人机世纪大战，谷歌AlphaGo击败世界围棋冠军李世石，告诉了我们什么？_医疗健康

2016

03/09

17:10

医谷网

作者：刘思

医疗健康

今日，备受瞩目的人机世纪大战——谷歌人工智能系统AlphaGo对战世界围棋冠军李世石九段在韩国首尔举行，至15点30分，人机大战第一场结束。李世石被谷歌人工智能系统AlphaGo击败。

战局回顾

这次比赛采用中方的围棋规则，黑贴3又3/4子（黑贴7目半）。每位棋手各有两个小时布局时间，3次60秒的读秒，每场比赛预计需要大约4-5个小时。

第一局棋是最大的悬念，谁都不知道AlphaGo的棋力有多大的进展。从开局来看，李世石九段下了一个很不同寻常的开局，机器的回应也不是人类正常的反应，也是下出意外的布局。

开局之初，AlphaGo与李世石的对攻就显得惊心动魄，一度AlphaGo还处于领先位置，不过，在“开战”2个小时后，李世石的优势逐渐开始明显，AlphaGo陷入到劣势。

在腾讯直播中做解说的中国围棋世界冠军古力说道，从今天来看，AlphaGo围棋水平首先比欧洲冠军樊麾要强，已经具备职业强手的素质，但是细节方面刚好离专业差一点。AlphaGo处于业余六七段。

不过，到比赛进行到第三个小时时，棋局又发生了很大变化，AlphaGo反而越战越勇，还后发而至，与李世石又形成僵持局面，甚至还占有优势。李世石面临的局势又变得非常凶险。

在对抗AlphaGo赢面已非常大的情况下，李世石过于求稳，反而被AlphaGo追上，且出现明显失误，损失三目棋。现场解说员表示，AlphaGo与李世石这一番厮杀，自己都受不了了。

李世石似乎也出现情绪上的波动。机器与围棋手的对抗会给围棋手的心理带来很大变化。比赛进行到三个半小时的时候，他主动认输。

人工智能胜了？

第一场比赛的结果，让很多观众，包括古力九段都表示一时难以接受。但在腾讯直播中，结合自己的工作经历，李开复发表了这样的观点：其实对于这场比赛，无论最终输赢，对于科技界或者从事人工智能开发的人而言，都对未来充满了信心，即使此次失败，其预计未来6个月到一年，通过技术的进步、算法的完善和“学习”的积累，必然会胜利。经过多年的技术积累，人工智能已经能匹配人类“左脑”的逻辑推理功能，超越是必然的。

但李开复同时也表示，人工智能虽然发展快速，但相比人类，依然存在着不足，比如这场比赛胜了，但人工智能也无法总结为什么会胜了，而且相对于人类“右脑”的情感、直觉、感知等功能，目前的人工智能还存在差距。不过在逻辑功能方面，未来人工智能必然会胜过人类，李开复也爆料其已有朋友利用人工智能进行炒股，效果要远胜一般人的操作。

此前对抗AlphaGo失败的欧洲围棋冠军樊麾曾表示，对面和你下棋的不是人，这个就显得很别扭。

“两个人下棋的时候，你常常会观察和琢磨对方的情感和心理。对方是紧张了，害怕了，你在想象对方的同时，这种作用对方也会感到到，折射回来。”

樊麾说，面对机器就像面对一堵墙，所有感觉全部都被打了回来，机器却没有心态的波动。

AlphaGo到底是怎样的人工智能？与当年打败国际象棋大师的卡斯帕罗夫的“深蓝”有何不同？

AlphaGo Logo

AlphaGo是一款围棋人工智能程序，它背后是一套神经网络系统，由 Google 2014 年收购的英国人工智能公司 DeepMind 开发。这个系统和深蓝不同，不是一台超级计算机（深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个微处理器，每秒钟可以计算2亿步。"深蓝”当时输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万棋局），而是一个由许多个数据中心作为节点相连，每个节点内有着多台超级计算机的神经网络系统。就像人脑，是由 50-100 亿个神经元所组成的，这也是为什么这种机器学习架构被称为神经网络，同时这个架构是可以扩展的，也就是意味着可以不断加入更多的电脑来强化其计算和逻辑推理。因此，超越人类是必然的。

与传统解决方案不同，AlphaGo人工智能程序结合了深度神经网络机器学习方法和树搜索算法。简单来说，就是先让AlphaGo观察人类下围棋，然后通过将不同决策进行比较来提升技能，这一过程被叫做强化学习。经上百万次重复后，AlphaGo就可以进行对战了。

谷歌DeepMind CEO Hassabis表示，用强化学习技术“教”机器下围棋，就如同教小孩子一样，不是让程序员添一段代码就完事，而是要给程序看足够多的案例，让机器自己“领悟”到正确的下法。

说白了就是不用修改代码，你让它下围棋它能下围棋，你让它在红白机上玩超级玛丽和太空侵略者，它也不会手生。作为一个基于卷积神经网络、采用了强化学习模型的人工智能，AlphaGo的学习能力很强，往往新上手一个项目，玩上几局就能获得比世界上最厉害的选手还强的实力。

从一定程度上说，AlphaGo是在以预测的方式模拟人类的直觉，试图以人类的思维去学习围棋。目前，AlphaGo模仿人类的直觉判断程度约为80%，但李世石此前曾表示由于它的运算速度要优于自己，所以要格外小心。

人工智能与我们的医疗

当然AlphaGo目前并不是万能的，只是一个围棋人工智能程序，但其原理在成熟后即可拓展到其他领域，比如汽车自动驾驶、红绿灯控制、无人飞机等。此前DeepMind曾用相同的技术教会计算机玩雅达利（世界知名的游戏公司，推出了首款街机Pong，苹果教主乔布斯曾供职于雅达利，与同事一起设计和开发了经典打砖块游戏Breakout，不过目前已经破产）的经典游戏打砖块、太空侵略者、海底救人等。

此前，曾有媒体报道，DeepMind最近宣布与英国国民健康服务中心（NHS）合作，首个项目是为医生护士开发一款名为“Streams”可以监测到病人是否出现急性肾衰竭的App，该软件目前正在皇家自由医院进行试点。该医院患者安全助理医学总监克里斯•莱恩（Chris Laing）表示，Streams只需几秒钟便能查看存在急性肾脏损伤风险的病人的验血结果，并优化对病人的治疗方案。

除了Deep Mind,大家熟知的IBM的沃森也在医疗领域不断布局，并基于沃森的积累，IBM正式开启新一次的转型，成为一家认知解决方案云平台公司。

2015年，IBM成立了沃森健康，拥有上千名员工，全部精力都投入到医疗数据的挖掘与应用上。

一方面是加强与与其他公司合作，收集健康类数据，比如与苹果、强生、美敦力MD安德森等公司的合作。另外一方面就是加强并购，直接获取医疗数据。从2015年开始，IBM先后并购了4家医疗数据公司：Phytel、Explorys、Merge Healthcare和Truven HealthAnalytics，其中Truven的收购价格高达26亿美元。据IBM中国研究院认知医疗研究总监谢国彤统计，截止到目前，IBM已经花费了40亿美元，通过并购，布局医疗。

谢国彤表示，目前IBM在医疗数据处理方面主要集中在5个领域：医学影像、真实世界的医学数据、健康管理数据、疑难杂症数据及与医保支付相关的数据分析。

可以预见的未来，人工智能必然对于我们目前医疗健康服务产生深远的影响，包括医疗服务、医疗设备、医药研发和使用等。医谷曾在此前表示，如果目前的知名医院如果能够基于目前的信息、数据积累，开发出某一疾病领域的智能医疗机器人，将在未来大放异彩和更具竞争力。

医谷链

《IBM正式转型为认知解决方案云平台公司，Watson劳苦功高》

《IBM认知白皮书：通往智慧之路》

《IBM联手诺和诺德开发虚拟医生，用人工智能治疗糖尿病》

《美国安德森癌症中心的“登月计划”：机器人沃森医生》

《IBM Watson再下一城，用于早期痴呆症辅助诊断》

《上工治未病 IBM的沃森携手美国最大药店CVS预测疾病风险》

《来看看百年巨人——IBM的医疗版图》

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来源：医谷网作者：刘思