人机大战三个月之后 李世石谈了谈他的感受

（原标题：人机比赛三个月之后，李世�谈了谈他的感受）

“我再也不想和AlphaGo比赛了。”

在今年的夏季达沃斯论坛上，韩国围棋手李世�的出现引起了现场的小混乱。

他短暂出现在会场大厅，马上被摄像机团团围住。因为场地有限而人太多，门口等待的观众有近一半被拒之门外。

三个月前，李世�在持续了一周的人机围棋比赛中，只拿下了一盘，总比分1:4输给了Google的人工智能算法 AlphaGo。

三个月后，他在达沃斯论坛一场题为“人机之战”的圆桌会议上说，“再也不想和 AlphaGo 比赛了”。

在回答“人类到底能不能战胜 AlphaGo”的时候，李世�是有些矛盾的。他会说自己太过轻敌，当初其实有机会赢得比赛。但又说赢的前提是 AlphaGo 不再自我学习，水平停留在三个月之前。放现在肯定打不过了。

我们整理了这场会议上李世�谈到的东西，包括他对 AlphaGo 的感受、对人工智能的理解。

作为人机大战最直接的参与者，李世�的态度可能和大部分人一样，既害怕面对这个完全冷血的思考机器，又希望它背后的技术能给生活带来点好处。

为了保证阅读的连贯，文中问题的次序经过调整。

H = 主持人李玫，她是上海科技大学创业与管理学院院长

L = 李世�

输掉比赛，是因为对人工智能的判断失误

H：你在和 AlphaGo 对峙的时候，是什么感觉？

L：我非常惊讶，因为围棋有很多不确定性因素，我以为计算机现在不可能达到这个水平。但是结果大家知道了，我以1:4输掉了比赛。

我一直以为，围棋需要人的直观和预测，当时我的感觉是，好像 AlphaGo 没有在下棋。不过当它遇到意料之外的招数，还是会出现漏洞。AlphaGo 让我惊讶，但还是有局限性。

H：AlphaGo 用了大量 GPU、CPU 来运算，它还学习了 100 多万局的比赛。这个过程消耗了它 1000 瓦特的功率，而人的消耗是 100 瓦特。这意味着你是跟 10 个人对峙，它背后还有 100 位科学家。你觉得这公平吗？

L：和 AlphaGo 比赛之前，我对“深度学习”没有深入的了解，没把它放在心上。

当时我看了它和樊辉的比赛，之后我觉得 AlphaGo 应该不是我的对手，比较确信我会赢。但是没想到，深度学习在六个月期间有这么大的进步。

我觉得也不是不公平，计算机有它自己的特点。遗憾的是我可能对深度学习的技术了解太少，属于判断失误。我当时以为它达不到顶级棋手的程度。这是我失败的主要原因。

“我再也不想和 AlphaGo 下棋了。”

H：比赛第一局，AlphaGo 有一步棋让你大为惊讶，你当时有情感的表露。但 AlphaGo 没有情绪和表情，这会影响你吗？

L：人毕竟都会有心理上的动摇，即便知道答案，也可能会选择另外一条路，还会考虑整个局面。

所以人类和机器对弈的时候，人是处在不利地位的。比如说如果（我的对手）是人，他每一局一定会有所变化。但 AlphaGo 始终如一，它自己甚至也不会意识到下到第几局了，整个场面是什么情况。

所以我再也不想和 AlphaGo 比赛了。对我来说这是一次令人惊讶的经历，如果再有一次机会，也同样会非常非常艰难。

H：前两局比赛，你（面对的情况）有什么区别？AlphaGo 又有什么区别？

L：区别非常明显，执黑子的一方肯定要积极进攻，因为它的处境肯定是不利的，胜率是 48%。当时我过于主动，所以出了问题。

AlphaGo 的准备是非常完美的，它有很多的信息。如果能和它重新对弈的话，我胜算的比例可能会比较大。但我实在不愿意再和它下棋了。

第四局虽然是我胜，但这是因为 AlphaGo 出了致命的漏洞。第五局它依然有漏洞但我还是输了。总体来说我觉得人是很难战胜机器的。

H：你为什么不想再和它下棋了？

L：因为我和它完全没有感情交流，虽然此前做过很多设想，但在实际的比赛里，我的压力是超越大家想象的。和没有感情的机器对弈是一件非常艰难的事情。

H：如果还是要和它下棋，你会做什么准备？

L：对弈之前，我在脑海里做了很多练习，假想和它比赛会发生什么。就像我说的，我有判断的失误。

虽然我不想面对它，但从另一方面想，它也是一个能激起我挑战欲的对手。

H：有人说 AlphaGo 下棋的水平其实没那么好，你比赛的时候可以更努力一些。你怎么看？

Q：我某种程度上同意这个观点，如果 AlphaGo 保持和我比赛时的状态不变，那么我现在是有可能战胜它的。它也有漏洞，但问题在于，六个月之内它的进展非常迅速。如今又过了三个月，我觉得现在的情况下人是没办法战胜它的了。

人工智能会比人类要强大吗？

H：AlphaGo 会有些奇招，它真的有创造性吗？

L：AlphaGo 经常有一些出奇制胜的招数。我认为它并没有这种创造性，但它做到了。所以我们应该考虑是，所谓的创意到底是什么？人类所谓的创意也是我们学习得来的，也是在我们认知范围之内才能产生的。

H：如果你女儿要和 AlphaGo 学围棋，你会同意吗？

Q：我当然同意，我承认有很多出色的教育者，但也有相反的情况。作为一名父亲我非常害怕（人的）这种不确定性。但 AlphaGo 非常精确，会在规定范围内完成任务。所以我持肯定的态度。