机器人VS人类 为何Alpha Go能赢李世石

（原标题：机器人VS人类 为何Alpha Go能赢李世石）

前言

3月9日，谷歌的Alpha Go和李世石的围棋大战第一盘较量正式拉开了帷幕，经过了长达5个多小时的战斗，最后因为李世石的一个失误使得僵局被打破，最终李世石投子认输，Alpha Go先下一城。

虽然机器人的胜利对于作为人类的小编略感失落，但是能看到只具备逻辑性的机器人能战胜人类，这意味着人工智能有了又一次大的进步，想到这小编还是非常的开心的。当然，目前Alpha Go虽然先下一城，但是李世石依然还有机会，今天小编就乘热打铁，来为大家好好说说为何Alpha Go能赢李世石。

Alpha Go有何神奇

俗话说的好，知己知彼百战不殆，首先我们先来了解Alpha Go到底有什么神器之处。需要说明的是，Alpha Go是一款高智能系统，它目前由以下几个部分组成：

1.走棋网络，这个东西很好理解，就是给定当前的局面，预测和采集下一步的走棋。但是需要大家知道的是，这个预测是系统给出的所有预测，比如接下来的走棋会有多少的可能，这套系统会瞬间给出并进行好招和坏招的分析。并且最恐怖的是，这套系统会自动的学习，对每一步的预测也会更加准确，所以练习时间越久，Alpha Go就越强。

2.快速走子，顾名思义，就是快速的进行预测采集下一步的走起，速度大概要比1快1000倍，不过这个部分是在适当牺牲走棋质量的条件下完成的。这里有人会问，都有了走棋网络为什么还要快速走子，这里小编举个例子，快速走子的速度要比走旗网络要快1000倍，因此在走棋网络系统运行时，快速走子就已经在后端进行了非常多次的模拟走棋演示，这就好比你在考试时做一道数学题，于此同时在考场外有成千上万的人在帮你做这题，并最后给你看他们做出的答案，这样你做对的几率就会非常的高。

　3.估值网络，通过对当前局面的分析，来估计到底是白棋胜还是黑棋胜。这部分对于Alpha Go的能力影响并不大，该系统更多是对系统训练有帮助。

4.蒙特卡罗树搜索，简单来说就是将上面三个部分进行整合，形成一个完整的系统。

以上就是小编以能够听懂的方法来和大家阐述下Alpha Go这套系统的基本结构。李世石会输很大程度上在于，AI系统对于结果的多次运算加大了每一步走棋的稳定，要知道当一件事你做多次之后你犯错的几率往往要比第一次做的时候低，而Alpha Go的每一步走子都经过了大量的计算，在走棋中几乎不会露出任何破绽。所以就算Alpha Go只有少量的围棋知识，但是通过后台的快速演示，能让其很快的上手。因此硬碰硬上李世石很难有胜算。

人和机器人不同

当然了，Alpha Go的强大只是其获胜的一个因素，另一个很重要的因素在于两个字“情感”。这也是人类和机器人最大的不同！

亚历山大的李世石

人和机器人不同，在日常生活或者工作中非常容易受到情感的影响，假如让一个愁眉苦脸的人来唱很欢快开心的歌曲，那画面简直是不敢想象。此次Alpha Go和李世石的对决其实也是也一样的。

首先全球关注这个点就给予了李世石很大的压力，不管人的心态有多好，一旦碰上这种关注度极高的事情，而你又是主角，自然会有一定的心理压力。因此李世石在走棋上会比原来更加的小心。

而Alpha Go则完全没有这样的压力，依然依靠着背后强大的系统在和李世石正常的对局，因此Alpha Go和李世石的对决曾一度陷入僵局之中。因为对于机器人来说，它不担心自己会犯错并且它确实也不会犯错，因此李世石并没有机会去绝杀他，但那是李世石除了一直在顶着压力对局外，还要担心自己的下一步是否会出错，这样的情绪控制估计是心理大师也很难稳住。这也就是为什么，在解说的人说到李世石出现的失误之后，战局很快就结束的原因，因为出现失误之后，失去心理防线的李世石没法很好的稳住战局，每一步走子都会受到情绪的影响。而到了后面机器人需要计算的数据也越来越少，所以没有任何情感的Alpha Go直接就狠心的一推到底。

AlphaGo最终获胜棋盘

总结：虽然这次，代表人类和机器人战斗的李世石没有拿下第一局，但是大家也不用灰心，毕竟还有机会。此外，大家应该高兴的是目前的人工智能已经进化到这种程度了，它甚至能对战局进行自我分析和自我学习，由此看来谷歌花多年时间研究的Alpha Go是非常成功的，并且因为它的成功也可能为目前的人工智能行业带来新的革命。

编辑点评：最后小编做个不靠谱的预测吧，小编个人认为，李世石获胜的几率还是非常的低，首先还是情绪的问题，第一次比赛失利，剩下来的对决也都将顶着压力，其次就是Alpha Go是一个学习机器，你永远不知道这家伙的实力到底如何。OK，就说到这，下一场比赛在3月10日，机锋网也会持续关注。