阿法狗人机大战被拍成电影 对战李世石的是一千多个CPU

【AI世代编者按】 谷歌 ( 微博 )AlphaGo下个月将与柯洁等中国顶尖围棋高手展开新一轮的较量。在此之前，我们可以先欣赏一部AlphaGo战胜李世石的纪录片。这部纪录片向我们展示了人类围棋选手在被人工智能(AI)程序战胜后的感想。

樊麾是第一位接受谷歌人工智能围棋程序AlphaGo挑战的专业围棋选手，也是近日在纽约翠贝卡电影节(Tribeca Film Festival)上首映、由格雷格·科斯(Greg Kohs)导演的一部关于AlphaGo的纪录片的主演之一。当第一次被邀请访问谷歌伦敦办公室、并与DeepMind研发部门开发的AlphaGo进行对决时，樊麾充满信心。毕竟，AlphaGo只是一套程序。

当时，樊麾的自信不无道理。虽然人工智能在过去的几年中取得了令人印象深刻的进步，但就连DeepMind联合创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)也不得不承认，对于人工智能而言，围棋一直就是一个令人生畏的挑战。之前，没有任何一套计算机程序曾经战胜过人类专业围棋选手。因此，在接受AlphaGo挑战的那个下午，樊麾并未想象到这将是一场硬仗。

然而，AlphaGo并不是一套普通的围棋程序。它是一套具有创新性的工程产品，是DeepMind数十名科研人员心血的结晶。更重要的是，它拥有海量的围棋谱，进行过无数次对决，利用这些经验来培训其深度神经网络，从而进一步提高水平。

在挑战樊麾之前，AlphaGo已经接受了16万盘人类顶尖围棋选手对决棋谱的训练。在学习了人类落子布局的特征后，AlphaGo又自我对弈3000万盘，不断提高神经网络的精度。最终，在输给AlphaGo之后，樊麾意识到，他的世界(也是专业围棋选手的世界)将被永远改写。

在这部记录了AlphaGo技术进步的纪录片中，我们看到了两组人群的精彩故事。首先是DeepMind的努力工作，以及对人工智能锲而不舍的追求。其次是樊麾、以及其他围棋选手倾尽毕生精力研究围棋的故事。从电影的角度来看，后者的故事更加精彩。在失去了围棋领域最优秀选手的头衔后，他们感想如何？

随着人工智能逐渐改变我们的生活，我们也需要面对这样的问题。对于樊麾而言，他是欧洲围棋冠军，如今却被人类工程、机器学习和大规模计算的结合体所打败。当媒体出于大众消费的目的而报道樊麾的失败后，他的妻子劝慰他不要看互联网的那些报道。但很快，樊麾又重新振作起来，并成为了DeepMind的合作者，希望进一步提高AlphaGo的水平，以挑战更强劲的对手。

这部纪录片记录了AlphaGo和世界顶尖高手李世石(Lee Sedol)在2016年3月进行的5局比赛。当时，媒体对双方的对决高度关注，并给予了全面报道。因此，对于这部纪录片的观众而言，结果并不令人意外。虽然如此，这部纪录片还是成功的制造了悬念。

比赛前，AlphaGo团队仍在焦急地做最后的调整，试图找出一些罕见、令人尴尬的漏洞。对于李世石而言，作为一名世界冠军，他承受着巨大压力。毕竟，他代表的不只是自己，而是整个人类。

这部影片还成功地克服了另一个障碍：让围棋比赛看起来像是一场吸引了许多观众的体育比赛。围棋比赛本身速度很慢，除非你是专家，否则很难看出每一手棋的奥妙。但经过精心剪辑，影片表现出了AlphaGo能够根据李世石的反应而作出行动。

在AlphaGo控制室里，则拥有另一番场景。房间里充满了开发者的各种情感，有焦虑，有喜悦。DeepMind的科学家们在监控着各种诊断，试图分析出AlphaGo在想什么。

当然，影片也增加了一些舞台效果。DeepMind团队在准备挑战李世石时，AlphaGo(第18个版本)被加载到一台 笔记本 电脑中，然后塞进手提箱中。好像李世石只要打开笔记本，就能与AlphaGo对决。

而实际情况是，在与樊麾比赛时，AlphaGo幕后的计算系统包括了1202个CPU和176个GPU。而在与李世石的对决中，背后的计算系统可能更加强大。

在韩国，人们期待这场比赛的壮观场景不亚于“超级碗”比赛(美国国家橄榄球联盟的年度冠军赛)。在机场，DeepMind科学家团队的到来就像是一个冠军球队的抵达，到处都是闪光灯(拍照)。在首尔大街上，许多大屏幕都在直播这场比赛。现场挤满了观众，有的还在逐步讲棋。

比赛结束后，悲伤是不可避免的，因为一个新的事实诞生。李世石脸上带着明显的失望，他说：“我想道歉。”对于DeepMind团队，这场胜利可谓是苦乐参半。哈萨比斯说：“我不会庆祝这一胜利。”

当然，李世石、樊麾和其他人最终也找回了快乐，开始欣赏和享用这一崭新、美好的时刻。人类研究围棋已经有几千年的时间，如今可以通过AlphaGo的眼光来重新审视它。李世石说：“它能向我们展示人类之前从未发现的事物。”

对于其他人而言，AlphaGo的胜利并不局限于围棋层面。在人类所追求的其他领域，如文学、音乐、喜剧和烹饪等，人工智能的水平还无法与AlphaGo相媲美，这还需要一个漫长的等待过程。AlphaGo背后的技术需要大量的训练数据，而人工智能还需要以新的方法，即不需要大量的经验来解决问题，正如人类一样。

不管怎样，当人工智能战胜人类象棋冠军和Jeopardy!(智力竞赛)冠军时，并没有驱散人们对这两项比赛的兴趣。这一次，AlphaGo战胜樊麾和李世石后，让我们对人工智能有了更大的期待。(编译/谭燃)

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