圍棋：從“堯造”的遊戲到“人類的智力競技高地”

 

當地時間3月10日，“圍棋人機大戰”第二局在韓國首爾的四季酒店開賽，結果李世石執白再次中盤落敗，阿爾法電腦2-0領先。首戰擊敗人類代表的谷歌人工智能程式“阿爾法圍棋”（AlphaGo）在10日下午與韓國職業圍棋手李世石九段的五番棋第二局對弈中從序盤階段就不斷下出罕見變招。

 

中新網3月11日電(宋宇晟) 北京時間3月10日16時27分，谷歌旗下人工智能公司DeepMind開發的智慧系統AlphaGo(阿爾法圍棋)和韓國職業圍棋選手李世石九段的第二場比賽結束。擁有14個世界冠軍頭銜的李世石再次輸掉了比賽。

 

人類棋手兩次敗北，這讓不少人都開始重新審視人與機器的關係。同時，圍棋這個雙方博弈的“戰場”也備受關注。

 

本次檢驗人工智能為什麼要選擇圍棋這個“戰場”？

 

事實上，此前的“人機大戰”已經選取過其他棋類作為“戰場”，而且無一例外都是機器取勝。

 

1997年，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫，而此前跳棋早已敗在了跳棋程式Chinook(奇努克)手下；2006年，“浪潮杯”首屆中國象棋人機大戰中，5位中國象棋特級大師最終敗于超級計算機浪潮天梭。

 

如果回顧“人機大戰”的歷史我們就會發現，機器人已經在很多方面突破了人類的極限。甚至還曾出現過一台猜拳不會輸的機器人。它能通過觀察，在極短的時間內分析出對手的手勢，迅速出拳。去年，有媒體報道稱，該機器人已經更新到3.0版本，其勝率達到了駭人的100%。

 

而本次機器人挑戰圍棋，難度遠高於此前幾種棋類。對於一個19×19的圍棋棋盤而言，一共有361個位置，而每個位置可以單獨放置黑棋、白棋或者留空，理論上所有的可能組合是3^361種，最多會有10的170次方的局面，每回合有250種可能，一盤棋可長達150回合，該數字遠高於國際象棋。

 

因此，圍棋被認為是“人類最後的智力競技高地”。

 

顯然，AlphaGo不可能像“深藍”那樣純粹依靠強大的運算能力取勝，而圍棋也是為了檢驗AlphaGo更為複雜的計算方式。

 

這樣的“人類的智力競技高地”是如何産生的？

 

關於圍棋的起源，歷來有多種説法。一般認為，至遲在春秋戰國時，圍棋就已經開始成為中國人的遊戲。不過，那時的圍棋和賭博關係密切，以至於孟子曾將“博弈好飲酒，不顧父母之養”列為“不孝”。

 

先秦時代戰亂頻仍，因此有説法認為圍棋與戰爭推演密切相關。宋代的《棋經十三篇》就説，“棋雖小道，實與兵合”。

 

先秦典籍《世本》中有一種更為古老的説法。其中稱，“堯造圍棋”。此外，還有説法指圍棋起源於天文占卜等説法。

 

此後的圍棋一路發展，到東漢三國時期形成一波熱潮。其後圍棋逐漸興盛，到魏晉時期，棋風昌盛，逐步理論化，皇家品棋活動也逐漸興起。唐宋兩朝，圍棋更成為文人的必備技能，並廣泛傳播。

 

在這期間，圍棋從15×15道發展為17×17道，愈加複雜，最終固定為現在的19×19道。

 

而今天，圍棋從人類的遊戲變成了“人類最後的智力競技高地”，又成為了檢驗機器人能力的標準。

 

古希臘哲學家普羅泰格拉説，人是萬物的尺度。這話在今天看來也一點不假。畢竟，在發明AlphaGo之前，人類發明瞭圍棋。而今天又在用圍棋檢驗人類自己發明的機器人。

 

所以，人類是不是在不斷地給自己挖坑呢？今天的AlphaGo才剛要填上幾千年前人類自己挖的坑。