北京時(shí)間3月12日下午消息，谷歌人工智能AlphaGo與韓國棋手李世石今日進(jìn)行了第三場較量，最終AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，連續(xù)取得三場勝利。接下來兩場將淪為李世石的“榮譽(yù)之戰(zhàn)”。
武坤是中南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授，他的“MyGo”也是一款圍棋人工智能。2015年11月，首屆美林谷杯世界計(jì)算機(jī)圍棋錦標(biāo)賽在北京工體附近進(jìn)行，在來自全世界的參賽隊(duì)中，“MyGo”只屬于第三梯隊(duì)，相當(dāng)于圍棋業(yè)余二段的水平，而錦標(biāo)賽的冠軍也無非圍棋業(yè)余五段水平。那時(shí)誰也沒想到，僅僅四個(gè)月后，他們?nèi)急籄lphaGo橫掃了。職業(yè)九段的李世石慘敗，而且還是三連敗。
在中南大學(xué)，武坤對于圍棋的熱愛，所有上過他課的學(xué)生都知道。武坤甚至專門開了一門課程，就叫“圍棋人工智能”。
他的“MyGo”誕生于2011年，制作過程只用了三個(gè)月，但研究過程卻是三年。2008年，武坤認(rèn)識了職業(yè)八段圍棋選手王群，和王群的交流讓他發(fā)現(xiàn)，職業(yè)圍棋選手的思維和一般人有明顯的區(qū)別，而這種區(qū)別可以用軟件的形式表現(xiàn)出來，他說這就是制作“MyGo”最早的念頭。
“二十歲不成為國手，則終身無望”，這是圍棋界的常識，學(xué)圍棋必須從小開始，但武坤直到上了大學(xué)才開始接觸圍棋。制作“MyGo”之前，武坤沒做出過任何軟件，而“MyGo”的前三年“全都在做理論基礎(chǔ)”。武坤告訴北青報(bào)記者：“比如最簡單的問題，大家都知道執(zhí)黑先走，但是先走的是有優(yōu)勢的，因此圍棋規(guī)則都會給執(zhí)白棋的棋手一些優(yōu)惠，即‘貼目’，那么這個(gè)‘貼目’到底多少合適呢?圍棋發(fā)展幾千年了，一直都是憑感覺來定的?！蔽淅ふf，包括“貼目”在內(nèi)的諸多圍棋要素，都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)化，這個(gè)過程最久也最艱難。
跨過“理論基礎(chǔ)”這個(gè)坎，武坤和他的團(tuán)隊(duì)就用了三年。
2012年，武坤帶著“MyGo”的第一版參加了全國計(jì)算機(jī)博弈錦標(biāo)賽，這是中國一個(gè)專門供計(jì)算機(jī)圍棋人工智能比賽的平臺。據(jù)介紹，該比賽的主辦方包括中國人工智能學(xué)會和中國棋院，比賽項(xiàng)目除了圍棋，還有象棋、六子棋等，是各種“中國版AlphaGo”的競技場。
第一次參賽，武坤的“MyGo”只拿到了全國第三，2013年第二次參賽還是第三名。武坤和學(xué)生們做了數(shù)十次改進(jìn)之后，2014年第三次參賽，“MyGo”終于獲得了全國冠軍，又在其后的2015年蟬聯(lián)冠軍，這時(shí)起，“MyGo”終于出名了。
雖然現(xiàn)在有人把“MyGo”捧為中國版的AlphaGo，但武坤自己認(rèn)為，橫掃了李世石的AlphaGo跟傳統(tǒng)意義上的圍棋人工智能根本就不是同一種東西。
2015年，新科中國冠軍的“MyGo”走上了國際賽場，在首屆美林谷杯世界計(jì)算機(jī)圍棋錦標(biāo)賽上，“MyGo”八戰(zhàn)兩勝六負(fù)，在9支參賽隊(duì)伍中僅排名第七。武坤表示：“前三名的人工智能算是第一梯隊(duì)，第四到第六名算是第二梯隊(duì)，而‘MyGo’只能算第三梯隊(duì)，和前兩個(gè)梯隊(duì)之間的差距很明顯，很難下贏?！?
但這還不是跟AlphaGo的差距。AlphaGo雖然沒有參加2015年世界計(jì)算機(jī)圍棋錦標(biāo)賽，但在這場賽事前一個(gè)月，AlphaGo已經(jīng)“小試牛刀”了。AlphaGo在2015年10月與歐洲圍棋冠軍職業(yè)二段選手樊麾進(jìn)行了五場對決，樊麾被無情碾壓，AlphaGo以5：0完勝。之后樊麾觀摩了2015年世界計(jì)算機(jī)圍棋錦標(biāo)賽，他提出參賽的圍棋人工智能水平和AlphaGo“根本無法相提并論”。
在AlphaGo手里三連敗，沮喪的并不只有李世石，還有武坤?！氨疽詾槲覀兊摹甅yGo’和世界最強(qiáng)的人工智能只有業(yè)余二段到業(yè)余五段的差距，現(xiàn)在我們根本沒法估算跟AlphaGo的差距?！?
武坤解釋說，相比其他圍棋人工智能，AlphaGo的程序算法非常先進(jìn)。“現(xiàn)如今，圍棋人工智能經(jīng)歷了三代算法，第一代是窮舉算法，即嘗試把所有可能的下法都算出來，然后取必勝的一個(gè)。如果能夠窮舉，那么人類注定無法戰(zhàn)勝人工智能，因?yàn)樗械淖兓荚谌斯ぶ悄艿恼莆罩辛?。這對于國際象棋還有可能，但對于圍棋來說就不現(xiàn)實(shí)?！蔽淅ふf，包括“MyGo”在內(nèi)，2015年參賽的9支隊(duì)伍中8支都采用了第二代算法，這種算法利用高頻次的隨機(jī)抽樣、動態(tài)評估、規(guī)劃路徑，選擇勝率最高的走法，也就是說并不試圖窮盡所有的下法，而只是抽選一部分下法，然后選出勝率最高的那一種。這種算法大大提升了圍棋人工智能的水平，使得其可以和業(yè)余選手一較高低。但即使獲得了2015年全球錦標(biāo)賽冠軍的韓國人工智能“石子旋風(fēng)”，在和職業(yè)七段圍棋選手連笑的對決中，先后在“人類讓四子”、“人類讓五子”的比賽中落敗，直到連笑為“石子旋風(fēng)”“讓六子”，“石子旋風(fēng)”才獲得一次險(xiǎn)勝。
而AlphaGo的算法就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了之前的算法，利用人工智能自我學(xué)習(xí)的能力獲得了飛躍。武坤說，其實(shí)類似AlphaGo這樣的人工智能也曾經(jīng)在2015年的錦標(biāo)賽上出現(xiàn)過，即法國的GoLois，這款法國圍棋人工智能可以模擬人腦神經(jīng)元，具有主動識別、自適應(yīng)等功能，在圖像處理方面也異常強(qiáng)大。然而由于技術(shù)還不成熟，在所有9款圍棋人工智能中排名墊底。“當(dāng)時(shí)我們大家就感覺到了這種模擬人腦思維的算法的巨大潛力，但是沒想到，類似的人工智能來得這么快，這么猛?！?
盡管如此，武坤對于未來仍有信心。他打了個(gè)比方：就像電腦發(fā)明之后，很快誕生了各種更新型的電腦一樣?！爸按蠹叶际窃趯ふ曳较颍F(xiàn)在AlphaGo為我們開辟了一個(gè)了不起的方向。隨著大家對新算法的深入研究，相信會有大批類似AlphaGo的圍棋人工智能出現(xiàn)，到那時(shí)中國也會有能做出超越世界超一流棋手的圍棋人工智能，那才是真正的‘中國版AlphaGo’?！?
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