計算機自學(xué)72小時，已打敗國際象棋大師

距離IBM的深藍超級計算機擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Gary Kasparov），已經(jīng)快過去20年了。從那以后，會下國際象棋的計算機又有了顯著增強，人類能夠戰(zhàn)勝計算機的可能性也越來越小。不過，雖然計算機已經(jīng)變得越來越快，但國際象棋引擎的工作原理并沒有改變。計算機嚴重依靠“暴力破解”，通過尋找一切可能的移動方式，走出最好的一步棋。

Gary Kasparov VS 深藍

當然，在這方面沒有人能夠與計算機匹敵，甚至是望其項背。深藍計算機可以每秒思考2億步，而卡斯帕羅夫很可能每秒不超過五步。然而，他僅僅是在決勝局輸給了深藍，基本上兩者是在相同的水平上競技。因此，很顯然人類有一些技巧還沒有被計算機所掌握。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人類所擁有的技巧，主要是判斷國際象棋的擺放位置，縮小最有效走位的搜索范圍，這具有重要意義。如果計算機也學(xué)會了它，將大大簡化計算任務(wù)，并從計算所有的可能性，變成計算最高效的幾種。

計算機此前從不擅長這一技巧，但如今在倫敦帝國學(xué)院的Matthew Lai的研究下，情況會發(fā)生改變。Matthew Lai開發(fā)了一個名為Giraffe的人工智能機器，它可以通過自學(xué)來判斷下步棋該怎么走，這種方式更像人類，和傳統(tǒng)的國際象棋引擎完全不同。

新型人工智能能與最優(yōu)秀的傳統(tǒng)國際象棋引擎達到相同的水平。如果按照人類水平來評估，也就相當于FIDE（世界國際象棋聯(lián)合會）所評定的國際大師。

這一人工智能背后的技術(shù)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是受人類大腦構(gòu)造所啟發(fā)，并用于計算機處理信息的一種方式，由多個節(jié)點層級所組成，系統(tǒng)會隨著人類對其不斷地訓(xùn)練而提升。

在過去的幾年中，由于兩個技術(shù)的進展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變得非常強大了。第一個是更好地了解了當它們進行學(xué)習(xí)時，如何微調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這要部分歸功于更快的計算機；第二個是能夠利用大量的注釋數(shù)據(jù)集，來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能發(fā)現(xiàn)國際象棋的規(guī)律也就不足為奇了，而這正是Matthew Lai所采取的方法。

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