圍棋起源於三千多年前的中國，孔丘曰：「飽食終日，無所用心，難矣哉！不有博弈者乎，為之猶賢乎已。」意思是：「整天吃飽了飯，什麼都不想，真太難了！不是有下棋（指圍棋）的嗎？下下棋，總比什麼都不做要好。」」。目前，全球共有四千萬人在玩圍棋。玩圍棋的步法主要依靠直覺與構想，因為它精緻而又有極高的智力要求，幾個世紀以來一直在啟發人類的想像力。今天， 我們很高興的宣布，我們構建的alpha go系統通過機器學習掌握了這門古老的技藝。
儘管有著極簡的遊戲規則，但實際上圍棋卻是一種極為複雜的遊戲。計算起來，圍棋共有1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,
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000,000,000,000種可能的走法——這個數字大於宇宙中原子的數量，比西洋棋還多乙個10的100 次方。 出於這種複雜性，計算機很難掌握圍棋技藝，也使圍棋在人工智慧研究者眼中成為吸引力巨大的挑戰——這些研究者利用遊戲作為試驗場，開發巧妙而靈活的演算法法，幫助計算機使用類似於人類大腦的思維方式解決問題。
2023年計算機掌握了第一款遊戲——井字棋；接下來是2023年的西洋跳棋；2023年，「深藍」贏得了西洋棋比賽。人工智慧並不侷限於桌面遊戲：2023年，ibm的watson 在智力遊戲jeopardy中勇奪第一，2023年，我們設計的演算法通過原始畫素輸入就學會了數十種雅達利（atari）遊戲。 但是截止目前，圍棋仍然是橫亙在人工智慧研究者面前的難題：計算機的圍棋水平只能達到業餘選手的程度。 傳統的人工智慧方法是將所有可能的走法構建成一棵搜尋樹 ，但這種方法對圍棋並不適用。所以在征服圍棋的過程中，我們決定另闢蹊徑。我們構建了alphago的系統，將高階搜尋樹與深度神經網路結合在一起。這些神經網路通過12個處理層傳遞對棋盤的描述，這些處理層包含數百萬個類似於神經的連線點。其中乙個神經網路「策略網路」（policy network）選擇下一步走法，另乙個神經網路「價值網路」（value network）**比賽勝利者。
我們如何做到這一切？ 我們用人類圍棋高手的三千萬步圍棋走法訓練神經網路，直至神經網路**人類走法的準確率達到57%。不過我們的目標是擊敗最優秀的人類棋手，而不止是模仿他們。為了做到這一點，alphago學習自行研究新戰略，在它的神經網路之間執行了數千局圍棋，利用反覆試驗調整連線點，這個流程也稱為鞏固學習（reinforcement learning）。當然，這些都需要大量計算能力，因此我們廣泛使用google雲平台，完成了大量研究工作。 完成訓練後，我們要對alphago進行測試。首先，我們在alphago和其他頂級計算機圍棋程式之間舉行了比賽，結果alphago在全部500場比賽中只輸了一場。下一步就是邀請歐洲圍棋三料冠軍fan hui來到我們的倫敦辦公室參加挑戰賽，樊麾是一位優秀專業棋手，自12歲起就全身心投入於圍棋事業。在去年十月的閉門比賽中，alphago取得了5:0的勝利，這也是電腦程式首次擊敗專業圍棋選手。 接下來要做什麼？ 三月，alphago將面臨終極挑戰：在首爾與傳奇棋手李世石展開一場五局鏖戰，李世石是過去十年來的世界頂級圍棋選手。 我們非常高興能夠征服圍棋，克服了人工智慧歷史上最困難的挑戰之一。不過對於我們來說，這項成就最重要的意義在於，alphago不僅是遵循人工規則的「專家」系統，它還通過通用「機器學習」自行掌握如何贏得圍棋比賽的規則。遊戲是迅速而高效地開發及測試人工智慧演算法的完美平台，不過最終，我們要運用這些技術解決現實社會的重要問題。我們所採用的方法具有通用性，因此我們希望有一天這些方法也能用來解決當今世界面臨的最嚴峻、最緊迫的問題——從氣候建模到複雜的災難分析，期待著繼續運用這些技術解決更多問題！
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