3月15日，谷歌人工智能圍棋軟件AlphaGo與前世界圍棋第一人、韓國九段名將李世石的第五場對戰(zhàn)在韓國首爾四季酒店舉行【第5場結(jié)果】。兩天前首次戰(zhàn)勝AlphaGo的李世石未能繼續(xù)得勝，總比分定格在4:1。

　　至此，備受關(guān)注的人機大戰(zhàn)徹底落下帷幕。從3月9日到3月15日，AlphaGo與李世石一共大戰(zhàn)五局，前三局AlphaGo大勝，第四局李世石扭轉(zhuǎn)了敗勢，但第五局再次失利，以1:4的總比分錯失了谷歌提供的百萬美元獎金。

以下為網(wǎng)易科技整理的“人機大戰(zhàn)全程回顧”。

大戰(zhàn)前夕：AlphaGo不被看好

　　在AlphaGo與李世石開戰(zhàn)前夕，圍棋界、互聯(lián)網(wǎng)界的不少大佬都發(fā)表了自己對戰(zhàn)局的看法，其中看好AlphaGo的人并不多。

　　創(chuàng)新工場CEO李開復(fù)認(rèn)為，機器贏的概率很懸。

　　專業(yè)圍棋手九段古力認(rèn)為，AlphaGo應(yīng)當(dāng)是業(yè)余六七段的水平。

　　中國著名圍棋教練余斌認(rèn)為，谷歌AI想贏李世石不太可能。5年后，最多10年人工智能就可以在圍棋上戰(zhàn)勝人類。

　　來自韓國的調(diào)查問卷則顯示，有56.3%的韓國人認(rèn)為李世石能贏，有11.3%的韓國人認(rèn)為AlphaGo能贏，還有12.6%的韓國人認(rèn)為結(jié)果不好說。其中認(rèn)為李世石能完勝對手的韓國人占12.9%，認(rèn)為AlphaGo能取得5-0結(jié)果的有11.3%。

　　但搜狗CEO王小川認(rèn)為谷歌人工智能AlphaGo將完勝職業(yè)圍棋手李世石。搜索+深度學(xué)習(xí)，這個算法完全可以覆蓋圍棋的規(guī)則，人下棋的思維過程和模式，只是AlphaGo的一個子集。這就決定了這個算法沒有天花板，有機會在圍棋領(lǐng)域“打通關(guān)”。除了圍棋，人工智能在其他博弈類的封閉游戲里，也會橫掃一切，完勝人類。

第一局：AlphaGo借李世石失誤反擊取勝

　　首戰(zhàn)，李世石開局執(zhí)黑子，走出了一個新的布局，AlphaGo一開始應(yīng)對不佳。李世石形勢越來越好，就在其穩(wěn)操勝券，大家也都認(rèn)為棋局到了垃圾時間時，李世石出現(xiàn)了小失誤，AlphaGo下了兩招強手，掌握了局面主導(dǎo)權(quán)，局勢逆轉(zhuǎn)。最后，李世石投子認(rèn)輸。

　　李世石賽后說，對AlphaGo的表現(xiàn)感到吃驚，但沒想到它下得那么完美。AlphaGo算法能力比較強，實戰(zhàn)中下了人類想不到的一手，讓其大吃一驚。

　　計算機博士、《人工智能學(xué)家》主編劉鋒：震驚于AlphaGo戰(zhàn)勝李世石九段，但若以科學(xué)實驗流程規(guī)范來評價，我依然認(rèn)為此次比賽不合格。谷歌應(yīng)盡早展開線上多人同時在線對弈AlphaGo，以消除其試驗不規(guī)范帶來的質(zhì)疑。

　　中國科技大學(xué)物理博士、業(yè)余5段何波：這是個劃時代的一天。AI在要點的把握上超過人類，不會因為思維定勢等緣故而跟著對手走棋，每一步堅定的走它覺得價值最大的點，我覺得很可怕。另外，我覺得現(xiàn)在說AI超越人類還早，現(xiàn)在AI在輸入的信息上并沒有產(chǎn)生更多的信息度，如果有一天AI會自己創(chuàng)造數(shù)學(xué)公式，或者總結(jié)物理規(guī)律，這才是奇點來臨。

　　英諾天使基金李竹：AlphaGo的勝利意味著現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)和高性能計算發(fā)展非常迅速，可以逐漸應(yīng)用到其他行業(yè)了。未來智能化完全可以取代互聯(lián)網(wǎng)化，高性能計算和深度學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，可能在某些領(lǐng)域不再需要云計算，可以當(dāng)場解決，比如無人駕駛領(lǐng)域。人工智能越來越現(xiàn)實，智能化取代互聯(lián)網(wǎng)化的時代很快就會到來。

　　上海紐約大學(xué)計算機科學(xué)教授張崢稱：AlphaGo沒什么破綻。在自己左右手互博中的計算價值那部分為了效率用了“快棋”策略，可能粗糙些，但下的多可以彌補。五局的樣本對機器沒用，它不是靠這個，靠的是工程上高效率、策略上粗枝大葉但方向正確。AlphaGo存在的問題：泛化能力差、無法在復(fù)盤中舉一反三，即便告訴它哪步走錯了，也不知道為啥，只是一氣兒死磕到撞了南墻才完事。

第二局：AlphaGo險中求勝，李世石再敗

　　和第一場不同的是，AlphaGo第二盤積極求戰(zhàn)。開局選擇掛角出乎人意料，之后還原成中國流布局，可以看出AlphaGo對圍棋的很多招法有了自己的新理解。但期間AlphaGo也下出了讓大師們高呼“大臭棋”的戰(zhàn)法，李世石積極應(yīng)戰(zhàn)，取得了一些優(yōu)勢。但AlphaGo讓人可怕的一處是，即使每次退縮或妥協(xié)之后，局勢都沒有變壞。最后，李世石時間用完，進(jìn)入讀秒，AlphaGo再次逆轉(zhuǎn)，戰(zhàn)勝李世石。

　　李世石賽后說：我輸?shù)袅吮荣悾褪且驗椴恢缹κ值娜觞c是什么。從一開始我就沒有發(fā)現(xiàn)太好的機會，應(yīng)該說今天我是完敗。

　　中國等級分第一棋手柯潔：沒想到今天又是一場脆敗，我徹底對李世石失去信心。AlphaGo有自己獨特的東西，并不是單一模仿人類，這是它可怕的地方。

　　中國棋界“小諸葛”曹大元：AlphaGo很多地方像很優(yōu)秀的人類，AlphaGo五路的尖沖刷刷爆了圍棋手圈，沒有人這么下過，值得我們學(xué)習(xí)。

　　王小川：AlphaGo已經(jīng)表現(xiàn)出十二段的水準(zhǔn)，而我們還在遮羞“逆轉(zhuǎn)”、“失誤”以及“嘲笑”，這就是被吊打而不自知。這是一場人工智能的啟蒙運動，讓大眾接受和相信了機器的力量，也會促進(jìn)人工智能的研發(fā)以及應(yīng)用。

　　計算機博士、《人工智能學(xué)家》主編劉鋒：這次AlphaGo挑戰(zhàn)李世石的比賽只能算是一次中考，不能夠真正的代表其能力的確定。在AlphaGo強大程序的背后，不要忘了有一個更強大的工程師或者產(chǎn)品經(jīng)理隊伍，不停的調(diào)整AlphaGo的人工智能程序背后的參數(shù)。

第三局：李世石背水一戰(zhàn)，AlphaGo奠定勝局

　　連輸兩局之后，李世石被認(rèn)為是背水一戰(zhàn)，而這一天也正好是其結(jié)婚十周年紀(jì)念日。本局，李世石執(zhí)黑先行，不斷挑起戰(zhàn)斗，但AlphaGo表現(xiàn)職業(yè)，找到機會，白32神之一手，讓李世石陷入了不利境地。在這盤中，李世石測試了開局搶攻、死活及劫爭，但AlphaGo一直占優(yōu)。最后，李世石投子認(rèn)負(fù)。

　　李世石賽后感言：我不知道該說什么，我覺得我應(yīng)該先表達(dá)歉意，我應(yīng)該有更好的結(jié)果，更好的內(nèi)容，我抱歉沒能滿足很多人的期待，我覺得很無力。

　　中國小將唐韋星九段認(rèn)為，李世石就像是第一個去太空的人類，就算死在太空也為人類做出了重大貢獻(xiàn)。

　　AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯賽后激動地說：AlphaGo贏得第三場比賽勝利，這是歷史性時刻。

　　海銀資本王煜全：AlphaGo為什么完勝李世石，其實是值得深入探討的。AlphaGo的算力固然驚人，但這樣的算力也不是今天才能具備的，所以計算能力只能算必要條件，但并不充分；蒙特卡洛算法也不是什么新鮮東西，而且確實圍棋變化太多，用了蒙特卡洛算法也無法窮盡其變化，因此只能是又一個必要不充分條件；其實真正在最近有了突飛猛進(jìn)的是從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的深度學(xué)習(xí)。AlphaGo的勝利，意味著人力可以把又一件重要任務(wù)交給計算機，從而更加專注于對自身智慧的挖掘之上。

　　小米公司CEO雷軍表示，AlphaGo贏得如此利落，還是遠(yuǎn)超他的想象。他認(rèn)為，一方面，AlphaGo的出現(xiàn)給圍棋理論打開了全新的大門。另一方面，AI成為人類能力新的飛躍性延展。

第四局：AlphaGo現(xiàn)漏洞，李世石首勝

　　本局，AlphaGo執(zhí)黑先行，以中國流布局，雙方模仿第二盤開局。李世石應(yīng)對穩(wěn)健，序盤即陷入苦戰(zhàn)。進(jìn)入中盤之后，李世石白棋大虧，如果不能在黑棋龐大的中腹中出棋，將必輸無疑。李世石放手一搏，第78手“挖”，打入黑棋腹部，成為神之一手。而AlphaGo從黑87手逃出死子開始，接連出現(xiàn)失誤，產(chǎn)生一系列崩潰反應(yīng)，最終棄子投降。

　　李世石賽后表示：輸?shù)糁叭?，對我也是很大的打擊，因此本場比賽可以說是取得非常寶貴的一勝。

　　計算機科學(xué)教授、前微軟亞洲研究院副院長張崢：不管是估值網(wǎng)絡(luò)還是快棋手段，其中都暴露了缺陷。簡單的說，人類棋手隱蔽的一手，其勝率是被機器低估了。明白這一點，是幫助其進(jìn)步的重要信息。但這不會影響AlphaGo整個框架的正確性。因為網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練需要耗時，同樣的問題在第五局還將會存在。

　　地平線創(chuàng)始人、深度學(xué)習(xí)專家余凱：從結(jié)果來看，的確是失誤，但余凱相信，那一步棋AlphaGo是基于決策網(wǎng)絡(luò)做出的穩(wěn)定決策，所以問題應(yīng)該出現(xiàn)在決策網(wǎng)絡(luò)，是一個結(jié)構(gòu)性錯誤，而不是隨機錯誤。而且結(jié)構(gòu)性錯誤在后續(xù)是可以修正的。余凱表示，機器算法有它自己的內(nèi)在邏輯，由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜，人們還不能清晰理解AlphaGo的策略網(wǎng)絡(luò)的決策機制。

　　圖靈機器人首席戰(zhàn)略官譚茗洲：AlphaGo并不是完美的，它也有弱點。另外，AlphaGo整個系統(tǒng)，在面對復(fù)雜情況，特別是多個分支選項的時候，包括多個分支選項之間交叉取舍的時候，會出現(xiàn)混亂。未來在和AlphaGo交手的時候，可能把盤面做的復(fù)雜會比賽更有利。

　　圖靈機器人CEO俞志晨：不管AlphaGo算法多么精準(zhǔn)，還是有一些方法和套路的，人最大的特點在于對創(chuàng)新和創(chuàng)意，目前人工智能還無法企及。

第五局：陷入苦戰(zhàn)，AlphaGo微弱優(yōu)勢勝出

　　本局，李世石執(zhí)黑先行，AlphaGo應(yīng)對穩(wěn)健，雙方陷入長時間的苦戰(zhàn)，AlphaGo也首次進(jìn)入讀秒階段。在局面異常復(fù)雜的情況下，AlphaGo還是憑借微弱優(yōu)勢勝出。（有關(guān)李世石在第五局賽后的感言與各界對比賽結(jié)果的評論，敬請關(guān)注網(wǎng)易科技的更新報道）

　　隨著人機大戰(zhàn)第五局落下帷幕，本次AlphaGo與人類圍棋手的大賽全部結(jié)束?；仡欉@場影響力遍布全球的人機大戰(zhàn)，其意義已經(jīng)遠(yuǎn)超圍棋之外，人們熱衷談?wù)揂lphaGo更多是出于對人工智能技術(shù)的關(guān)切。既然人工智能在門檻較高的圍棋領(lǐng)域已經(jīng)可以擊敗人類，那么在更多其他領(lǐng)域都有機會。而隨著人工智能對人類的替代作用在各行各業(yè)都表現(xiàn)得越來越明顯，雷·庫茲韋爾口中的“奇點”或許已并不遙遠(yuǎn)。

　　人類命運和機器智慧的沖突與共存，或許將由這場人機大戰(zhàn)開始不斷升溫，直到奇點來臨的那一天。（文/崔玉賢賀樹龍）