騰訊科技訊 2月29日，據國外媒體報道，3月9日，人類選手將參與一場至關重要的比賽。

這一天，圍棋名將李世石將在韓國首爾面對人工智能對手的挑戰(zhàn)。這將是一場重量級比賽，被認為堪比1997年國際象棋大師卡斯帕羅夫與IBM超級計算機“深藍”之間的對抗。當時，“深藍”在5盤比賽中以3比2取勝。這也被認為是科技發(fā)展史上的里程碑事件。這意味著，對于最重要的智力游戲之一，超級計算機已經有能力勝過人類。

從許多方面來看，此次圍棋比賽將更有意義。

一方面，圍棋是一種來自中國、有著2500年歷史的棋類游戲，從數學上來看比國際象棋更復雜，，而復雜程度要高出多個數量級。此外，這也被認為是全球最古老、最困難的棋類游戲。

另一方面，谷歌(微博)DeepMind團隊開發(fā)的人工智能系統(tǒng)AlphaGo通過自學掌握了圍棋技巧。通過深度學習和人工神經網絡技術，AlphaGo是21世紀的“數字自學者”。與IBM“深藍”不同，計算機專家并沒有為AlphaGo開發(fā)專門的程序。從本質上來看，AlphaGo在自我編程。

為了學習圍棋，人工智能專家向AlphaGo輸入了來自人類高手的大量棋譜數據，其中包括3000萬步走法。這一數據庫看起來很龐大，但在圍棋所有可能的走法中，3000萬步只是滄海一粟。

隨后，計算機開始與自己對弈，直到人工智能系統(tǒng)掌握圍棋的高端技巧。

谷歌的研究人員德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）在此前的一篇博文中表示：“傳統(tǒng)人工智能方法為所有可能位置建立搜索樹。對圍棋來說，這種方法行不通。因此，當我們試圖打破圍棋的難題時，我們采取了不同的方法。我們開發(fā)的系統(tǒng)將高級搜索樹與深度神經網絡結合在一起。這些神經網絡以圍棋棋盤描述作為輸入，并通過包含數百萬個類神經元連接的12個不同網絡層次進行處理。”

這一突破意義重大，而到來得也很突然。在幾十年時間里，圍棋軟件被認為無法突破人類的初級水平。在與計算機對弈時，人類高手有著巨大的優(yōu)勢。

然而，AlphaGo的橫空出世改變了這一點。谷歌此前曾讓AlphaGo與其他圍棋人工智能系統(tǒng)進行了500盤對弈，而AlphaGo取得了499勝1敗的成績。去年底，AlphaGo甚至在五番棋較量中以5比0完敗歐洲圍棋冠軍樊麾。這是計算機首次擊敗圍棋職業(yè)選手。

3月份與李世石的比賽被認為是對AlphaGo的終極考驗。李世石是公認的過去10年全球最優(yōu)秀的圍棋棋手之一。3月份的比賽將會直播，而勝者將獲得100萬美元的獎金。（李瑋）