小時候追著看過《終結(jié)者》，上學(xué)時候拿著手中的文曲星在國際象棋里信誓旦旦的挑戰(zhàn)著一個叫“深藍(lán)”的怪人，突然有一天，一個叫alphaGo的家伙贏了另一個叫李世石的圍棋冠軍。這個時候，有人說，那，就是人工智能。這個詞，就好像突然冒出來了一樣，但是一瞬間，就鋪天蓋地而來。前兩天又看到新聞，說alphaGo被另一個能夠自學(xué)的alphaZero以100比0完虐，更是讓朋友圈被刷屏了一波。人工智能超過人腦的計(jì)算能力和超過人力的控制能力再一次驚艷了世界。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)處一種新的能以人類只能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。所以，簡而言之，它的目標(biāo)是能夠像人類一樣的思考、判斷，模擬人的行為甚至超越人的行為。
但是為什么是圍棋一下子就讓人工智能火了？為什么不是五子棋？或者象棋？其實(shí)，這要從圍棋的復(fù)雜度說起。在過去的二三十年里，國際象棋、挑起、黑白棋、撲克牌等領(lǐng)域紛紛被人工智能拿下，唯獨(dú)圍棋是個例外。
首先，圍棋是一個19X19=361個點(diǎn)的棋盤，棋盤遠(yuǎn)大于其他棋類，計(jì)算起來，可能有10的170次方的走法，這個數(shù)字甚至大于宇宙中原子的數(shù)量，而同為棋類的國際象棋可能也只有10的70次方左右。
其次，棋盤的每個棋子在落子前子力是相同的，也就是說不會有象棋一樣車馬炮的大小之分，每一個子地位平等，不會因?yàn)橐蛔佣▌儇?fù)，但是卻又牽一發(fā)而動全身，需要全局的決策。機(jī)器的算法源于規(guī)則，而圍棋的規(guī)則并不能用簡單的數(shù)學(xué)的賦權(quán)值的方法去判斷。
再而，圍棋的落子地點(diǎn)沒有限制，棋盤上任何一個點(diǎn)都有黑、白、空三種可能。
傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)算法是將所有可能的走法建立成一個搜索樹，盡可能去猜測所有的可能情況從而選出最優(yōu)選，通過窮舉作出判斷。但這種方法對于復(fù)雜性超高的圍棋則不適合，除了以上的幾個方面，也同時因?yàn)閲蹇梢栽谌我庖粋€階段計(jì)算勝率，alphaGo的做法是對棋盤進(jìn)行模擬，采用搭建類似于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，一方面選擇下一步走法，也即策略網(wǎng)絡(luò)，一方面預(yù)測比賽的勝利，也即價值網(wǎng)絡(luò)。而alpha Zero更進(jìn)一步，將兩個網(wǎng)絡(luò)合二為一。而且只設(shè)定圍棋基本規(guī)則，從隨機(jī)游戲開始，完全自我訓(xùn)練強(qiáng)化，消除了人工智能依賴于大量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的難題。
