围棋界怎么看待谷歌AI战胜欧洲围棋冠军？
编者按：1月28日，Nature发文宣布谷歌DeepMind公司的人工智能AlphaGo以5:0的比分战胜欧洲围棋冠军樊麾，引起轩然大波。樊麾的发挥如何，他与AI对战有何现场感受？计算机围棋专家如何看待谷歌取得的突破？国内顶尖棋手如何看待这场对决与AI对围棋的影响？
曾经的“天才棋手”，现就读于北京大学哲学系的李喆六段第一时间邀请了新闻当事人法国围棋国家队主教练樊麾二段、中国计算机围棋智能第一人刘知青教授，以及国内的顶尖棋手、世界冠军时越九段针对这一新闻事件进行了谈话，以下是谈话内容整理。
本文转自公众号喆理围棋（zheliweiqi），转载已获得授权，二次转载请先联系原作者。
中国计算机围棋智能第一人 刘知青教授
李喆：刘教授，首先请您用通俗语言为我们介绍一下AlphaGo使用的方法。
刘知青：大家好，围棋是人工智能传统游戏中最具有挑战性的项目，他的困难主要是巨大的搜索空间和对于围棋盘面和落子选择的评估。
Google的计算机围棋程序，引入了一种新方法，来进行盘面评估和落子选择。盘面评估使用了一种神经网络，叫做价值网络进行评估；落子选择使用了另外一种神经网络，叫做策略网络进行选择。这两种神经网络都是通过机器学习的方法来获得的。其中一种机器学习方法是有监督的学习，通过职业棋手的棋谱进行学习；另外一种学习方法是自学习的方法，他通过自己的对弈，根据胜负的结果进行学习。
不加任何搜索，Google的这个神经网络已经能够达到现有蒙特卡罗树搜索方法所下围棋的水平。在两种神经网络之上，Google的方法又引入了一种新的搜索算法，结合了传统的蒙特卡罗评估，和他们创建的价值和策略网络。这就是他们的主要技术。
李喆：非常感谢刘教授，这个问题继续延伸一下，您认为谷歌这个方法会遇到瓶颈吗？
刘知青：Google这次解决围棋（算法）的小组叫做DeepMind，原来是一家英国的公司，过去几年（Google）才购买的。这个公司所使用的方法主要是依据机器学习的方法，这些机器学习的方法与人类学习的方法是完完全全一致的。在这个意义上，我们还很难估计他们的瓶颈是什么。
DeepMind
李喆：Google做出来的程序比当前次强的程序强了四个子以上，这主要是由于方法的进步吗？其他公司如果模仿他们的方法，能够很快达到他们的水平吗？
刘知青：Google这次取得的成绩，可以从几个方面来看。最主要因素还是他们算法的进步。但是除此之外，还有其他的原因，一个就是他们团队的强大，他们发表的文章上的作者有二十个左右，相比普通的现有的团队几乎都是三个人来做，要强大多了。另外一点就是公司的资源，像Google这样的行业巨头，可以投入大量的资源，包含计算资源来做这个事情，这是普通团队无法胜任的。
但是，最核心的还是方法本身，他的那些机器学习的神经网络，包含自学习的、包含向专家，棋谱学习的这些方法，以及他们的新的搜索方法，这些才是最核心的。
是不是其他公司能模仿他们的方法？当然是可以的！所谓科学的方法就是可以被复制的方法，也就是你把方法公布了，所有的公司、所有的人都可以重复这种方法，得到类似的结果。但是其他公司想要做模仿的时候，还有资源的投入，人员、资金、设备诸多方面的投入才能达到同样的效果。
李喆：Google这次突破对科学界将有怎样的影响力？在智能领域，这突破意味着什么？他对人类的生活会产生影响么？
刘知青：这次突破可能最重要的影响，就是让我们更清晰的认知了基于机器学习的神经网络的能力，这种能力应该远远超出我们早期的预想。那么这种能力将在不久的将来，应用在我们生活的方方面面，可以改变我们生活的方式和质量。因此对我们人类将来的生活将产生深远的影响。
李喆：还有一个细节问题：AlphaGo对机器配置的要求很高吗？以及对局时限对他的影响会不会大？即此软件能否迅速普遍应用？
刘知青：关于硬件配置的细节问题，这些都不是很重要的。我们需要从发展的眼光看，虽然可能近几年我们家里还无法配置这么高的计算设备，但是在不久的将来，这些会非常普及。即使现在现实可能有这样或那样的限制，时间上面总是计算机有更强大的优势。
法国国家队总教练 樊麾二段
李喆：樊麾你好，请教你两个问题。1、请谈谈和AlphaGo对局的感受，你的发挥、心态以及限时等细节；2、你对阿尔法的最新进展如何判断，你认为他们距离战胜人类顶尖还有多少距离。
樊麾：我就先回答第一个问题吧，因为第二个问题涉及到一些机密，我现在还不能说。第一个问题的话，和电脑下棋不能单纯的从技术层面上讲，因为和电脑下棋的时候，你知道他是没有心理负担的，而人是会有的。也就是说人会疲劳，会出错，但电脑不会出现那种大的纰漏和勺子。第一盘输了之后，我这个心态就发生了很大变化，因为第一盘毕竟觉得可能比较轻松，然后发现他的官子、各方面的掌控能力很强之后，我第二盘就有点（心态）失衡。第二盘打了一个大勺之后，整个进程就不对了。
围棋毕竟不能用单纯的技术来说，一是一、二是二、三是三，因为毕竟有发挥的问题。不过我确实下的也不是很好，当然了，下的时候心态也是一个最主要的原因。不管怎么样，AlphaGo的棋力确实已经很强了。
其实我是很同意李喆的观点的，围棋人工智能的出现对围棋不是坏事而是好事，他之后可能对围棋的普及、发展、研究起到推动作用。
李喆：樊麾 ，刚才群里有棋友说，觉得这几盘棋不是你的真实水平，所以一方面你觉得心态对于你的发挥有多大的影响，如果是在网上，你不知道是和程序下的话，会有多大差别。另外谈一下你对3月份AlphaGo对阵李世石做一个展望？
樊麾：这几盘棋呢，可以说我自己发挥不佳，但不能说不是我的真实水平，下得不好。主要是在某些方面觉得被他彻底克制住了，尤其心理负担很重，总感觉下到最后一读秒就会打勺子，这就导致我的棋下的很急。
至于三月份AlphaGo对阵李世石的比赛，不好意思，这个属于保密范围之内，我就不方便预测了。谢谢大家！
世界冠军 时越九段
李喆：时越你好，请谈谈对棋谱的感想，然后展望一下三月AlphaGo与李世石的对决
时越:说实话，我昨天看到这个消息的时候是不信的，虽然我现在还是不能理解电脑是怎么去学习的，但是事实摆在眼前，这5盘棋电脑下的让我惊叹，我认为水平已经迈入了职业的门槛。虽然和顶尖棋手还差的很远，但按照这个进步速度，3月份的对局，我想李世石也不会赢的太轻松。
李喆：你作为顶尖棋手将如何面对人工智能，谈谈AI对围棋竞技的可能影响。
时越：我想电脑程序发展起来了，对我们棋手来说也是个突破的机会，或许可以借助电脑，来摸清一些围棋本质上的东西。如果这个程序达到了世界顶尖水平，而且已经平民化了，那么我肯定会每天都会换着招和程序下的。其实说白了人类发明的东西都是工具，工具自然要用，用了才知道顺不顺手，以及带来的利弊。
李喆：你认为AI对棋界的影响会有多大?
时越：职业棋手人手一个，去找规律以求提升。小孩子学棋倒没有必要。有的人视围棋如艺术如道，或对围棋有神秘感和信仰的，不希望见到被电脑打败。有的则希望借助这个工具爬的更高探索更幽深的领域。具体影响多大，要看怎么去宣传了吧。你认为呢？
李喆：哈哈，我觉得可以预见竞技性的减弱，这将是我们自己的选择。而这有可能反向推动围棋文化的发展。
喆理评曰： 我们已来到了两个时代的连接处，无论你是否愿意，这都是一个需要接受的事实。工具无善恶，善恶在人心。未来的路通往何方，将由我们自己决定。 在棋界，这可能意味着全方位的改变，竞技围棋的模式、方法乃至竞技本身都将受到挑战，同时工具的强大将会拷问棋手的职业操守。 更为重要的意义是，它或许能使更多的人反思，重新思考围棋的本质和价值。在我看来，围棋竞技价值的消退本就是围棋新发展的必由之路，而AI的突破无意中加速了这一变化。在这个意义上，我们能否及时地开拓出围棋竞技以外广阔的价值空间，以及如何去做，是当下棋界最需要思考的问题。 或许，跳出棋界而言，AI的一个重要价值便是帮助人类认识“人本身”吧。
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