18、超越人类智能：AlphaGo的崛起与启示

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

落叶知秋263

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分类专栏：算法：改变世界的诗文章标签： AlphaGo 李世石人工智能

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超越人类智能：AlphaGo的崛起与启示

在人工智能的发展历程中，AlphaGo与李世石的对决无疑是一个具有里程碑意义的事件。这场比赛不仅让全世界看到了人工智能在复杂游戏领域的强大实力，也引发了人们对于人工智能未来发展的深入思考。

比赛背景：巅峰对决的前奏

2016年3月19日，在首尔四季酒店的走廊上，一位身着笔挺海军蓝西装、敞开领口衬衫的年轻人正从容地走过。他就是世界顶尖的围棋棋手之一——李世石。李世石年仅33岁，却有着辉煌的战绩，他获得过18个国际冠军头衔，12岁就成为职业棋手，以其激进且富有想象力的棋风在围棋界声名远扬，是韩国的国民英雄。

与李世石对决的是来自DeepMind Technologies的AlphaGo，这是一个由谷歌赞助开发的计算机程序。DeepMind是一家位于伦敦的小公司，两年前被谷歌以约5 - 6.25亿美元收购。AlphaGo项目的首席程序员是黄士杰，他的任务是将李世石的落子信息传达给AlphaGo，并为计算机在棋盘上落子。

这场比赛的奖金高达100万美元，如果计算机获胜，奖金将捐给慈善机构。在比赛前，李世石信心满满，他认为问题不是自己能否赢得比赛，而是是否会输掉一局。毕竟，在以往的比赛中，计算机从未击败过排名前300的职业棋手，众多围棋大师也预测李世石将轻松赢得百万奖金。

围棋：古老而复杂的战争模拟

围棋起源于约三千年前的中国，在公元5 - 7世纪传播到韩国和日本，至今在东亚地区仍然广受欢迎。它是一种抽象的战争模拟游戏，比赛在19×19的网格棋盘上进行。游戏开始时，棋盘为空，双方轮流在交叉点落子，一方用黑子，另一方用白子。游戏的目标是围地和吃掉对方的棋子，当一方的棋子被对方完全包围时，这些棋子将被从棋盘上移除。当双方连续放弃落子回合时，游戏结束，拥有最多领地和俘虏棋子的一方获胜。为了平衡先后手的优势，后手方会获得少量的点数补偿。在正式比赛中，落子有时间限制。

尽管围棋规则简单，但实际操作却极其复杂。围棋棋盘比国际象棋棋盘大五倍多，平均每局比赛需要150步。每一步落子，棋手大约要考虑250种可能性，理论上围棋的游戏树节点数量高达250^150（约10^359），比国际象棋复杂10^226倍。

比赛过程：震撼世界的对决

这场AlphaGo与李世石的对决是五局三胜制，仅在中国就有大约六千万电视观众观看，还有十万爱好者通过YouTube观看英文直播。DeepMind团队在酒店的作战室里通过监控屏幕观看比赛，首席执行官戴密斯·哈萨比斯和项目首席研究员唐·西尔弗也在其中，他们既紧张又无能为力。

第一天，第一局 ：李世石先落子，奇怪的是，AlphaGo过了半分钟才做出回应，这让AlphaGo团队捏了一把汗。随后，AlphaGo从一开始就发起攻击，其落子方式完全不像传统计算机。当AlphaGo下出第102手时，这一激进的落子引发了复杂的战斗，李世石开始感到担忧，不断揉搓脖子。但他重整旗鼓，继续战斗。84手后，李世石认输，DeepMind团队欢呼雀跃。赛后新闻发布会上，李世石虽然失望，但优雅地接受了失败。第二天，AlphaGo的胜利成为各大媒体的头条新闻。
第二天，第二局 ：有了第一局的经验，李世石这一局更加谨慎。然而，当AlphaGo下出第37手时，这一人类几乎不会采用的落子方式让李世石震惊地走出了会议室。几分钟后，他冷静下来，回到赛场。211手后，李世石再次认输。AlphaGo的这一步被欧洲围棋冠军范辉称赞为“太美了”，显示出了超越人类专业知识的洞察力和创造力。
第三天，第三局 ：从李世石的表情可以看出他的心理变化，从最初的平静到担忧，再到痛苦，最后是绝望。四个小时的比赛后，他认输，AlphaGo赢得了比赛。尽管李世石疲惫不堪，但他依然优雅地接受了失败，他表示自己感到无力，辜负了很多人的期望。
第四局和第五局 ：尽管比赛结果已经确定，但双方还是继续进行了第四局和第五局。在第四局中，李世石恢复了往日的风格，采用了高风险策略，他的第78手被评论员称为“神之一手”，这让AlphaGo陷入困境，最终AlphaGo认输。但在第五局中，同样的策略没有奏效，李世石再次认输。最终，AlphaGo以4 : 1的比分赢得了比赛。

AlphaGo的胜利秘诀：算法的力量

AlphaGo的胜利在围棋界和计算机科学界引起了轩然大波。根据计算机性能的预测，这一结果至少要在十五年后才会出现，因为理论上攻克围棋需要比2016年更强大的硬件。但实际上，AlphaGo的成功秘诀在于其先进的算法，而非硬件。

与当时最强大的超级计算机中国的天河二号相比，AlphaGo的硬件配置显得十分普通。开发过程中，DeepMind团队仅使用了48个中央处理器和8个图形处理器，爱好者在车库里就能轻松组装。比赛时，AlphaGo运行在谷歌的一个互联网数据中心的计算机上，占用了1920个中央处理器和280个图形处理器，而天河二号拥有310万个中央处理器。

AlphaGo的算法采用了蒙特卡罗树搜索，在轮到计算机落子的时候，它会寻找最有希望的下一步，分析对手可能的回应，并评估自己的应对策略，从而构建一棵以当前棋盘位置为根的可能未来落子树。构建完树后，计算机使用极小化极大算法选择最佳落子。它从树的叶子节点（即最远的预测位置）开始，反向遍历树，在每个分支点传播最佳落子。在自己落子的时候，选择最大化获胜概率的落子；在对手落子的时候，选择最小化自己获胜概率的落子。当算法到达树的根节点时，选择它认为从长远来看最有可能获胜的落子。

此外，AlphaGo使用人工神经网络（ANN）来评估棋盘位置。棋盘位置用一个数字表格表示，每个数字表示交叉点是否有黑子、白子或没有棋子。将这个数字表格输入到ANN中，神经网络会输出一个表示该位置优势的分数。

AlphaGo使用了三个神经网络：
1. 价值网络 ：估计从给定位置获胜的概率，对树搜索结束时的位置进行评分。
2. 策略网络 ：引导树搜索，根据位置的前景对其进行评分。如果一个位置看起来有可能在未来导致胜利，它将获得较高的策略分数，只有高策略分数的位置才会被深入研究，从而控制搜索的广度。
3. SL - 价值网络（监督学习网络） ：经过训练，以人类的方式对位置进行评分，使计算机能够预测人类玩家最可能的落子。

这三个神经网络的训练分为三个阶段：
1. 第一阶段 ：使用有监督学习训练SL - 价值网络，网络包含13层神经元，训练数据来自KGS围棋数据库，该数据库记录了世界各地玩家的在线围棋比赛，AlphaGo使用了16万场比赛中的3000万个位置进行训练。
2. 第二阶段 ：使用强化学习将SL - 价值网络优化为策略网络。网络通过与自己的旧版本进行对弈来学习，强化学习算法根据每局比赛的胜负结果更新网络参数。AlphaGo与旧版本进行了120万场比赛，随着比赛的进行，其性能逐渐提高，在测试中，优化后的策略网络在80%的比赛中击败了原始的SL - 价值网络。
3. 第三阶段 ：再次使用强化学习，以KGS数据库中的中间位置为起点，使用策略网络训练价值网络，共进行了3000万场比赛完成训练。

这三个神经网络是AlphaGo与以往围棋程序的主要区别。以往的程序使用手工规则和评分方法评估位置，而AlphaGo的ANN提供了更准确的位置评估。其准确性得益于三个因素：深度ANN善于学习输入和输出之间的复杂关系；训练过程中接触了大量数据，在比赛前，AlphaGo检查的围棋落子数比任何人类都多；算法和硬件的进步使得这些大型网络能够在合理的时间内完成训练。

虽然AlphaGo的ANN比以往的程序更准确，但人类围棋大师的思维过程表明，他们评估的位置数量远少于AlphaGo，人类的树搜索更窄、更浅，这意味着人类的模式识别能力可能比AlphaGo更有效。AlphaGo通过更快的处理速度弥补了这一不足，在比赛中，它能够评估更多的棋盘位置，这也是它击败李世石的原因。这也暗示了ANN的模式识别能力仍有很大的提升空间。

DeepMind：厚积薄发的科技力量

对于外界来说，DeepMind的成功似乎是一夜之间的事情，但实际上，公司的联合创始人兼首席执行官戴密斯·哈萨比斯从小就开始思考棋盘游戏和计算机的结合。

哈萨比斯1976年出生于英国伦敦，13岁就达到了国际象棋大师水平，他用比赛奖金买了第一台计算机——Sinclair Spectrum 48K，并自学编程，很快就完成了自己的第一个国际象棋程序。16岁高中毕业后，他加入了一家视频游戏开发公司，参与设计并编程了热门管理模拟游戏《主题公园》。之后，他进入剑桥大学攻读计算机科学学位，在课余时间参加了Mind Sports Olympiad的Pentamind比赛，该比赛涵盖了西洋双陆棋、国际象棋、拼字游戏、围棋和扑克五种棋盘游戏，哈萨比斯创纪录地五次赢得该比赛。

大学毕业后，哈萨比斯创立了自己的独立视频游戏开发公司Elixir Studios，但公司在发布两款游戏后遇到了问题，于2005年倒闭。哈萨比斯决定改变职业生涯方向，他开始研究生物智能的工作原理，并在伦敦大学学院攻读认知神经科学博士学位。在博士期间，他发表了一系列重要研究论文。

2010年，哈萨比斯与谢恩·莱格和穆斯塔法·苏莱曼共同创立了DeepMind Technologies。公司首次引起科学界关注是因为在《自然》杂志上发表的一篇关于训练人工神经网络玩Atari视频游戏的论文。该神经网络以屏幕图像为输入，输出游戏控制信号，能够自学如何玩49种不同的Atari游戏，并且表现与专业人类游戏测试员相当，这是ANN首次展示出通用学习能力。

一年后，在与李世石比赛前两个月，DeepMind又在《自然》杂志上发表了关于AlphaGo的论文，提到AlphaGo击败了欧洲围棋冠军范辉。但当时欧洲被认为是围棋的边缘地区，很多人认为范辉是失误才输掉比赛。范辉对AlphaGo印象深刻，在与李世石比赛前接受邀请成为DeepMind团队的顾问。

AlphaGo击败李世石的消息轰动了全球，但之后它以3 - 0击败世界排名第一的柯洁却没有引起太多媒体关注，仿佛世界已经接受了人类的失败。比赛结束后，DeepMind让AlphaGo退役。

然而，DeepMind并没有停止在围棋领域的研究。他们在《自然》杂志上发表了关于AlphaGo Zero的论文，这是一个使用简化树搜索和单一神经网络的程序，该网络结合了之前的策略网络和价值网络的功能。AlphaGo Zero采用了全新的、更高效的训练方法，仅基于强化学习，无需人类落子数据库，在短短40天内自学围棋，期间进行了2900万场比赛，每步落子处理时间仅5秒。与击败柯洁的AlphaGo版本对弈时，AlphaGo Zero以100 : 0的成绩获胜。

人类围棋大师研究AlphaGo Zero的落子后，发现了一些前所未有的获胜策略，柯洁也开始将这些新策略融入自己的棋路中，这标志着围棋历史进入了一个新时代，人类大师开始向机器学习。

AlphaGo Zero的真正意义不仅仅在于围棋领域，它是一个通用问题解决者的原型，其软件中嵌入的算法可以应用于其他问题，这将使ANN能够快速承担新任务并解决以前从未遇到过的问题，这一能力此前只有人类和高级哺乳动物才具备。2018年，DeepMind团队训练了名为AlphaZero的ANN，它能够自学围棋、国际象棋和将棋（日本象棋），并击败了之前的世界冠军程序。令人惊叹的是，AlphaZero从随机落子开始，仅用9小时学会国际象棋，12小时学会将棋，13天学会围棋，人类的思维能力与之相比显得相形见绌。

AlphaGo与李世石的对决以及DeepMind在人工智能领域的不断探索，让我们看到了人工智能的巨大潜力和发展前景。未来，人工智能可能会在更多领域展现出超越人类的能力，我们需要不断探索和学习，以适应这个快速变化的时代。

超越人类智能：AlphaGo的崛起与启示

人工智能发展的深远影响

AlphaGo及其后续版本的成功，不仅仅是在围棋领域取得了胜利，更对整个人工智能的发展产生了深远的影响。这一成就引发了全球范围内对于人工智能技术的关注和研究热潮，推动了人工智能在各个领域的应用和发展。

对其他领域的启发

医疗领域 ：人工智能可以通过分析大量的医疗数据，如病历、影像等，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。例如，利用类似AlphaGo的算法，对癌症患者的基因数据进行分析，预测癌症的发展趋势和治疗效果，为个性化医疗提供支持。
金融领域 ：在金融市场中，人工智能可以用于风险评估、投资决策等。通过对市场数据的实时分析和预测，帮助投资者做出更明智的决策，降低投资风险。
交通领域 ：自动驾驶技术是人工智能在交通领域的重要应用。类似于AlphaGo在围棋中对复杂局面的分析和决策，自动驾驶系统需要对道路状况、交通信号、其他车辆和行人等信息进行实时处理和判断，确保行驶安全。

对人类思维和社会的挑战

人工智能的强大能力也引发了人们对于人类思维和社会的深刻思考。随着人工智能在越来越多的领域超越人类，人们开始担忧自己的工作是否会被取代，人类的创造力和智慧是否会被边缘化。

就业市场 ：一些重复性、规律性的工作可能会被人工智能自动化取代，如数据录入员、客服代表等。这将导致部分人群面临失业风险，需要进行职业转型和技能提升。
人类创造力 ：虽然人工智能在某些方面表现出了强大的能力，但人类的创造力、情感和道德判断等方面仍然是人工智能难以企及的。然而，随着人工智能的不断发展，如何发挥人类的独特优势，与人工智能协同合作，是我们需要思考的问题。

AlphaGo相关技术的深入剖析

为了更好地理解AlphaGo的成功，我们可以进一步深入剖析其相关技术。

蒙特卡罗树搜索（MCTS）

蒙特卡罗树搜索是AlphaGo算法的核心之一，它通过模拟大量的随机游戏来评估每个可能的落子选择。以下是MCTS的基本流程：

graph TD;
    A[初始化树，根节点为当前棋盘状态] --> B[选择阶段：从根节点开始，根据策略选择子节点，直到叶子节点];
    B --> C[扩展阶段：在叶子节点添加新的子节点];
    C --> D[模拟阶段：从新的子节点开始，进行随机游戏，直到游戏结束];
    D --> E[回溯阶段：根据模拟结果更新从叶子节点到根节点的路径上的节点信息];
    E --> F{是否达到停止条件};
    F -- 否 --> B;
    F -- 是 --> G[选择最优落子];

在选择阶段，AlphaGo会根据策略网络的评分选择最有希望的子节点；扩展阶段会在叶子节点添加新的可能落子；模拟阶段通过随机落子模拟游戏过程；回溯阶段则根据模拟结果更新节点的价值和访问次数。通过不断重复这个过程，AlphaGo可以找到最优的落子选择。

人工神经网络（ANN）

AlphaGo使用的人工神经网络是其另一个关键技术。ANN由多个神经元层组成，通过对大量数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征和模式。

以下是AlphaGo三个神经网络的对比表格：
| 神经网络类型 | 功能 | 训练方式 |
| ---- | ---- | ---- |
| 价值网络 | 估计从给定位置获胜的概率 | 基于强化学习，以KGS数据库中间位置为起点训练 |
| 策略网络 | 引导树搜索，评估位置前景 | 由SL - 价值网络优化而来，使用强化学习与旧版本对弈 |
| SL - 价值网络 | 以人类方式评分，预测人类落子 | 有监督学习，使用KGS数据库的3000万个位置训练 |

未来展望：人工智能的无限可能

AlphaGo的成功只是人工智能发展的一个起点，未来人工智能还有着无限的发展可能性。

技术突破

算法创新 ：未来可能会出现更加高效、智能的算法，进一步提升人工智能的性能和能力。例如，开发新的搜索算法和学习算法，能够更快地找到最优解，处理更复杂的问题。
硬件升级 ：随着硬件技术的不断发展，如量子计算的突破，将为人工智能提供更强大的计算能力，加速人工智能的发展。

应用拓展

跨领域融合 ：人工智能将与其他技术如物联网、大数据、区块链等深度融合，创造出更多的创新应用。例如，在智能家居中，通过人工智能实现设备的智能控制和自动化管理；在智慧城市建设中，利用人工智能优化交通、能源等资源的分配。
探索未知领域 ：人工智能可以帮助人类探索一些难以到达或危险的领域，如深海、太空等。例如，使用人工智能控制的机器人进行深海探测和太空探索，获取更多的科学数据。