2：0，柯潔盤中認輸，AlphaGo贏下第二場比賽 ，從圍棋人機大戰看人工智慧的未來

5月25日消息，烏鎮圍棋峰會第三天，柯潔與AlphaGo進行了第二場對決。最終，柯潔盤中認輸，AlphaGo贏下第二場比賽。

雖然比賽結果是柯潔認輸 ，但比賽前半段卻跌宕起伏。柯潔今天的狀態非常放鬆，

下法也更加開放。比賽過程中，柯潔一度佔據了優勢。比賽進行了1小時的時候，DeepMind創始人、AlphaGo之父Demis·Hassabis在自己的推特寫道：“簡直不敢相信，根據AlphaGo的判斷，柯潔現在下的非常完美。

一方面由於對大資料的處理能力人類已經遠遠不及計算機具有優勢，另一方面由於以深度學習為代表的機器學習演算法逐漸在逼近人類的樸素學習能力，AlphaGo和柯潔的比賽在科學價值層面已經失去看點，人類棋手依靠計算來戰勝人工智慧已經希望渺茫。圍棋曾經被認為是最能體現人類智慧的棋類活動，那人類棋手的大潰敗是否意味著人工智慧在未來就可以全面取代人類智慧了呢？

眾所周知，人類是地球上已知生物中最具有智慧的物種，

人工智慧的產生對人類智慧的霸主地位提出了挑戰。然而，人類的智慧並不簡單體現在計算和記憶上，除了樸素學習能力之外，人類還有聯想創造學習能力。蹣跚學步的兒童並不需要記憶大量圖片就可以清楚識別出他的親人，也不需要聆聽大量語料就可以學會語言交流，人類通過上百萬年進化得來的學習能力並不是簡單的依靠大資料和計算，人類有著豐富的情感世界，更有交流學習的自我驅動能力，人類可以通過情感交流進行學習，增加智慧。因此目前依靠計算和記憶的人工智慧還遠遠談不上是人類智慧，雖然人工智慧也具有一定程度上的創造力，但與人類智慧的創造力相比還缺少情感的因素，人工智慧的未來要走情感智慧的途徑才有可能更加接近人類智慧。情感智慧又被稱為情感智慧、情緒智力或情緒智慧，簡稱情商（EQ）。情感智慧通常包括五種能力：

1、瞭解和表達自己情感的能力，真正知道自己確實感受的能力。

2、控制自己感情和延緩滿足自己欲望的能力。

3、瞭解別人的情感以及對別的情感作出適當反應的能力。

4、能否以樂觀態度對待挑戰的能力。

5、處理人際關係的能力。

顯然，目前的人工智慧還很難達到情感智慧的水準，但通過情感計算可以獲得部分的情感智慧能力。情感計算的概念是在1997年由MIT媒體實驗室Picard教授提出，

她指出情感計算是與情感相關，來源於情感或能夠對情感施加影響的計算。中國科學院自動化研究所的胡包剛研究員等人也通過自己的研究，提出了對情感計算的定義：“情感計算的目的是通過賦予電腦識別、理解、表達和適應人的情感的能力來建立和諧人機環境，並使計算機具有更高的、全面的智慧”。

人工智慧擅長計算，當情感可以被計算的時候，人工智慧的威力才真正被釋放出來。但目前情感計算研究面臨的挑戰還很多，例如，情感資訊的獲取與建模問題，情感識別與理解問題，情感表達問題，以及自然和諧的人性化和智慧化的人機交互的實現問題。情感計算是一個高度綜合化的技術領域。到目前為止，有關研究已經在人臉表情、姿態分析、語音的情感識別和表達方面獲得了一定的進展。圍棋比賽並不是人工智慧和人類智慧之間的比賽，相信在不久的將來，伴隨情感計算的突破，人工智慧在情感智慧方面獲得成功之後，人工智慧就可以真正和人類智慧進行抗衡了。

深思考人工智慧，專注於人工智慧核心演算法及專用晶片。目前主要產品為ideepwise AI Robot Service底層服務系統、基於該底層服務系統的IDeepwise人工智慧“醫療大腦”和二代人工智慧機器人系統及FPGA AI加速晶片。公司在情感計算方面具有獨特優勢、也是重點研發的方向。通過語音、語調、姿態、情緒、動作、接觸、上下文的語義等，公司基於這種多模態的感知使用深度神經元網路演算法建立情感計算模型。

AlphaGo簡介：AlphaGo是一款圍棋人工智慧程式，由穀歌旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛·席爾瓦、黃士傑與他們的團隊開發。此次對戰，採用的是AlphaGo的2.0版本，與之前和李世石對戰的AlphaGo1.0版本有所不同，2.0版本採取了新的演算法模型。此前，2.0版本曾使用Master的名字，以線上對弈方式60戰全勝，擊敗了包括柯潔在內的所有挑戰者。

阿爾法圍棋（AlphaGo）是通過兩個不同神經網路“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經網路跟那些Google圖片搜尋引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維篩檢程式開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網路處理圖片一樣。經過過濾，13 個完全連接的神經網路層產生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。

這些網路通過反復訓練來檢查結果，再去校對調整參數，去讓下次執行更好。這個處理器有大量的隨機性元素，所以人們是不可能精確知道網路是如何“思考”的，但更多的訓練後能讓它進化到更好。

第一大腦：落子選擇器 （Move Picker）

阿爾法圍棋（AlphaGo）的第一個神經網路大腦是“監督學習的策略網路（Policy Network）”，觀察棋盤佈局企圖找到最佳的下一步。事實上，它預測每一個合法下一步的最佳概率，那麼最前面猜測的就是那個概率最高的。這可以理解成“落子選擇器”。

第二大腦：棋局評估器 （Position Evaluator）

阿爾法圍棋（AlphaGo）的第二個大腦相對於落子選擇器是回答另一個問題。不是去猜測具體下一步，它預測每一個棋手贏棋的可能，再給定棋子位置情況下。這“局面評估器”就是“價值網路（Value Network）”，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大概的，但對於閱讀速度提高很有説明。通過分類潛在的未來局面的“好”與“壞”，AlphaGo能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。如果局面評估器說這個特殊變種不行，那麼AI就跳過閱讀。

柯潔簡介：柯潔是中國圍棋職業九段棋手，目前圍棋等級分排名世界第一。1997年8月2日出生，目前還不滿20歲。

人工智慧的威力才真正被釋放出來。但目前情感計算研究面臨的挑戰還很多，例如，情感資訊的獲取與建模問題，情感識別與理解問題，情感表達問題，以及自然和諧的人性化和智慧化的人機交互的實現問題。情感計算是一個高度綜合化的技術領域。到目前為止，有關研究已經在人臉表情、姿態分析、語音的情感識別和表達方面獲得了一定的進展。圍棋比賽並不是人工智慧和人類智慧之間的比賽，相信在不久的將來，伴隨情感計算的突破，人工智慧在情感智慧方面獲得成功之後，人工智慧就可以真正和人類智慧進行抗衡了。

深思考人工智慧，專注於人工智慧核心演算法及專用晶片。目前主要產品為ideepwise AI Robot Service底層服務系統、基於該底層服務系統的IDeepwise人工智慧“醫療大腦”和二代人工智慧機器人系統及FPGA AI加速晶片。公司在情感計算方面具有獨特優勢、也是重點研發的方向。通過語音、語調、姿態、情緒、動作、接觸、上下文的語義等，公司基於這種多模態的感知使用深度神經元網路演算法建立情感計算模型。

AlphaGo簡介：AlphaGo是一款圍棋人工智慧程式，由穀歌旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛·席爾瓦、黃士傑與他們的團隊開發。此次對戰，採用的是AlphaGo的2.0版本，與之前和李世石對戰的AlphaGo1.0版本有所不同，2.0版本採取了新的演算法模型。此前，2.0版本曾使用Master的名字，以線上對弈方式60戰全勝，擊敗了包括柯潔在內的所有挑戰者。

阿爾法圍棋（AlphaGo）是通過兩個不同神經網路“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經網路跟那些Google圖片搜尋引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維篩檢程式開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網路處理圖片一樣。經過過濾，13 個完全連接的神經網路層產生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。

這些網路通過反復訓練來檢查結果，再去校對調整參數，去讓下次執行更好。這個處理器有大量的隨機性元素，所以人們是不可能精確知道網路是如何“思考”的，但更多的訓練後能讓它進化到更好。

第一大腦：落子選擇器 （Move Picker）

阿爾法圍棋（AlphaGo）的第一個神經網路大腦是“監督學習的策略網路（Policy Network）”，觀察棋盤佈局企圖找到最佳的下一步。事實上，它預測每一個合法下一步的最佳概率，那麼最前面猜測的就是那個概率最高的。這可以理解成“落子選擇器”。

第二大腦：棋局評估器 （Position Evaluator）

阿爾法圍棋（AlphaGo）的第二個大腦相對於落子選擇器是回答另一個問題。不是去猜測具體下一步，它預測每一個棋手贏棋的可能，再給定棋子位置情況下。這“局面評估器”就是“價值網路（Value Network）”，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大概的，但對於閱讀速度提高很有説明。通過分類潛在的未來局面的“好”與“壞”，AlphaGo能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。如果局面評估器說這個特殊變種不行，那麼AI就跳過閱讀。

柯潔簡介：柯潔是中國圍棋職業九段棋手，目前圍棋等級分排名世界第一。1997年8月2日出生，目前還不滿20歲。