为什么又说，AlphaGo挺“笨”的？

　　记得小时候，城里来了个机器人展，于是买了门票，兴致勃勃的去看，有踢球的，有打球的，有玩游戏的，有讲故事的，有谈情说爱的，等等。我最感兴趣的是一个能和我对话的机器人，她会问我问题，也会回答我的问题，好神奇呀。

　　天真无暇的我，玩的很开心，心中有了追求科学的梦想。

　　但是，后来有人告诉我，其实当时每个机器人里面都是藏着一个真人，于是心中咯噔一下，有些沮丧，幼小的心灵就这么受伤了。

　　现在，人工智能取得了飞速发展和进步，儿时的记忆的场景已经完全反转了。看看AlphaGo和李世石的围棋比赛，其中最大的看点和吐槽应该是图片中的石头人黄博士。

　　这时，机器人走到了后台，充当了智能的核心，而人，也就是黄博士，只是起到了人机交互的媒介。

　　看来，这次和柯洁的比赛，依然没有改变这种现状，因为现状太难改变了。

　　还是黄博士，而不是黄博士化身的机器人，我是多么期待真正的机器和人下围棋。

　　这么来说，有些异样，为什么这么聪明的AlphaGo，不真正做成一个机器人，能看棋盘，能下棋子，能思考，还能说笑，会不会更好玩。

　　其实，有时看起来简单的事情，让机器来做不一定简单，这是后话，不啰嗦了。

　　好了，段子讲完了，该言归正传了。

　　为免被唾沫淹死，首先申明一下，AlphaGo确实很厉害的，也不简单。但是，为什么又说，AlphaGo挺“笨”的呢?

　　我们知道，围棋的搜索空间很大，有3的19x19次方个状态，要在这么大的空间去找最优算法，一个一个看是不可能的，所以被认为人类智能的一个高点，解决时需要优化搜索。

　　人是根据一些输入空间和参数较少的模式识别来记忆和搜索，而机器采用的却是大数据，大记忆和大计算来实现的。

　　说到AlphaGo后面的智能和算法，就不能不说深度学习(DL)、强化学习(RL)，和蒙特卡洛树搜索(MCTS)。

　　深度学习，主要用来学习和建立两个模型网络。一个是评测现在的棋盘状态如何，也就是说给当前的棋盘状态打个分，评估一下赢的期望值，它就是价值网络(ValueNetwork)。输入是棋盘19x19每个点的状态，有子或无子，输出是赢的期望值。

　　按理说，如果要是有一个聪明的数学家或是机器足够聪明，说不准他马上就能在黑板上写一个高级的数学公式。很遗憾，现在还没有，所以，只能用多层的神经元网络来近似表示这个高级的函数。这么来说，是不是有点“笨”。

　　二是根据现在的棋盘状态，决定下一个棋子该如何走才能有最大的赢的概率，它就是AlphaGo的策略网络(PolicyNetwork)。也就是说，给一个19x19的棋盘状态，在所有空的地方，哪个是最佳的选择，会有最大的赢率。

　　同样，也可以用一个函数来描述，输入是当前棋盘状态，输出是每个空处和它期望的赢的期望值，但这个函数还没有一个高级的数学公式，所以，最后也求助于多层神经网络。

　　但是，这两个深度学习网络模型，怎么训练出来的呢?这时，不得不说随机梯度下降(SGD)，这个“笨”办法。

　　为了求一个目标函数的最优值，复杂一点的，不能像解一个二次方程一样，用一个简单的公式就能得到方程的解。

　　对于，围棋这种深度学习要求的目标函数，没有一个简单的求解公式，那怎么办?

　　只能求助于迭代，随机梯度下降迭代(SGD)，就像爬山，每往上走一步，都是接近山顶一点点，或者叫摸着石头过河。毕竟机器的计算能力强，这种数值计算，是它的强项，就让它拼命的算，直到算到一个还算满意的结果。

　　这回知道了吧，为什么GPU这种东西来做这种重复简单的计算。这么说来，是不是有点“笨”?

　　就像我们一个公式不会解时，就从1开始带入计算，看看是不是满足条件。或是，做选择题有四个选项，每个选项代入公式算一下。

　　这些玩意儿，都是线下用大量数据，做大量的辛苦计算得到的，赚的是不是辛苦钱呀。那么，在真正下棋的时候，用它们就能减少或是已经预算了很大的搜索空间，不好的状态，，不好的棋子，就不用花时间去看了。

　　在平时不比赛的时候，机器也不会闲着，毕竟还有很多状态没有尝试过，毕竟那些暂时认为不好的棋子不一定最后不好，那怎么办?

　　AlphaGo有自己的想法，它求助于强化学习，也就是self-play，或是左右手互搏，来提前尝试更多的搜索空间，减少未知空间，同时通过深度学习的网络模型记录下来，提高前面两个模型网络的效果，那么真正下棋的时候就能用上。

　　这就是平时多努力，老大不白头。这种劳模的精神，在现实生活中，有时会不会被认为时有点“笨”，只会死干。

（编辑：南平站长网）

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