AlphaGo与柯洁对弈中，Google团队依然由黄士杰博士代替AlphaGo落子。来自微博@Google黑板报
监督学习和强化学习是机器学习方式的不同种类。监督学习是指机器通过人类输入的信息进行学习，而加强学习是指机器自身收集环境中的相关信息作出判断，并综合成自己的“经验”。在初始阶段，AlphaGo收集研究者输入的大量棋局数据，学习人类棋手的下法，形成自己独特的判断方式。之后，在不计其数的自己与自己模拟对弈，以及每一次与人类棋手对弈中，AlphaGo都能并根据结果来总结并生成新的范式，实现自我提高。
最后，蒙特卡洛树是一种搜索算法。AI在利用它进行决策判断时，会从根结点开始不断选择分支子结点，通过不断的决策使得游戏局势向AI预测的最优点移动，直到模拟游戏胜利。AI每一次的选择都会同时产生多个可能性，它会进行仿真运算，推断出可能的结果再做出决定。
AlphaGo中的蒙特卡罗树搜索流程。图片来源：Nature
⑤ 除了AlphaGo，围棋AI哪家强？
依赖于上述三大“武器”，AlphaGo成为了目前人类制造出来的最为优秀的围棋AI。连败人类棋手的胜绩就是明证。但除了它之外，世界各国也开发过不同的游戏AI，向围棋这一智力上的“绝对领域”发起挑战。
法国研发的Crazy Stone（狂石），日本研发的Zen（天顶）都曾是这一领域的翘楚。它们都曾经给人类造成过威胁，但从未像AlphaGo一样将最顶级的人类棋手打的一败涂地。在AlphaGo一举走红之后，人工智能界对围棋AI的研发热情空前高涨。
Zen的改良版DeepZenGO在2017年3月参加了日本举办的“世界最强棋手决定战”，先后负于中国棋手芈昱廷九段和韩国棋手朴廷桓九段后，战胜日本棋手井山裕太九段，取得第三名的成绩。
由中国腾讯公司研发的围棋AI“绝艺”（Fine Art）于2016年3月后完成，同年8月23日首次战胜职业棋手。11月2日，绝艺战胜世界冠军江维杰九段。11月19日，绝艺与柯洁九段交手，取得了一胜一负的成绩。如今，绝艺对世界冠军和全国冠军的胜率，已经能够维持在90%以上了。
⑥ 弄一个谁都打不过的围棋AI，有什么用？
在多年的呕心沥血后，AlphaGo和一系列崛起的围棋AI一起成为了围棋界新的高峰。毋庸置疑，它们的下棋方式会改变人们目前对围棋下法的观念。许多曾经的定势将会被打破，新的格局即将开始。也许在若干年后的围棋教科书上，流传多年颠扑不破的真理将会被改写。可是，花了那么多人力物力，研究者们想做的，就只是这样一个能够下赢人类的AI吗？
当然不是。
1997年纽约，与IBM深蓝电脑终局对弈开始时的加里·卡斯帕罗夫。那是国际象棋AI第一次打败顶尖的人类。9年后，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI，国际象棋界从此接受了“人胜不过AI”的境遇。Credit Stan Honda/Agence France-Presse — Getty Images
AlphaGo是一个标志。它的诞生，意味着人们对人工智能的探索已经到达了一个新的阶段。造就AlphaGo的学习模式，将被推广到各种领域，譬如面孔识别，语音识别等等。造就AlphaGo的核心技术，也许还能在其他领域同样的帮助我们。
尽管不如AlphaGo那么有名，但DeepMind研制的AI已经在为谷歌公司服务了。他们出品的人工智能帮助谷歌减少了40%在机房冷却系统上的花费。他们还希望能够与英国国家电网合作，利用人工智能将英国的能耗减少10%。
AlphaGo和它的同伴们能走多远？这件事，可能还要时间给我们答案。不管你愿不愿意承认，人工智能的时代已经慢慢到来了。在国际象棋、在围棋、在你所知道的任何一个领域，都会慢慢涌现出能过代替人类的人工智能。
柯洁在比赛前夜谈及人工智能。图片来源：新浪微博
这是好事还是坏事？没有人能够预测。但无论人们是不是喜欢这个事实，新的时代已经降临了。
一个AI
那是我的时代。??
往期报道：
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碾压全网的神秘“Master”，原来就是AlphaGo！
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