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昨日，與“阿爾法圍棋”比賽後，李世石露出瞭笑容。 新華
新華社首爾3月13日電 13日，“阿爾法圍棋”（Alpha GO 網友戲稱其為：“阿爾法狗”）與李世石對決第四局比賽在韓國首爾四季酒店落子。在第四局比賽中，李世石執白中盤勝“阿爾法圍棋”，將這場人機大戰的比分改寫成1：3。“阿爾法圍棋”已先拿下五局中的三局。
別無選擇的“妙手”
韓國棋手韓鐘振九段說：“序盤雙方的氣勢不相上下。但李世石下白78，80，82的妙手後，‘阿爾法圍棋’應得不太好，下瞭很多‘問題手’，從83手至101手，李世石掌握瞭局面的主導權。其中，‘阿爾法圍棋’下黑101是最不可思議的一手。之後，李世石雖然進入讀秒，但頑強應戰，並將優勢保持到最後，至180手時，‘阿爾法圍棋’宣告認輸。”
在現場英文講棋的日本棋院的米迦勒雷蒙德在記者會見中對白78手評價說：“我對於李世石下的白78妙手特別感嘆，我覺得‘阿爾法圍棋’也是肯定吃驚瞭。”
“阿爾法圍棋”認輸後，在現場的媒體記者為李世石的勝利而歡呼鼓掌。
對局結束後，李世石接受采訪時說汽車音響改電容：“今天我贏瞭一局大傢就給予我如此熱烈的祝賀，這是我以前所沒有碰到的。但是今天的勝利意義非凡，拿什麼我都不會去換的。這是珍貴的勝利。因為當初我說過要以4：1或5：0贏。”
當被問到大傢都認為白78手是妙手時，李世石自我評價說：“當初我認為下這手棋會更容易出棋，但是走得很艱苦，我在心裡都想有可能又會輸掉。當時，我隻能下白78手，沒有其他的選擇。”
機器不擅長擴大機改電容執黑
當被問到通過4盤對局是否發現瞭“阿爾法圍棋”的弱點時，李世石說：“我覺得‘阿爾法圍棋’有兩個弱點：其一是它執黑時下得困難。其二是它遇到沒想到的一手棋時應對能力下降。”
李世石向“阿爾法圍棋”團隊請求說：“我覺得‘阿爾法圍棋’執黑時比較弱一點。第五局又要猜先，我今天執白贏瞭一盤，但我希望第五局時不要猜先由我執黑行不行？”“阿爾法圍棋”團隊當即爽快答應。李世石在第5局將執黑。
研發“阿爾法圍棋”的DeepMind公司CEO丹米斯哈撒比斯在會見記者時說：“我衷心對李世石表示祝賀。通過第4局比賽，大傢再次見證瞭李世石不愧為非常厲害的棋手。‘阿爾法圍棋’有兩種版本，單機版和服務器版，在本次比賽中對付李世石的版本都是服務器版本，但單機版也很強。”
如果會讓棋才是真可怕
記者問“阿爾法圍棋”是怎樣判斷認輸的？丹米斯哈撒比斯回答說：“首先‘阿爾法圍棋’通過計算後，期待值比設定的程度低的話，它就會在顯示器上表示‘認輸’。Aja黃（替身）看到那個屏幕，替它認輸。”
對於人機大戰，之前網友紛紛議論稱，如果“阿爾法”會讓棋那才是真的可怕。這次阿爾法輸棋後，更有認為“阿法狗不僅自己訓練得智力超群，竟然還學會瞭情感懂得讓棋，這太可怕瞭。”對此評論也有網友表示：“如果機器懂得謙讓懂得偽裝的話，那就太可怕瞭”。
人工智能有弱點“阿爾法圍棋”在與李世石的“人機大戰”中以3：0取勝，人工智能取得的突破令人瞠目。那麼，人工智能是否已達到“無所不能”的境地？
隻能玩特定套路
建立神經網絡的基本流程是，搜集大量數據樣本，然後選擇合適模型，讓模型學習樣本，從中找出數據的內在規律。當前人工智能的一個技術瓶頸，就是解決問題前先要獲取大量高質量數據樣本，而人類在學習新事物時往往隻需很少的樣本。“這就導致問題稍微變化，機器就不行瞭。例如換成25路棋盤，李世石仍能戰，‘阿爾法圍棋’就不行瞭，需要回去重新收集25路棋盤上的棋譜，重新訓練模型，”南京大學計算機科學與技術系周志華說。
學習能力不夠強
在英國帝國理工學院人工智能研究者馬克 戴森羅特看來，人工智能仍未實現人類所具備的通用智能。“目前，人類習以為常的一些學習能力對人工智能來說仍難以實現，例如，人們能夠將解決某一問題的知識用於解決另一新問題。”甚至可以說，人工智能在某些方面的表現還不如小學生。比如，一個小孩看過一張貓的照片後，就能立刻辨認出下一張圖片裡的貓。而應用人工智能的谷歌圖像識別系統，“學習”過幾千萬張照片後，識別貓的準確率也還不能與人相比。
應用范圍還很窄
在科研方面，科學傢們能夠從大量紛繁雜亂的現象中發現規律並抽象到理論高度，總結出物理定律和數學定理，而人工智能尚無法做到。
目前，大部分人工智能系統的應用范圍仍很狹窄，隻能執行一對一、點對點的特定任務。開發出“阿爾法圍棋”的“深度思維”公司就雄心勃勃地計劃打造“通用人工智能”：一套能像生物系統一樣學習的靈活算法，僅使用原始數據就能從零開始掌握任何任務，可為醫學、環境、金融等多領域問題提供解決方案。（新華）
“阿爾法”能打麻將嗎？
不少網友開玩笑地問：“阿爾法”下圍棋厲害，那打麻將呢？“人機大戰”選擇圍棋，因為其變化繁復，背後的數據量堪稱天文數字，被稱為棋牌領域的“皇冠”。從數據量的角度講，麻將無法與之匹敵。
阿爾法’打麻將能贏嗎？”這並不是一個無厘頭的問題，上海腦科學與人工智能重大項目首席科學傢馮建峰認真思索後回答記者：“未必。”
除瞭可計算的數據之外，麻將更多地體現對弈時人的心理和情緒，還有運氣，比如段子裡提到的“人工智能扔出三筒又抓瞭三筒後會怎樣？”
“如果說圍棋是一堂數學課，麻將就是一堂人生哲學課。”網友風趣的話多少折射出人工智能與人類智能的差距。阿爾法圍棋’依賴的結構和算法隻是模擬瞭人腦的一些初級功能，但是如情感、決策、註意力、創造性等它都沒有涉及。”馮建峰說。中國人工智能學會副理事長、東華大學校長蔣昌俊教授對記者說，“阿爾法圍棋”的本質還是以計算為核心，其所擅長的領域有三個條件：一是可以程式化表達的；二是需要具有明確的規則；三是搜索空間是有限的，可枚舉的。（新華）
“超人工智能”也許很可怕
研究者普遍認為，人工智能的發展順序是：弱人工智能、與人類智能相當的“強人工智能”和全面超過人類智能的“超人工智能”。目前，弱人工智能已經滲入我們生活的方方面面：搜索引擎、實時在線地圖、Siri等手機語音助手都運用瞭人工智能技術。但人工智能要從情感、行為和認知三個維度全面模擬人類，還有很長的路要走。而“超人工智能”還隻是科幻小說和影視作品中的想象。
但仍有許多人在探討人工智能未來的時候流露出對人類命運的擔憂。埃隆 馬斯克、史蒂芬 霍金、比爾 蓋茨都曾在不同場合表示，人工智能可能對人類帶來威脅。如果所有技術瓶頸一一被突破，人工智能全面超越人類智能，人類最終面對的是友好的超人工智能還是企圖控制人類的“天網”？
美國紐約州立大學石溪分校計算機系顧險峰教授認為，人工智能的社會學研究需要引起足夠重視，如為應用人工智能制定相關法律，以防止失控。他說：“相信人類的理性力量會發展出相應的制衡機制，來引導人工智能的發展。”（新華）
（新華 新華）
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