李世石簡介

　　李世石是李昌鎬之后，韓國最具代表性的棋手，他在2003年獲第16屆富士通杯冠軍后升為九段棋手。自2002年加冕富士通杯以來，十年時間里他共獲18個世界冠軍。李世石屬于典型的力戰型棋風，善于敏銳地抓住對手的弱處主動出擊，以強大的力量擊垮對手，他的攻擊可以用“穩，準，狠”來形容，經常能在劣勢下完成逆轉。

　　AlphaGo去年10月擊敗歐洲冠軍

　　谷歌曾于2014年以4億歐元收購人工智能公司DeepMind。由DeepMind研發的AlphaGo項目已有兩年歷史，AlphaGo曾在去年戰勝了歐洲圍棋冠軍樊麾(職業二段)。

　　去年10月5日-10月9日，谷歌AlphaGo在比賽中以5：0的比分完勝了歐洲冠軍。除了戰勝人類外，AlphaGo還與其他的圍棋程序對戰，獲得了500場勝利。

　　AlphaGo原理簡介

　　傳統的人工智能方法是將所有可能的走法構建成一棵搜索樹 ，但這種方法對圍棋并不適用。此次谷歌推出的AlphaGo，將高級搜索樹與深度神經網絡結合在一起。這些神經網絡通過12個處理層傳遞對棋盤的描述，處理層則包含數百萬個類似于神經的連接點。

　　其中一個神經網絡“決策網絡”(policy network)負責選擇下一步走法，另一個神經網絡“值網絡”(“value network)則預測比賽勝利方。谷歌方面用人類圍棋高手的三千萬步圍棋走法訓練神經網絡，與此同時，AlphaGo也自行研究新戰略，在它的神經網絡之間運行了數千局圍棋，利用反復試驗調整連接點，這個流程也稱為鞏固學習(reinforcement learning)，通過廣泛使用Google云平臺，完成了大量研究工作。

　　AlphaGo在與人的對弈中用了“兩個大腦”來解決問題：“決策網絡”和“值網絡”。通俗來說就是，一個大腦用來決策當前應該如何落子，另一個大腦來預測比賽最終的勝利方。

　　值得一提的是，李世石也是第一次與機器對戰，所以他無法像和人類對戰那樣，先研究對方的棋譜和下棋風格。李世石所能做的就是和自己對弈。谷歌AlphaGo也是通過這種方式鍛煉自己，真正做到了“人工智能”。

　　結論：

　　不管最終結果如何，人工智能都已在越來越成熟。而谷歌也憑借這幾次的圍棋大戰成功地為自己的技術亮點以及品牌美譽度做了一次大大的廣告。但是，技術的進步顯而易見地面臨著一系列的未知問題，就比如說，人們開始擔心人工智能以及其所代表的機器人有一天是不是真的會取代人類甚至奴役人類。