【导读】今天15时31分，人工智能与人类顶尖职业棋手的第一场比赛正式结束，人类输了！在人机大战的历史上，人类赢过？

今天下午到底发生了什么？

今天，体育界、科技界、娱乐界和我的朋友圈的各方神探都在关注李世石和谷歌人工智能AlphaGo的世纪围棋大战。

李世石输了！

捍卫人类智慧的尊严失败了！据解说，本来形式一片大好，李世石似乎还故意走了非常规套路，调戏AlphaGo。

当然，这只是大战第一场，李世石是否会翻盘还说不定呢？李世石赛前信心满满地说了：“围棋有着一种特殊的美，我不认为机器能够理解这种美。”而前谷歌CEO埃里克·施密特说到：“不论胜者是哪一方，这都将是人性的胜利。”

李世石是影响力最大、棋力最强的现役职业棋手之一。在AlphaGo战胜樊麾以后，谷歌为他挑选了三位对手：韩国的李世石，中国的柯洁，日本的井山裕太。李世石是第一顺位的选择，他只用了三分钟就接受了邀请，所以就没有其他两位的什么事儿了，嗯, 毕竟是一百万美元呢。

根据Google的数据，AlphaGo最牛的分布式版本的Elo（围棋等级分）是3168，AlphaGo去年底击败了欧洲冠军樊麾，但是樊麾只是职业二段（Elo 3000左右），而李世石是职业九段（ELO 3532），这两位的差别是巨大的，大概是黄晓明和姚明的身高差别。

由此可见AlphaGo在短短几个月时间内进步神速。

值得注意的是，“中国职业围棋第一人”柯洁九段在比赛过程中就推翻了自己赛前的预测。此前柯洁表示看好李世石5：0赢了AlphaGo，但现在柯洁认为AlphaGo可能以5：0赢李世石。

根据日程安排，本次人机大战5盘棋将分别于3月9日、10日、12日、13日和15日举行，即使一方率先取得3胜，也会下满5盘。比赛采用中国规则，执黑一方贴7目半，各方用时为两小时，3次60秒的读秒。

围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数，计算机想要依靠强大的计算能力，穷举所有路数来选择最佳策略，在围棋上行不通。

历史上的人机大战，人赢了？

从第一台计算机问世以来，人们就梦想造出一种可以完美模拟甚至超越人脑的计算机系统。过去20年中，有多次人机大战给人们留下格外深刻的印象，也成为人工智能发展的绝佳注脚。

深蓝战胜世界排名第一的国际象棋大师

1997年，美国超级计算机“深蓝”以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位，每秒可运算2亿步。

在今天看来，“深蓝”还算不上足够智能，主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判12步，卡斯帕罗夫可以预判10步，两者高下立现。

比赛中，第二局的完败让卡斯帕罗夫深受打击，他的斗志和体力在随后3局被拖垮，在决胜局中仅19步就宣布放弃。

浪潮天梭险胜5位中国象棋特级大师

2006年，中国超级计算机“浪潮天梭”同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位中国象棋特级大师。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11：9的总比分险胜。

张强坦承：“以往和人比赛，到了最后时刻就是意志和心态的对决了，看谁能坚持到最后，谁能不犯错误。但是计算机没有这样的问题。”

从那场比赛开始，象棋软件蓬勃发展，人类棋手逐渐难以与之抗衡。

沃森轻松战胜两位人类冠军

2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军。虽然比赛时不能接入互联网搜索，但“沃森”存储了2亿页的数据。“沃森”可以在3秒内检索数百万条信息并以人类语言输出答案，还能分析题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。

“沃森”还能根据比赛奖金的数额、自己比对手落后或领先的情况、自己擅长的题目领域来选择是否要抢答某一个问题。“沃森”最终轻松战胜两位人类冠军，展示出的自然语言理解能力一直是人工智能界的重点课题。

阿尔法围棋战胜欧洲围棋冠军

去年10月，谷歌公司旗下的人工智能公司研发的“阿尔法围棋”人工智能程序，以5：0战胜欧洲围棋冠军、前中国职业棋手樊麾，这是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。

“阿尔法围棋”的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。“阿尔法围棋”通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。

高校人工智能水平如何？

中国高校在人工智能权威评测中达到世界领先水平

2015年12月10日，人工智能领域最权威的ImageNet评测公布今年的评测结果。湖北籍中国人民大学信息学院卢志武副教授带领的队伍，在该评测的视频检测任务中获得全球第2名。

据ImageNet公开的数据统计，这是中国大陆高校第一次在ImageNet评测中获得第2名，也是目前取得的最好成绩，标志着我国高校在人工智能权威评测中达到世界领先水平。ImageNet评测在国际上具有非常广泛的影响力，每年的评测结果都会被《纽约时报》等世界著名媒体报道，并在工业界产生轰动效应，促使Google、Facebook等著名公司投入巨大的预算来转化相应的人工智能技术。

卢志武副教授长期从事人工智能领域的研究，并专注于世界前沿的工作。除了参加去年的ImageNet评测，他还带队参加人工智能顶级国际会议IJCAI 2015举办的Repeated Buyers Prediction竞赛。通过两个阶段的激烈竞争，卢志武带领的队伍最终取得全球第4名的优异成绩。该项比赛在国际上也有着重要的影响力，今年共计有来自Google、卡内基梅隆大学、北京大学等国内外知名公司/大学的700支队伍参加。

美国高校人工智能帮政客写演讲稿

“议长先生，多年以来，本分但是不幸的消费者们有能力申请破产保护，最后也能合理而有效地清偿债务。这套系统采用的方法应该是这样的，破产法院会评估各种情况，包括收入、资产和债务，来决策哪些债务应该得到偿还，以及如何让消费者重获新生。请支持和维护他们的成长和机会，请通过这项法案。”

写出这一段文字的是马萨诸塞大学安默斯特分校的一个人工智能算法，这个机器人已经学习了真实的政治演讲，从而模仿其中的语气撰写演讲稿。

研究的主导人 Valentin Kassarnig 选取了 53 场美国国会议员讨论会中的近 4000 个演讲片段，拆解开来，这些演讲一共包含了 5 万个句子，平均每一句有 23 个单词。

大致的原理是，Kassarnig 先把这些语句按照党派分类，根据句子支持和反对的态度分类，还标记了每个词汇或短语的语法角色（包括名词、动词、形容词等）。