圍棋人機大戰3月15日第五局完整視頻在線觀看 全程回顧

　　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在韓國首爾四季酒店舉行【第5場結果】。兩天前首次戰勝AlphaGo的李世石未能繼續得勝，總比分定格在4:1。

　　至此，備受關注的人機大戰徹底落下帷幕。從3月9日到3月15日，AlphaGo與李世石一共大戰五局，前三局AlphaGo大勝，第四局李世石扭轉了敗勢，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。

以下為網易科技整理的“人機大戰全程回顧”。

大戰前夕：AlphaGo不被看好

　　在AlphaGo與李世石開戰前夕，圍棋界、互聯網界的不少大佬都發表了自己對戰局的看法，其中看好AlphaGo的人并不多。

　　創新工場CEO李開復認為，機器贏的概率很懸。

　　專業圍棋手九段古力認為，AlphaGo應當是業余六七段的水平。

　　中國著名圍棋教練余斌認為，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勝人類。

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

　　但搜狗CEO王小川認為谷歌人工智能AlphaGo將完勝職業圍棋手李世石。搜索+深度學習，這個算法完全可以覆蓋圍棋的規則，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，有機會在圍棋領域“打通關”。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，李世石開局執黑子，走出了一個新的布局，AlphaGo一開始應對不佳。李世石形勢越來越好，就在其穩操勝券，大家也都認為棋局到了垃圾時間時，李世石出現了小失誤，AlphaGo下了兩招強手，掌握了局面主導權，局勢逆轉。最后，李世石投子認輸。

　　李世石賽后說，對AlphaGo的表現感到吃驚，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、《人工智能學家》主編劉鋒：震驚于AlphaGo戰勝李世石九段，但若以科學實驗流程規范來評價，我依然認為此次比賽不合格。谷歌應盡早展開線上多人同時在線對弈AlphaGo，以消除其試驗不規范帶來的質疑。

　　中國科技大學物理博士、業余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，我覺得現在說AI超越人類還早，現在AI在輸入的信息上并沒有產生更多的信息度，如果有一天AI會自己創造數學公式，或者總結物理規律，這才是奇點來臨。

　　英諾天使基金李竹：AlphaGo的勝利意味著現在深度學習和高性能計算發展非常迅速，可以逐漸應用到其他行業了。未來智能化完全可以取代互聯網化，高性能計算和深度學習結合在一起，可能在某些領域不再需要云計算，可以當場解決，比如無人駕駛領域。人工智能越來越現實，智能化取代互聯網化的時代很快就會到來。

　　上海紐約大學計算機科學教授張崢稱：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。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”的戰法，李世石積極應戰，取得了一些優勢。但AlphaGo讓人可怕的一處是，即使每次退縮或妥協之后，局勢都沒有變壞。最后，李世石時間用完，進入讀秒，AlphaGo再次逆轉，戰勝李世石。

　　李世石賽后說：我輸掉了比賽，就是因為不知道對手的弱點是什么。從一開始我就沒有發現太好的機會，應該說今天我是完敗。

　　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，值得我們學習。

　　王小川：AlphaGo已經表現出十二段的水準，而我們還在遮羞“逆轉”、“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，也會促進人工智能的研發以及應用。

　　計算機博士、《人工智能學家》主編劉鋒：這次AlphaGo挑戰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品經理隊伍，不停的調整AlphaGo的人工智能程序背后的參數。

第三局：李世石背水一戰，AlphaGo奠定勝局

　　連輸兩局之后，李世石被認為是背水一戰，而這一天也正好是其結婚十周年紀念日。本局，李世石執黑先行，不斷挑起戰斗，但AlphaGo表現職業，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。最后，李世石投子認負。

　　李世石賽后感言：我不知道該說什么，我覺得我應該先表達歉意，我應該有更好的結果，更好的內容，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。

　　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的是從人工神經網絡基礎上發展起來的深度學習。AlphaGo的勝利，意味著人力可以把又一件重要任務交給計算機，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，還是遠超他的想象。他認為，一方面，AlphaGo的出現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現漏洞，李世石首勝

　　本局，AlphaGo執黑先行，以中國流布局，雙方模仿第二盤開局。李世石應對穩健，序盤即陷入苦戰。進入中盤之后，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，接連出現失誤，產生一系列崩潰反應，最終棄子投降。

　　李世石賽后表示：輸掉之前三局，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。

　　計算機科學教授、前微軟亞洲研究院副院長張崢：不管是估值網絡還是快棋手段，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，是幫助其進步的重要信息。但這不會影響AlphaGo整個框架的正確性。因為網絡模型訓練需要耗時，同樣的問題在第五局還將會存在。

　　地平線創始人、深度學習專家余凱：從結果來看，的確是失誤，但余凱相信，那一步棋AlphaGo是基于決策網絡做出的穩定決策，所以問題應該出現在決策網絡，是一個結構性錯誤，而不是隨機錯誤。而且結構性錯誤在后續是可以修正的。余凱表示，機器算法有它自己的內在邏輯，由于深度神經網絡模型復雜，人們還不能清晰理解AlphaGo的策略網絡的決策機制。

　　圖靈機器人首席戰略官譚茗洲：AlphaGo并不是完美的，它也有弱點。另外，AlphaGo整個系統，在面對復雜情況，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，會出現混亂。未來在和AlphaGo交手的時候，可能把盤面做的復雜會比賽更有利。

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

第五局：陷入苦戰，AlphaGo微弱優勢勝出

　　本局，李世石執黑先行，AlphaGo應對穩健，雙方陷入長時間的苦戰，AlphaGo也首次進入讀秒階段。在局面異常復雜的情況下，AlphaGo還是憑借微弱優勢勝出。（有關李世石在第五局賽后的感言與各界對比賽結果的評論，敬請關注網易科技的更新報道）

　　隨著人機大戰第五局落下帷幕，本次AlphaGo與人類圍棋手的大賽全部結束。回顧這場影響力遍布全球的人機大戰，其意義已經遠超圍棋之外，人們熱衷談論AlphaGo更多是出于對人工智能技術的關切。既然人工智能在門檻較高的圍棋領域已經可以擊敗人類，那么在更多其他領域都有機會。而隨著人工智能對人類的替代作用在各行各業都表現得越來越明顯，雷·庫茲韋爾口中的“奇點”或許已并不遙遠。

　　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開始不斷升溫，直到奇點來臨的那一天。（文/崔玉賢賀樹龍）