谁也没料到，2017年最先刷新人类三观的，是人工智能。
去年3月一战成名的AlphaGo（阿尔法围棋），在岁末年初化身为“Master”，进行60场互联网棋局车轮大战，挑落了几乎所有的中日韩三国围棋界的天才与泰斗。
随后在当地时间1月4日清晨，谷歌DeepMind创始人兼CEO戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)发布推文称，Master就是AlphaGo，正式宣布升级版的AlphaGo问世。
剧情像极了电影《终结者》中，阿诺德·施瓦辛格狠狠地甩来了一句“I will be back!”
AlphaGo曾向多位高手下“战书”。韩国棋院的负责人向第一财经记者透露：“此前，Master背后团队DeepMind曾表示，最后十局，想和曾经称雄一时的各国围棋界高手进行对决。应该是在这种情况下，‘棋圣’聂卫平九段和常昊九段等和Master进行了对决。”
而DeepMind也希望韩国的曹薰铉九段和李昌镐九段两位“围棋泰斗”应战。不过，曹薰铉九段已成为韩国执政党新国家党的国会议员，因党内事态混乱，未接受邀请。
而韩国围棋界的另一位泰斗李昌镐九段拒绝的理由更为“直白”。他表示，自己并不喜欢下互联网围棋，拒绝了对决请求。
“如果只论胜负的话，毕竟人工智能没有疲劳，也没有任何失误;这种不同于人类的绝对优势，以及可以按照某种特定的规则进行不断训练的条件，都为它创造了良好的条件，人工智能获得胜利，不见得是个意外。” 韩国女棋手尹英敏(音译)四段说。
发展速度令人震惊
对于全新的AlphaGo继续叱咤围棋界，韩国网民和围棋界人士也表达出了巨大的关注。
就在去年3月，AlphaGo曾经在韩国打败了当时韩国专业围棋手李世石，震惊世界;彼时尹英敏曾经确信李世石会获得胜利，甚至表示“如果李世石真的输掉，那么我们这些围棋指导者，可能就都会面临失业了”。
尹英敏在韩国首尔运营一家围棋培训机构。
时隔近一年，第一财经记者再访尹英敏，她正在接待来带孩子学习围棋的家长。
“事实上，世纪级人机大战过去一年，不仅没有使我失业，反而还使许多民众的关注点放在了围棋上，更多家长开始关注围棋对于儿童智力发展的促进;这可能也是人机大战给围棋界带来的好处吧。”尹英敏说。
而韩国棋院的负责人也证实说，“在去年人机大战以后，咨询观看围棋比赛，以及申请参加围棋段位赛的人数也有了明显增多”。
对于Master的频传捷报，尹英敏似乎也看开了很多。“虽然也曾经看到过李世石输给AlphaGO，不过看到许许多多中日韩的顶级棋手都纷纷败给AlphaGO，看着这些自己的偶像一个个失败，心中还是有一些吃惊和失落的。”她坦言。
对于Master的棋风和水平，尹英敏承认“Master的水平要远高于此前人机对战时的AlphaGO，棋风稳健并极少失误”，并表示“AlphaGo人工智能的发展速度着实令人吃惊”。
关于Master为何方神圣，在谜底未被揭晓前，地平线机器人CEO余凯曾向记者分析，“因为DeepMind在去年年初于《自然》杂志上发表过论文，所以其他公司复现DeepMind年初的水平也是正常的，但是超过的概率不是很高，所以大概率还是DeepMind。”后来预判应验，Master背后高人果真为AlphaGo。
哈萨比斯在推特上说，他的团队一直在致力于提升AlphaGo的性能，过去几天他们用新版测试了几次非官方的围棋游戏，这要感谢网名为Magister和Master的账号。两者分别在Tygem(弈城围棋网)和FoxGo(野狐)的服务器上运行，也要感谢所有观看比赛的人。他们对比赛结果非常满意。“更重要的是，新的AlphaGo在游戏过程中为围棋界提供了宝贵的经验。”
哈萨比斯还特地提到了在对弈中失败的古力，“古力发表博文称，人类和人工智能一起将会很快发现深度学习的奥秘。”
“现在我们的非官方测试已经告一段落，我们期待官方的测试，并将于今年再次举办整场的围棋比赛，挖掘AlphaGo博弈过程中所呈现出来的创造力。”他说。
围棋还能这么下？
2016年12月29日，Master首次出现在弈城，并在当晚就很快取得了对国内高水平职业棋手的十连胜;30日中午，它又在数次连胜后，拿下了当今的“韩国第一人”朴廷桓九段和疑似“中国第一人”柯洁。
柯洁此前在观战时曾惊叹：“从来没见过这样的招法，围棋还能这么下?”后来又表示：“人类数千年的实战演练进化，计算机却告诉我们人类全都是错的。我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。”
在12月31日休整一天后，今年1月1日晚11时，Master 转战腾讯野狐围棋，与各路高手展开了新的对局。因为声名鹊起，从李钦诚到古力、柯洁、党毅飞、江维杰、辜梓豪、朴永训、柁嘉熹、姜东润、井山裕太等人纷纷申请与之对战，但随后纷纷负于这一神秘对手。
1月4日下午，在网络围棋中与Master对战过的著名棋手包括柯洁、朴廷桓、井山裕太、周俊勋等人。1月4日下午3时，中国棋圣聂卫平在与Master的对战中失利，这是Master的第 54 场胜利。1月4日晚，在连续对阵申真谞九段、周睿羊九段、古力九段后，AlphaGo的连胜纪录扩大到了60场，按照事先的计划，谷歌围棋程序的非正式比赛测试暂时告一段落。
网络快棋是目前职业选手练习的主要方式之一，因为每一步思考时间很短，与带奖金的正式比赛相比，快棋赛中对决双方更加容易出错，所以这次升级版AlphaGo的实际围棋水平如何还需要正式规则比赛的进一步检验。
Master展示了人类棋手无法企及的快棋水平。但如果给人类足够的思考时间，是否结果会不同?
冲击已经开始
值得一提的是，去年 12 月 13 日，谷歌联合创始人、Alphabet总裁谢尔盖·布林（Sergey Brin）和谷歌CEO皮查伊（Sundar Pichai）一同造访中国棋院，观摩了棋手训练，并与“棋圣”聂卫平九段及中国围棋队总教练俞斌九段进行了交流。随后在日本棋院Journalist Club的颁奖仪式上，哈萨比斯曾表示：“2017 年对AlphaGo和围棋界都将是充满兴奋的一年。”人们没有意识到，在新的一年还未到来时，人工智能对于这项流传千年的古老技艺的冲击已经开始。
芝麻科技创始人、CEO朱智对第一财经记者表示：“这次比赛相比上次和李世石的三局体现出了AlphaGo更好的稳定性和信心。在围棋这个领域，人工智能证明了它确实表现得更好，但这并不意味着机器具有智慧。事实上，机器更擅长处理这些复杂的理性问题，因此在许多的特定领域，机器学习所带来的智能将逐渐改变传统的模式。”
而Master版本相较AlphaGO是否有升级与改进，又究竟是优化了什么使其变得如此强大，具体的改进方案目前仍没有公开。人工智能公司“第四范式”创始人兼CEO戴文渊猜测认为，“经过逾半年的训练，数据量应该提升了不少，上回训练了800万盘棋，这次估计好几亿了。另外针对上回(对李世石)第四盘棋的弱点，估计在训练方法上也有改进。”
知乎上同样引发了Master是否升级的讨论，一位备注为“未来知识图谱创始人”的用户表示，变强的原因在于，“Master是在AlphaGo的基础上调整了算法和参数的，而不是它下过多少盘棋，毕竟机器不会真的‘学习’，它只是在重复使用人设定的算法，为优化参数提供数据。一个算法的框架是固定的，无论这个算法被使用了多少次，它也不会自我完善，即它不会变得更好也不会变得更坏。”
不过戴文渊认为，升级版的AlphaGo“在对弈中可能会有一些随机或者非随机的扰动，即选择不是最优的位置落子，以尝试新的可能，不会是很笨地自己和自己下”。
神奇的“树搜索”算法
市场调研公司Canalys美国分析师马特（Daniel Matte）对第一财经记者表示：“人工智能的范畴很广，人们谈论最多的是其中的机器学习，而近年来，机器学习中的深度学习又受到广泛关注。”
DeepMind就是深度学习技术的典型代表。关键的应用是深度神经网络，且在AlphaGo中应用了两种不同的神经网络：一种是策略网络，用来预测下一步；另一种是价值网络，用以预测棋盘上不同的分布会带来怎样的差异结果。这两种方法将复杂的搜索树降低到可操作的规模，无需每一步都考虑上百种步数，而是只考虑策略网络提供的几十种最有前景的步法。非常关键的一点是，搜索并不是靠蛮力，而是靠某种与想象力很相似的东西。
AlphaGo的发明者黄士杰的导师此前在接受媒体采访时曾透露，黄就读硕士时就锁定围棋为研究课题。为了写程序，黄士杰有时在实验室一呆就是 16 小时，并将他开发的围棋程序以其妻子的英文名埃丽卡(Erica)命名。
电气和电子工程师协会(IEEE)高级会员、英国厄尔斯特大学计算机科学专业教授柯伦(Kevin Curran)对第一财经记者表示：“AlphaGo的成功就连它的创造者们也大吃一惊。我们都知道AlphaGo已经非常先进了，但是没想到它竟如此优秀。由此可见，增强学习加上‘树搜索’而成的算法，的确有效增加了‘胜率’，这是AlphaGo优于最厉害的人类围棋选手的地方。”
根据阿西莫夫的科幻小说改编的电影《我，机器人》
柯伦还提醒道，不应忘记当初谷歌的DeepMind团队研究人工智能技术的目的——并不仅仅是为了研发一套围棋比赛工具，而是为了在将来能够更好地把人工智能科技应用到医疗、机器人、无人驾驶汽车、农业、金融等为人类服务的行业当中。“这才是如今科技发展最让人惊艳的地方。”
诗人艾略特说过，“去年的话属于去年的语言，明年的话等待另一种声音。”在人工智能的变革洪流中，无须经年等待，分分秒秒都在应验。
谁也没料到，2017年最先刷新人类三观的，是人工智能。
去年3月一战成名的AlphaGo（阿尔法围棋），在岁末年初化身为“Master”，进行60场互联网棋局车轮大战，挑落了几乎所有的中日韩三国围棋界的天才与泰斗。
随后在当地时间1月4日清晨，谷歌DeepMind创始人兼CEO戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)发布推文称，Master就是AlphaGo，正式宣布升级版的AlphaGo问世。
剧情像极了电影《终结者》中，阿诺德·施瓦辛格狠狠地甩来了一句“I will be back!”
AlphaGo曾向多位高手下“战书”。韩国棋院的负责人向第一财经记者透露：“此前，Master背后团队DeepMind曾表示，最后十局，想和曾经称雄一时的各国围棋界高手进行对决。应该是在这种情况下，‘棋圣’聂卫平九段和常昊九段等和Master进行了对决。”
而DeepMind也希望韩国的曹薰铉九段和李昌镐九段两位“围棋泰斗”应战。不过，曹薰铉九段已成为韩国执政党新国家党的国会议员，因党内事态混乱，未接受邀请。
而韩国围棋界的另一位泰斗李昌镐九段拒绝的理由更为“直白”。他表示，自己并不喜欢下互联网围棋，拒绝了对决请求。
“如果只论胜负的话，毕竟人工智能没有疲劳，也没有任何失误;这种不同于人类的绝对优势，以及可以按照某种特定的规则进行不断训练的条件，都为它创造了良好的条件，人工智能获得胜利，不见得是个意外。” 韩国女棋手尹英敏(音译)四段说。
发展速度令人震惊
对于全新的AlphaGo继续叱咤围棋界，韩国网民和围棋界人士也表达出了巨大的关注。
就在去年3月，AlphaGo曾经在韩国打败了当时韩国专业围棋手李世石，震惊世界;彼时尹英敏曾经确信李世石会获得胜利，甚至表示“如果李世石真的输掉，那么我们这些围棋指导者，可能就都会面临失业了”。
尹英敏在韩国首尔运营一家围棋培训机构。
时隔近一年，第一财经记者再访尹英敏，她正在接待来带孩子学习围棋的家长。
“事实上，世纪级人机大战过去一年，不仅没有使我失业，反而还使许多民众的关注点放在了围棋上，更多家长开始关注围棋对于儿童智力发展的促进;这可能也是人机大战给围棋界带来的好处吧。”尹英敏说。
而韩国棋院的负责人也证实说，“在去年人机大战以后，咨询观看围棋比赛，以及申请参加围棋段位赛的人数也有了明显增多”。
对于Master的频传捷报，尹英敏似乎也看开了很多。“虽然也曾经看到过李世石输给AlphaGO，不过看到许许多多中日韩的顶级棋手都纷纷败给AlphaGO，看着这些自己的偶像一个个失败，心中还是有一些吃惊和失落的。”她坦言。
对于Master的棋风和水平，尹英敏承认“Master的水平要远高于此前人机对战时的AlphaGO，棋风稳健并极少失误”，并表示“AlphaGo人工智能的发展速度着实令人吃惊”。
关于Master为何方神圣，在谜底未被揭晓前，地平线机器人CEO余凯曾向记者分析，“因为DeepMind在去年年初于《自然》杂志上发表过论文，所以其他公司复现DeepMind年初的水平也是正常的，但是超过的概率不是很高，所以大概率还是DeepMind。”后来预判应验，Master背后高人果真为AlphaGo。
哈萨比斯在推特上说，他的团队一直在致力于提升AlphaGo的性能，过去几天他们用新版测试了几次非官方的围棋游戏，这要感谢网名为Magister和Master的账号。两者分别在Tygem(弈城围棋网)和FoxGo(野狐)的服务器上运行，也要感谢所有观看比赛的人。他们对比赛结果非常满意。“更重要的是，新的AlphaGo在游戏过程中为围棋界提供了宝贵的经验。”
哈萨比斯还特地提到了在对弈中失败的古力，“古力发表博文称，人类和人工智能一起将会很快发现深度学习的奥秘。”
“现在我们的非官方测试已经告一段落，我们期待官方的测试，并将于今年再次举办整场的围棋比赛，挖掘AlphaGo博弈过程中所呈现出来的创造力。”他说。
围棋还能这么下？
2016年12月29日，Master首次出现在弈城，并在当晚就很快取得了对国内高水平职业棋手的十连胜;30日中午，它又在数次连胜后，拿下了当今的“韩国第一人”朴廷桓九段和疑似“中国第一人”柯洁。
柯洁此前在观战时曾惊叹：“从来没见过这样的招法，围棋还能这么下?”后来又表示：“人类数千年的实战演练进化，计算机却告诉我们人类全都是错的。我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。”
在12月31日休整一天后，今年1月1日晚11时，Master 转战腾讯野狐围棋，与各路高手展开了新的对局。因为声名鹊起，从李钦诚到古力、柯洁、党毅飞、江维杰、辜梓豪、朴永训、柁嘉熹、姜东润、井山裕太等人纷纷申请与之对战，但随后纷纷负于这一神秘对手。
1月4日下午，在网络围棋中与Master对战过的著名棋手包括柯洁、朴廷桓、井山裕太、周俊勋等人。1月4日下午3时，中国棋圣聂卫平在与Master的对战中失利，这是Master的第 54 场胜利。1月4日晚，在连续对阵申真谞九段、周睿羊九段、古力九段后，AlphaGo的连胜纪录扩大到了60场，按照事先的计划，谷歌围棋程序的非正式比赛测试暂时告一段落。
网络快棋是目前职业选手练习的主要方式之一，因为每一步思考时间很短，与带奖金的正式比赛相比，快棋赛中对决双方更加容易出错，所以这次升级版AlphaGo的实际围棋水平如何还需要正式规则比赛的进一步检验。
Master展示了人类棋手无法企及的快棋水平。但如果给人类足够的思考时间，是否结果会不同?
冲击已经开始
值得一提的是，去年 12 月 13 日，谷歌联合创始人、Alphabet总裁谢尔盖·布林（Sergey Brin）和谷歌CEO皮查伊（Sundar Pichai）一同造访中国棋院，观摩了棋手训练，并与“棋圣”聂卫平九段及中国围棋队总教练俞斌九段进行了交流。随后在日本棋院Journalist Club的颁奖仪式上，哈萨比斯曾表示：“2017 年对AlphaGo和围棋界都将是充满兴奋的一年。”人们没有意识到，在新的一年还未到来时，人工智能对于这项流传千年的古老技艺的冲击已经开始。
芝麻科技创始人、CEO朱智对第一财经记者表示：“这次比赛相比上次和李世石的三局体现出了AlphaGo更好的稳定性和信心。在围棋这个领域，人工智能证明了它确实表现得更好，但这并不意味着机器具有智慧。事实上，机器更擅长处理这些复杂的理性问题，因此在许多的特定领域，机器学习所带来的智能将逐渐改变传统的模式。”
而Master版本相较AlphaGO是否有升级与改进，又究竟是优化了什么使其变得如此强大，具体的改进方案目前仍没有公开。人工智能公司“第四范式”创始人兼CEO戴文渊猜测认为，“经过逾半年的训练，数据量应该提升了不少，上回训练了800万盘棋，这次估计好几亿了。另外针对上回(对李世石)第四盘棋的弱点，估计在训练方法上也有改进。”
知乎上同样引发了Master是否升级的讨论，一位备注为“未来知识图谱创始人”的用户表示，变强的原因在于，“Master是在AlphaGo的基础上调整了算法和参数的，而不是它下过多少盘棋，毕竟机器不会真的‘学习’，它只是在重复使用人设定的算法，为优化参数提供数据。一个算法的框架是固定的，无论这个算法被使用了多少次，它也不会自我完善，即它不会变得更好也不会变得更坏。”
不过戴文渊认为，升级版的AlphaGo“在对弈中可能会有一些随机或者非随机的扰动，即选择不是最优的位置落子，以尝试新的可能，不会是很笨地自己和自己下”。
神奇的“树搜索”算法
市场调研公司Canalys美国分析师马特（Daniel Matte）对第一财经记者表示：“人工智能的范畴很广，人们谈论最多的是其中的机器学习，而近年来，机器学习中的深度学习又受到广泛关注。”
DeepMind就是深度学习技术的典型代表。关键的应用是深度神经网络，且在AlphaGo中应用了两种不同的神经网络：一种是策略网络，用来预测下一步；另一种是价值网络，用以预测棋盘上不同的分布会带来怎样的差异结果。这两种方法将复杂的搜索树降低到可操作的规模，无需每一步都考虑上百种步数，而是只考虑策略网络提供的几十种最有前景的步法。非常关键的一点是，搜索并不是靠蛮力，而是靠某种与想象力很相似的东西。
AlphaGo的发明者黄士杰的导师此前在接受媒体采访时曾透露，黄就读硕士时就锁定围棋为研究课题。为了写程序，黄士杰有时在实验室一呆就是 16 小时，并将他开发的围棋程序以其妻子的英文名埃丽卡(Erica)命名。
电气和电子工程师协会(IEEE)高级会员、英国厄尔斯特大学计算机科学专业教授柯伦(Kevin Curran)对第一财经记者表示：“AlphaGo的成功就连它的创造者们也大吃一惊。我们都知道AlphaGo已经非常先进了，但是没想到它竟如此优秀。由此可见，增强学习加上‘树搜索’而成的算法，的确有效增加了‘胜率’，这是AlphaGo优于最厉害的人类围棋选手的地方。”
根据阿西莫夫的科幻小说改编的电影《我，机器人》
柯伦还提醒道，不应忘记当初谷歌的DeepMind团队研究人工智能技术的目的——并不仅仅是为了研发一套围棋比赛工具，而是为了在将来能够更好地把人工智能科技应用到医疗、机器人、无人驾驶汽车、农业、金融等为人类服务的行业当中。“这才是如今科技发展最让人惊艳的地方。”
诗人艾略特说过，“去年的话属于去年的语言，明年的话等待另一种声音。”在人工智能的变革洪流中，无须经年等待，分分秒秒都在应验。
