过探其究竟，到底是人工智能自身进步速度可畏，还是背后的科学家令人生畏？答案耐人寻味��

　　毕竟，围棋这种源自中国的古老游戏难度之高毋庸置疑：３６１个交叉点可让棋盘上变幻无穷，千古不同局。相比之下国际象棋和中国象棋变化较少，曾很大程度上依��“穷举��”攻占这两个领域的传统人工智能难以“故技重施”。许多专家原以为，计算机战胜围棋职业棋手还需要很多年，没想到现在人类棋手就已无法获得一胜��

　　“阿尔法围��”用到了很多新技术，如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，使其实力有了实质性飞跃。美国脸书公��“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋曾在网上发表分析文章说：“‘阿尔法围��’这个系统主要由几个部分组成：一，走棋网络，给定当前局面，预测／采样下一步的走棋；二，快速走子，目标和一一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比一快１０００倍；三，估值网络，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜；四，蒙特卡洛树搜索，把以上这３个部分连起来，形成一个完整的系统��”

　　不怕电脑记性好，就怕电脑爱学习。学会自主学习的“阿尔法围��”，掌握全球各种对局，去年和李世石对战前就已经和自己对弈３０００万盘。前几天在网上与各路高手的对战，也是为了通过更多的学习来检测新版本，现在它所呈现出的能力，到了不断碾压人类智商，乃至让人叹为观止的地步��