浅谈人工智能与围棋

1997年，IBM公司的人工智能“深蓝”在国际象棋上战胜了人类最顶点的棋手，但围棋一直是人工智能无法攻克的壁垒，究其原因，因为围棋计算量太大了，对于计算机来说，每一个位置都有黑、白、空三种可能，那么棋盘对于计算机来说就有3的361次方种可能，而宇宙的原子只有10的80次方，所以穷举法在这里行不通了。
正因为如此，才有人断言，人工智能永远不可能攻克围棋。
然而 2016年3月份

Alpha Go以4-1的比分击败李世石，让人大跌眼镜。
而Alpha Go 的算法也不是穷举法，而是在人类的棋谱中学习人类的招法，不断进步，而它在后台，进行的则是胜率的分析，这跟人类的思维方式有很大的区别，他不会像人类一样计算目数，而是胜率。Alpha Go的出现，给人类带来了很大冲击，改变了人类从前对围棋的一些看法，例如

上图中的1 3 在此前都是典型的非主流下法，但Alpha Go 就在用，而且还很好用，人类也开始大幅度模仿。类似的还有下图

还有一例，颠覆了人类对某个定式数十年的看法

上图是著名的村正妖刀然而，在人工智能的世界里，没有定式
在Alpha Go 的计算中，白10如下图，胜率会瞬间提高10%
以下是我们国家的人工智能


虽然胜率不及阿尔法狗，但也很可观了（其对手均为国内冠军或世界冠军）
而绝艺也在网络上帮助我们讲解围棋，下列举一例，前几天的阿尔法0自我对战

此时的胜率，双方很接近。

十几步过后，机器的世界中，判断白棋稍好

其实这就已经很接近了

从以上几个图中我们可以看出来无论是阿尔法狗还是绝艺，他们采取的方式是走与人类思维不同的道路，人类普遍的思维方式是算目数，但是机器做不到，至少没有人类那么精准，所以就改为算胜率，在它的世界中可能领先半目胜率是99%，领先10目的胜率是80%，采用一种大家从没想过的方式击败人类。