美國(guó)IT產(chǎn)業(yè)谷歌(Google)研究團(tuán)隊(duì)，28日發(fā)表開發(fā)出來使用最新人工智能的圍棋電腦軟件，已經(jīng)勝過人類的職業(yè)棋士。這是在圍棋領(lǐng)域中，電腦首次打敗人類職業(yè)棋士的紀(jì)錄。

根據(jù)日本媒體28日?qǐng)?bào)導(dǎo)，Google研究團(tuán)隊(duì)在28日發(fā)行的英國(guó)科學(xué)雜志“自然“(Nature)上發(fā)表論文，公布上述的結(jié)果。

圍棋，與日本將棋或西洋棋相比，下一手可能的步數(shù)更多，計(jì)算更為復(fù)雜，在此之前認(rèn)為，電腦要追趕上人類職業(yè)棋士的實(shí)力，大概要10年以上的時(shí)間。

AlphaGo 開發(fā)Deep Learning技術(shù)

根據(jù)谷歌發(fā)表的論文，研究團(tuán)隊(duì)所開發(fā)出來的圍棋軟件“AlphaGo“(Alpha棋)，除了以向來的方法計(jì)算圍棋后手巨大的可能性之外，還使用了電腦能夠自我學(xué)習(xí)的最新技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)被稱為“深度學(xué)習(xí)“(Deep Learning)。

利用上述的技術(shù)，根據(jù)黑白子位置的資訊評(píng)估戰(zhàn)況，對(duì)于下一手的2種選擇，分別以人工智能加以綜合計(jì)算后，找出更佳的下一步的能力明顯優(yōu)越地提升。

根據(jù)谷歌團(tuán)隊(duì)的發(fā)表，“AlphaGo“與中國(guó)的圍棋職業(yè)棋士對(duì)戰(zhàn)，5局全勝，這是在圍棋領(lǐng)域中，電腦首度贏過人類職業(yè)棋士的紀(jì)錄。

研究團(tuán)隊(duì)將在今年3月，與世界頂尖職業(yè)棋士之一的韓國(guó)圍棋九段高手李世乭對(duì)戰(zhàn)。

關(guān)于這次的成果，研究團(tuán)隊(duì)表示：“對(duì)于人工智能的開發(fā)來說，圍棋是最合適的競(jìng)賽。今后，這項(xiàng)人工智能的技術(shù)希望從氣象災(zāi)害的預(yù)測(cè)到醫(yī)療等各式各樣的場(chǎng)合中，都能派上用場(chǎng)。“

布局變化可達(dá)10的360次方以上

在電腦和人類的競(jìng)戲比賽中，于西洋棋、日本將棋的領(lǐng)域里，電腦已經(jīng)取得超出人類專業(yè)棋士的優(yōu)秀成績(jī)。

另一方面，圍棋和西洋棋或日本將棋相比，盤勢(shì)更為寬廣、定石的布局可以下的地方變化更多，以電腦來計(jì)算相當(dāng)困難，人類一直保持著優(yōu)勢(shì)地位。

舉例來說，在對(duì)戰(zhàn)的模式變化來說，西洋棋的場(chǎng)合，大約是10的120次方；將棋則大約是10的220次方；而圍棋的變化來說，則到達(dá)10的360次方以上的可能性。

因?yàn)槿绱?，在此之前圍棋軟件只能到業(yè)余有段位者的程度，人工智能開發(fā)者的看法認(rèn)為，電腦要追趕上職業(yè)棋士的實(shí)力，要花上10年以上的時(shí)間。

“說是“大發(fā)現(xiàn)”也絕非言過其實(shí)。“專門研究電腦圍棋的日本電氣通信大學(xué)助教伊藤毅志這么認(rèn)為。

伊藤表示：“圍棋對(duì)于軟件開發(fā)者來說，可說是被稱為“最后之棋”的、集所有注目于一身的競(jìng)賽，因?yàn)閷?duì)于盤勢(shì)局面究竟有利或不利的判斷，非常困難。“

“這次谷歌的研究團(tuán)隊(duì)竟然這么早就達(dá)到勝過圍棋職業(yè)棋士的目標(biāo)，令人非常地震驚，我認(rèn)為，說是“大發(fā)現(xiàn)”也絕非言過其實(shí)。“

““Deep Learning”的手法，竟然在圍棋這樣難解的領(lǐng)域也能應(yīng)用，是非常應(yīng)該關(guān)注的成果。“