在去年三月， DeepMind開發的人工智慧AlphaGo與韓國李世石進行了無論圍棋對弈。 最終人類敗北， 這場人機之間的較量最終以1:4收尾。 然而AlphaGo並沒有停止“虐殺”， 又在年初化名Master在網路上連勝人類60場。
不過圍棋界並沒有打算輕言放棄， 近日以柯潔為代表的中國頂尖棋手將迎戰AlphaGo， 柯潔本人與AlphaGo的對決採取三局兩勝制。 事實上人類與機器的對決從上世紀90年代就已開始， 以下這些人機對戰歷史或許可以幫助你預測本次柯潔勝負。
1963 讓一個後
人類與電腦的首次對抗是在1963年， 相信那時正在看這篇文章的大部分人還沒有出生。 國際象棋大師兼教練大衛·布龍斯坦對於電腦下棋這件事很質疑， 並在一個非常不利的條件下與機器進行了一場較量。 大衛決定讓一個後， 然而當下到一半的時候電腦兵力占優， 臉上掛不住的大衛要求不再讓子重下一場。
1992 Chinook跳棋惜敗
在於電腦的對弈中人類也有獲勝記錄。 Chinook跳棋程式由加拿大阿爾伯塔大學科學家開發， 在1992年向國際跳棋冠軍馬丁·汀斯利挑戰惜敗。 不過到了2007年Chinook已經完全破解國際跳棋遊戲， 即使最頂尖的跳棋大師也只能與其打成平手。
1997 深藍
深藍（Deep Blue）這台大傢伙由IBM製造， 擁有32個處理器每秒可運算2億次， 總重量高達1270公斤。 專為國際象棋而生的深藍超級電腦， 在1997年5月11日迎來了它“機生”中的光輝時刻， 擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。 當時深藍可以預估隨後的12步棋路， 而人類國際象棋高手大概只能到10步。 要知道每增加一步棋的搜尋能力約等於加強下棋強度80 ELO分。
2006 浪潮天梭象棋大戰
中國象棋同樣也有人機切磋的歷史， 2006年浪潮天梭超級電腦先是力壓人類大師小隊（3勝5和2負）， 然後血洗網路海選梯隊（5負5和）。 這時中國象棋第一人許銀川挺身而出， 獨自一人約戰浪潮天梭巔峰對決，
2006 拼字遊戲Quackle
Quackle是一款開源軟體， 由麻省理工學院師生等共同編寫。 在2006年多倫多拼字公開賽上， Quackle以482:465戰勝人類選手大衛·鮑伊斯。 鮑伊斯同樣是一位程式師，並且在前兩局擊敗了Quackle，不過後來連輸3局最終不敵Quackle。
2011 沃森登場《危險邊緣》
又是IBM研發的超級電腦，沃森將戰場轉移到著名智力競答電視節目《危險邊緣》，挑戰物件是兩名冠軍選手。與純粹的棋類計算相比，沃森需要先將人類語言轉化為機器語言，然後再加以分析判斷。這樣的機器運算更接近“人工智慧”的定義，最終沃森擊敗人類贏得100萬美元大獎。
2016 AlphaGo對戰李世石
賽前人類在圍棋上還保持著智力尊嚴，棋聖聶衛平也力挺李世石。然而最終的結果大家都知道了，李世石以1:4不敵AlphaGo敗下陣來。在阿爾法狗身上，人工智慧具備機器深度學習能力，在半年時間內自我對弈3000萬局。快速成長的人工智慧再一次讓人類喪失一塊智商高地。
時間來到2017年5月底，AlphaGo又將與棋手柯潔再戰五場，這次是否能夠捍衛住人類圍棋榮譽也尚未可知。2017年人工智慧已經成為科技公司避不開的話題，但AI並不應該只限於在下贏人類，而是如何在未來更好地為人類服務。
鮑伊斯同樣是一位程式師，並且在前兩局擊敗了Quackle，不過後來連輸3局最終不敵Quackle。2011 沃森登場《危險邊緣》
又是IBM研發的超級電腦，沃森將戰場轉移到著名智力競答電視節目《危險邊緣》，挑戰物件是兩名冠軍選手。與純粹的棋類計算相比，沃森需要先將人類語言轉化為機器語言，然後再加以分析判斷。這樣的機器運算更接近“人工智慧”的定義，最終沃森擊敗人類贏得100萬美元大獎。
2016 AlphaGo對戰李世石
賽前人類在圍棋上還保持著智力尊嚴，棋聖聶衛平也力挺李世石。然而最終的結果大家都知道了，李世石以1:4不敵AlphaGo敗下陣來。在阿爾法狗身上，人工智慧具備機器深度學習能力，在半年時間內自我對弈3000萬局。快速成長的人工智慧再一次讓人類喪失一塊智商高地。
時間來到2017年5月底，AlphaGo又將與棋手柯潔再戰五場，這次是否能夠捍衛住人類圍棋榮譽也尚未可知。2017年人工智慧已經成為科技公司避不開的話題，但AI並不應該只限於在下贏人類，而是如何在未來更好地為人類服務。