研
究人员周三表示，人工智能领域实现一项重大突破，他们开发的一款软件程序能够通过自学击败人类围棋高手。能否战胜围棋高手历来被视为人工智能领域的一个里程碑式挑战。
谷歌(Google)母公司Alphabet Inc. (GOOG)旗下子公司DeepMind称，这款名为“AlphaGo”的人工智能程序近期在DeepMind伦敦总部与欧洲围棋冠军樊麾使用全棋盘进行了五局比赛，取得全胜战绩。之前，人工智能程序只在非正式的小棋盘比赛中赢过职业棋手。
早在1997年计算机就击败了国际象棋世界冠军。不过，围棋更难挑战，因为棋子的走法要多得多──这种在19x19棋盘上展开的对弈，单是开局就有361种可能的走法。该领域一直是人工智能研究的目标，因为要精通围棋，需要具备模式识别和直觉判断等更类似于人类思维的技术。
这一重大突破刊登在周三的《自然》(Nature)杂志上，令人工智能专家印象深刻，也再度引发争论，即是否应该对那些具备类似人类自我学习能力的计算机程序施加限制。
《自然》编辑舒瓦尔(Tanguy Chouard)称，这令人不禁同情被击败的可怜的人类棋手。舒瓦尔监督了AlphaGo与樊麾之间的比赛。
AlphaGo使用了两个“深度神经网络”(deep neural network)电脑程序，这些电脑程序有数百万个连接，松散地模仿人脑的结构。这种方法近年来在人工智能领域取得了多项突破性进展，包括在识别图像中的物体方面比人脑的一致性更高的电脑。
AlphaGo的第一个网络被示范了真人下的约3,000万步棋，教会它下一步棋该怎么走。真人在这段“有监督学习”(supervised learning)期间进行指导训练。
第二个网络与自己对弈了数千局，学会了在没有真人帮助的情况下评估棋盘形势，估计每一步棋最终赢得比赛的可能性。
后一种无监督的方法更加先进。参与AlphaGo研发的DeepMind研究人员西尔弗(David Silver)称，这个系统学会了自己发现新的策略。
库隆(Remi Coulom)说，他原本以为可能需要再花10年时间计算机才能打败顶级棋手。库隆花费10年时间研发出的围棋计算机是全球最聪明的围棋计算机之一。
库隆称，多年以来，人们一直说围棋很特别，因为机器在围棋比赛中无法战胜人类，但现在情况不同了。
Enlitic Inc.首席执行长霍华德(Jeremy Howard)称，在国际象棋中，计算机需要在有限的选项中选出最好的招数，但在围棋中，可能性多得无法计算，因此系统必须要分析局势，这在现实世界中是一种更为有用的能力。Enlitic利用人工智能技术解读医学影像。
AlphaGo的创造者称，除了下围棋之外，AlphaGo也可以用来解决其他问题。相比之下，国际商业机器公司(International Business Machines, 简称IBM)研发的深蓝(Deep Blue)只能下象棋，并在1997年打败了象棋大师卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。
不过专家提醒称，AlphaGo仍远远算不上一个高水平、可以解决几乎所有问题的“通用”人工智能程序，而后者是研究人员数年来追求的目标。
DeepMind首席执行长Demis Hassabis表示，受AlphaGo启发而开发出来的产品和服务可能会在一两年内开始出现。其中可能包括更先进的基于智能手机的个人助理，以及改进版的医疗诊断程序。谷歌此前已经推出了智能个人助理。
这一进展再次引发了人们对人工智能可能用途和影响的担忧。麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)数字经济项目联合创始人迈克菲(Andrew McAfee)表示，能够像真人一样对洞察力、模式匹配和直觉力进行组合的成效（如AlphaGo）有取代高技能工人的潜力。
他表示，放射科医生、税务顾问、客服代表，这些都是由有才干、训练有素、经验丰富的人进行的模式匹配操作。他说，刚刚输给DeepMind的程序的围棋高手不就是这样的一个人吗？
Hassabis表示，DeepMind非常仔细地考虑了如何符合道德地使用并负责任地部署该技术。2014年DeepMind被收购之际，其创始人要求谷歌同意不将该技术用于军事目的。Hassabis补充说，谷歌已设立了一个道德委员会，以确保相关技术造福多数人，而不是少数人。
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