昨天，谷歌AI（人工智能）AlphaGo和韩 国九段棋手李世石的围棋大战临时落下帷幕，AlphaGo取得首场赛事的胜利。

今天北京时间今天午时12点，李世石和谷歌AlphaGo围棋人机大战第二局继承在首尔的四季酒店进行，李九段再认输。

昨天李九段在与谷歌阿法狗的五番棋首局中落败，赛后他透露表现：

"我感到特别很是吃惊。我没想到会输。一开始我就犯了错，直到最后我也无法扭转。（但）我没想到AlphaGo会以如此完善的体例赢得比赛。

我的大赛经验比较多，第一盘输了不会摇动我的心里。胜败才刚刚开始，我会继承去了解对手，如今来评价AlphaGo为时尚早。"

赛前10分钟，李世石领着女儿出场，面带微笑、信念满满。

今天轮到阿法狗执黑先行，李世石变化了行棋的风格，开局下得特别很是妥当，预备和电脑打一场“拉锯战”。阿法狗开局的下得特别很是积极，还有许多创造性的招法。李世石变得郑重许多，不时长考。比赛的用时是每方2小时，3次1分钟的读秒。今天时间上，阿尔法一向领先于李世石。

比赛进行到白热化的程度，李世石连下子手都开始出现微微的颤抖。即使李世石下出精彩的一步，但是AlphaGo照旧占据伟大的上风。

在最后的时间里，李世石显得面色凝重，不时的挠一下头发来思考如何补救。但留给李世石的时间已经不到10分钟了。

15时43分，李世石常规2个小时用完，进入读秒，李世石开始默默数双方的目数。

就在大家认定AlphaGo赢定了的时候，AlphaGo第163手又走出了一步“臭棋”。

16时19分AlphaGo常规2个小时也用完，进入读秒，李世石显得非常焦躁。

16时27分，李世石投子认输。

李世石0：2再次输给AlphaGo，假如李世石在接下来的一盘不能赢了AlphaGo，人工智能就将在这场世纪人机大战中获胜。


在人工智能界，围棋被视为人类伶俐庄严的最后一道壁垒。

正由于此，这场“人机大战”才能如此令人瞩目，甚至还被冠以“捍卫人类庄严”的帽子 。

网友评论：黑棋摆出了一个“死”字

目前阿尔法2-0领先。明天停战一天，第三局将在12日举行。

再来猜一猜李九段VS阿法狗，最终比分是？


　　李世石 VS 阿法狗 0:5 阿法狗完胜

　　李世石 VS 阿法狗 2:3 阿法狗险胜

　　李世石 VS 阿法狗 3:2 人类险胜

　　李世石 VS 阿法狗 1:4 阿法狗胜利

　　李世石 VS 阿法狗 4:1 人类胜利

　　李世石中途摒弃，认输

　　阿法狗中途出现故障，认输


阿法狗获胜的关键：学习

话说，昨晚李九段睡了一宿，AlphaGo又跟本身下了一万盘。


Google人工智能AlphaGo接连两次击败顶级围棋选手李世石，令各界对人工智能刮目相看。AlphaGo究竟是怎么做到的？

据公开资料，AlphaGo将深度神经网络和树搜索结合起来，同时通过具有创新性地将监督和强化学习两种方法结合起来从而训练深度神经网络。

DeepMind的CEO DemisHassabis 透露表现，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来引导“思考”，事实上，该程序能够通过机器学习的体例掌握比赛技巧。

简单来说，就是让这一神经网络与它本身的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中，体系会评估哪一步结果最好，即霸占更多棋盘区域。最终，神经网络在判断哪一步更好时会越来越良好。正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI体系。

在下棋方面，阿尔法狗的思路并不是“把世界所有的好棋谱下载学习”，这是昔时深蓝下国际象棋的思路，阿尔法狗在很大程度上是零起步“自学”的围棋，它除了下围棋，学起别的来也很快，也就是说，它今天会下围棋，明天就会学写首歌做首曲子……恐怖吧？它和深蓝完全是两个纪元的产物。


现在看来，李九段是无法完胜阿法狗了。

为什么李九段不是百分之百的胜算呢？下面我们就来分析这次对战有哪些不可控的因素。

　　1、人工智能的学习速度：AI在3月8号之前的学习速度，在3月8日人工智能能达到什么样的围棋专业水准，这个目前可能只有谷歌能展望。但我们不得不承认一个观点：量变是机器最擅长的。

　　2、比赛规则：国际规则一局3小时加读秒，而三月的人机大战是1小时快棋比赛，对人的思考不利，李世石届时能发挥出的水平会大打扣头，并不能发挥悉数水准。

　　3、消费：智力消费、体力消费、精神压力呈递增趋势，再加上舆论环境等，阿尔法狗可以“两耳不闻窗外事，同心专心只下好围棋”，但人类是高感知生物，情绪易受到外界环境的干扰。

　　以上三点中变数最大的，要数人的智力、体力消费和人承受的精神压力。

从整个过程看，机器赢在了其定式，而人则输在了情绪。对于人而言，是不可能不受到情绪波动干扰的，在局面好与不好的情况下都会出现情绪波动，从而影响到稳固性的发挥。机器则不会如许，无论领先照旧落后，依然是按照既定的程式分析决策。情绪是人与机器的根本区别。

“AlphaGo机器人下棋的方法是人类想不出来的。它有几次小的失误，之前我认为这种失误对李世石是有利的，如今看起来AlphaGo是以小失误换取更大的胜利。”韩国的金成龙九段认为许多时候，围棋迷眼中AlphaGo的题目手，现实上恰恰是着眼整个比赛的下法。

无论是李世石照旧浩繁关注“人机大战”的职业棋手，冲击力都是史无前例的，“作为棋手，下棋时会有本身的风格、流向和情绪，而人工智能则没有这些，可以随时调整。AlphaGo下围棋不像人，可以说是超越了人类的风格。”金成龙诠释道。

尽管整个比赛仍胜败未分，但谁都会承认，围棋这个“最后的智力活动堡垒”被“机器”彻底攻破只是时间题目。

最大赢家是谷歌


而这场PK赛最大的赢家应该是谷歌，不管谁胜谁负，获益的都只有谷歌。

假如谷歌机器人胜利了，那谷歌天然会被写进历史，被世人膜拜；假如谷歌机器人失败了，与高手对决失败也不丢人，也足以证实谷歌的人工智能水平是何等的高超，股价肯定涨，产品一样大卖。

中国老祖宗传下来的智力游戏这次被拿来做营销工具，怎么看谷歌都是赢家。

狗胜呀，你总算熬出头啦！


胜败之外 AI的无穷可能

其实凡是具有明确规则的智力游戏，程序都有人类无法比拟的上风，比如在下面这些领域，人工智能已经完胜人类。


猜拳：

日本“猜拳机器人”完胜人类

日本东京大学奥石川实验室最新研制一款智能机器人，它是一只机械手，能够与人类玩“石头剪刀布”游戏，并且实现全胜战绩。

它能适用于“石头剪刀布”的猜拳游戏，该游戏经常用于帮助人们解决一些小争论。人类复杂的大脑从未被人工智能体系消遣娱乐，但是人类大脑所有神经细胞和突触，都无法在猜拳游戏中击败这款机器人。

基于人类最初思维，独创性和推理展望能力，你会认为人类在“石头剪刀布”游戏中略占上风，但事实证实奥石川实验室研制的猜拳机器人是不可克服的，它拥有超高速视觉体系。

从根本上讲，这款机器人是一个诳骗者，拥有超高速视觉体系能洞察对手的手指动作，仅用1毫秒时间分析对手，之后选择能够克服对手的手势。


“逢赌必赢”的德州扑克机器人


这里的德州指的是德克萨斯州，而不是山东扒鸡的那个德州。

2008年，一场人机德州扑克牌大赛在美国赌城拉斯维加斯举行，一台名为“北极星2”(Polaris2)的电脑延续击败了6名德州扑克牌顶级职业选手。一些人士认为，与棋类人机大战相比，电脑击败扑克牌高手的难度更大，由于扑克牌游戏的最大特点就是其不确定性，你并不知道对手将会出什么牌，同时还必须了解对手的玩牌风格，“北极星2”的程序设计难度不小。


0.887秒解魔方机器人

 2016年2月初，美国密苏里州软件工程师杰伊-弗莱特兰(Jay Flatland)和保罗-罗斯(Paul Rose)在YouTube网站上传一段视频，表现一款超级机器人成功解开魔方仅1.047秒。

德国工程师最新研制机器人仅不足1秒就能解开魔方。这款机器人叫做“Sub1”，相机记录到该机器人解开魔方仅需0.887秒，然而这是非正式地“打败”其它机器人，这项纪录尚未获得吉尼斯世界纪录的审核。德国工业工程师、经济学家艾伯特-贝尔(Albert Beer)设计这款机器人，当按下开启按钮，仅不足1秒就成功解开魔方。


刀削面机器人 20秒做一碗面


现在，无论大学食堂照旧街头餐馆，都能看到刀削面机器人的身影。只见机器人左手托着面团左右匀速活动，右手持刀片上下摆动削面，不到20秒，一碗刀削面便削好。店主说，削面机器人成本约5000元，一天两三度电，请机器人干活更划算，味道也是相称好！

人工智能的学习能力，给将来创造了无穷可能性。深度学习大幅提拔了复杂义务分类的正确率,使得图像识别语音识别以及语义理解正确率大幅提拔,从我们产业链调研的情况来看服务机器人、车载与电视助手、智能客服以及图像处理等应用已经开始快速渗透，后面各种单一领域的人工智能应用将渐渐出来,行业迎来真正的爆发期。

机器击败人类，只是时间题目。