1997年5月11日，是一個具有歷史意義的日子。就在那一天，IBM的超級計算機Deep Blue以2勝1負3平的成績戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕羅夫，當時他可是世界排名第一?。∵@消息一傳開，整個世界都震驚了。

(資料圖)

你說，機器怎么可能戰(zhàn)勝人類呢？Deep Blue的設(shè)計者許峰雄認為，主要是因為它強大的計算能力。它可以通過窮舉所有可能的走法來選擇最佳策略。Deep Blue可以預(yù)測12步，而卡斯帕羅夫只能預(yù)測10步。

換句話說，Deep Blue并沒有足夠的智能。它的算法核心是暴力搜索，生成盡可能多的走法，進行深度搜索。幾乎每一步它都是在遍歷所有可能之后做出的決策。嚴格來說，Deep Blue的勝利是計算機的勝利，并不是人工智能的勝利。所以人們開始思考，什么時候計算機才能在圍棋上戰(zhàn)勝人類呢？

你知道嗎，圍棋和國際象棋在復(fù)雜程度上是不可同日而語的。圍棋變數(shù)太多了，一回合就有250種可能性，而一盤圍棋可以進行150個回合。信息論創(chuàng)始人湘農(nóng)在1950年進行了一次測算，國際象棋的復(fù)雜度大約是10的120次方，而圍棋的復(fù)雜度遠遠超過國際象棋，高達10的360次方。

你知道嗎，目前可觀測宇宙中的原子總數(shù)只有10的75次方，所以這個計算根本行不通。于是有人開始思考，既然無法計算，那能不能通過模擬人腦，利用強大的計算能力進行學(xué)習(xí)呢？而不是進行暴力計算。這樣一種思路的轉(zhuǎn)變，創(chuàng)造了一個全新的里程碑。

2016年3月15日，谷歌的人工智能AlphaGo以4比1戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石，轟動了整個世界。從計算到學(xué)習(xí)，這可是一個劃時代的進步，就像從無機物到有機物，從元到人的進化一樣。所以AlphaGo勝利的秘訣并不僅僅是強大的計算能力，更重要的是精妙的算法。算法的核心就是強化學(xué)習(xí)，它通過與環(huán)境進行交互，不斷試錯和學(xué)習(xí)來提高性能。在AlphaGo的訓(xùn)練過程中，它通過大量的對弈和自我對弈來積累經(jīng)驗，并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行狀態(tài)價值的評估和行動選擇。

AlphaGo的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練學(xué)會了對圍棋局面進行評估，給出每個位置的勝率估計。同時，它也學(xué)會了根據(jù)當前局面選擇最優(yōu)的下法，通過搜索和模擬未來可能的走法，評估每個走法的價值，并選擇最有利的走法進行下棋。

通過強化學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，AlphaGo在與李世石的對局中展現(xiàn)出了驚人的水平。它能夠做出超乎人類想象的創(chuàng)新性下法，甚至被棋手們稱為"神之一手"。這次勝利引起了全球范圍內(nèi)對人工智能和機器學(xué)習(xí)的關(guān)注，被視為人工智能領(lǐng)域的重大突破。

此后，人工智能在圍棋領(lǐng)域的發(fā)展取得了更大的進展。AlphaGo的后繼版本AlphaGo Zero和AlphaZero不再依賴人類棋譜數(shù)據(jù)，完全通過自我對弈進行訓(xùn)練，并在更多的棋類和博弈游戲中取得了令人矚目的成就。

這些人工智能在圍棋領(lǐng)域的成功，啟示了我們對于復(fù)雜問題的解決方式。通過強大的計算能力和智能算法的結(jié)合，機器能夠在某些情況下超越人類的水平。然而，需要注意的是，這些人工智能系統(tǒng)在特定領(lǐng)域的優(yōu)秀表現(xiàn)并不意味著它們具備通用的智能。人類的智能涵蓋了廣泛的認知和情感能力，遠遠超出了目前人工智能的范疇。

總的來說，人工智能在圍棋領(lǐng)域的發(fā)展展示了計算能力和智能算法的潛力，為我們提供了新的思考方式和解決復(fù)雜問題的啟示。隨著技術(shù)的進一步發(fā)展，人工智能有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，但我們?nèi)孕柚斏鲗Υ錆撛诘挠绊懞吞魬?zhàn)。

智慧之追尋，是一場關(guān)于機器的思考和人類的進化的壯麗舞臺。讓我們共同探索智慧的邊界，開創(chuàng)人機共融的新紀元。