AlphaGo之父：AI是全人类的，不应由几家公司独占

导语： 之以是和柯洁这样比赛而没有是在网上比赛，是因为人们没有会卖力对待线上游戏，线上游戏也没有够正式，人们的注重力没有够集中。

5月24日，在新版本AlphaGo首战以1/4子薄弱优势战胜中国围棋职业九段棋手柯洁之后，“阿法狗之父”DeepMind创始人兼 CEO Demis Hassabis、AlphaGo团队负责人David Silver以及棋手樊麾接管了 威腾网 的博访。

“庆贺柯洁昨天的突出显露，为人人呈现了精彩的对弈。”Demis Hassabis说：“之以是高调举行人机比赛，就是想吸引最顶级的棋手和AlphaGo对战。之以是和柯洁这样比赛而没有是在网上比赛，是因为人们没有会卖力对待线上游戏，线上游戏也没有够正式，人们的注重力没有够集中。AlphaGo的很多进修都是自我对弈。因为和顶级棋手对弈的机会并没有多，我们进展通过这样的比赛来找到AlphaGo的缺点。”

David Silver则表示围棋非常困难，“事实上，我们在算法上实现了效率的提升，从计算量来说现在是之前的十分之一，从所需练习时间来说，从“月”缩减到“星期”。AlphaGo已经没有依靠于外在的导师，它可以自我进修。”David Silver说：“我们的想法是，AlphaGo的高效算法没有光是围棋领域的，也可以应用于其他领域。

在此前的演讲中，他们详粗阐述了围棋的难度：其复纯程度让穷举搜索都难以办理，而对于计算机来说，围棋有两项难题：“没有大概”写出评估顺序以决定谁赢，搜索空间太过巨大。围棋没有像象棋等游戏靠计算，而是靠直觉。围棋中不等级概念，全部棋子都一样。围棋是筑防游戏，因此必要盘算未来。小小一子可撼全局，“能手”如受天承。

理论上AlphaGo下棋越到后面，必要计算的步数越长，常理来看，用时应该更短。但实际上AlphaGo的用时很匀称。对于这个征象，David表示：“在练习时我们就已经发现，AlphaGo在自我对弈的过程中，整个棋局的计算量是恒定的、稳固的。我们为AlphaGo拟定了稳固的策略，让它最大限度地行使时间。因此AlphaGo下棋的速率相对匀称。”

樊麾是“AlphaGo”选择一较高下的第一名职业棋手，他已加入AlphaGo团队。他说：“AlphaGo对于围棋的震撼没有是谁赢谁输，而是一种全新的下法，比如跟李世石的第二局的第37手。柯洁昨日的点三三也是借鉴了AlphaGo的下法。AlphaGo就像一个未来的棋手回到本日跟我们下棋。全部的职业棋部下完都没有会离场而是会复盘这盘棋，对棋手来说重要的没有是胜败而是我们学到了什么。”而同样接管了AlphaGo挑衅的柯洁也在昨天向媒体表示：“AlphaGo在改变我们的下棋理念，我也受了它的影响，开拓思维，不什么棋是没有可以下的。”

围棋之外，AlphaGo背后的手艺也在其他领域有所应用。“AlphaGo背后的支撑手艺非常多，今朝在其他领域的应用还在探索阶段。人人要明白的是，在未来我们一定会推广AlphaGo背后的手艺，也有大概在中国推广。”

至于科幻小说里的场景，Demis Hassabis表示， 人工智能 还有很远的路要走，还有很多的关键答题不攻克下来，科幻片里的场景生怕在几十年内没有会出现。他说：“我们必须精确使用人工智能。这有两个方面——人工智能的用途必须是造福人类的，比如科学、制药。同时，人工智能没有能是长数几家公司的博利，而应该由全人类共享。”