贏得過圍棋冠軍，“阿爾法狗”能打敗電競選手嗎?
【IT時代網銳評】3 月9日，萬眾矚目的人機大戰AlphaGo(以下稱“阿爾法狗”)與李世石之間的圍棋對決正式打響。這次比賽，李世石作為韓國冠軍選手，身上可謂是背負天 下厚望。因早前人工智能“阿爾法狗”完勝歐洲圍棋冠軍樊麾令人類顏面盡失,所以這一次所有人都將希望李世石能夠戰勝“阿爾法狗”為人類爭光。
這幾天，整個社會對這場人機大戰尤為關注，不僅有各大媒體不斷報導，就連各大電視臺也正不斷輪播放這場世紀大戰。截止至目前，“阿爾法狗”與李世石已經大戰 四個回合，前三局李世石被“阿爾法狗”擊敗，第四局李世石勝出，但這場勝利似乎已經來遲。在前三局中，李世石無論是執黑還是執白，均被“阿爾法狗”打得毫 無還手之力，因此這場大戰尚未結束人們心中便已經有了一個明確的答案，在圍棋這一高大上、文化歷史悠久的項目上，人類正式敗給了人工智能。
長 久以來許多人都認為圍棋是人類智慧的精華，如今人類在圍棋這一項目上輸給人工智能，某種意義上而言也就意味人類已經徹底輸給機器，但社會中那些電子競技游 戲玩家卻不服了，因此社會中關于“阿爾法狗”能否打敗電競游戲選手的探討油然而生。那么“阿爾法狗”究竟在電子競技這一項目上能夠打敗人類嗎?大伙不妨一 起來思考一下。
“阿爾法狗”的工作原理
“阿爾法狗”由位于英國倫敦的谷歌旗下 DeepMind公司開發。據DeepMind的團隊介紹，之所以“阿爾法狗”可以玩轉圍棋，是因為它具有兩個大腦，一個叫做“策略網絡”，負責選擇下一 步走法;另一個“價值網絡”，負責預測比賽勝利者，每走一步估算一次獲勝方，而不是一直搜索到比賽結束，從而減少了運算量。兩個大腦配合工作，于是將圍棋 巨大無比的搜索空間壓縮到可以控制的范圍之內。
正是在擁有這種超強的學習能力的情況下，AlphaGo才能夠在戰勝職業二段樊麾5個月之后，就可以挑戰人類頂尖棋手并“戰而勝之”。
可即便是如此，“阿爾法狗”同樣也存在自己的缺陷，那便是它只能玩特定的套路。“阿爾法狗”自身建立神經網絡的基本流程是，首先搜集大量數據樣本，然后選擇合適模型，讓模型學習樣本，從中找出數據的內在規律。當前人工智能的一個技術瓶頸，就是解決問題前 先要獲取大量高質量數據樣本，而人類在學習新事物時往往只需很少的樣本。“這就導致問題稍微變化，機器就不行了。例如換成25路棋盤，李世石仍能戰，‘阿 爾法圍棋’就不行了，需要回去重新收集25路棋盤上的棋譜，重新訓練模型，”南京大學計算機科學與技術系周志華說。
人工智能是否能打敗電競選手?
“阿爾法狗”能夠打敗電競游戲選手?現階段而言這個可能性不大，隨著科技的發展，以后或許能夠實現。因為目前人工智能的思考方式要通過人類授予，而諸如《英雄聯盟》、《星際爭霸》此類電競游戲其實玩家自己都沒弄懂游戲的套路，所以沒法交給人工智能一種理性的獲勝方式。
以 《英雄聯盟》舉例，在面對游戲里的每一種局面，沒有人能夠準確的判斷出局面的最優解。如果能計算出局面最優解，那么人工智能憑借準確無失誤的完美操作，肯 定可以勝過人類。然而玩家自己本身對《英雄聯盟》里所謂的“戰術”都還尚且是一知半解，遠沒有達到人類對圍棋游戲的理解深度。畢竟圍棋游戲已經經歷了數百 年來的細心鉆研，并且經驗是不斷傳承的。而電子游戲時常更新，更新等于改變了規則，而改變規則會給經驗傳承帶來極大困難。
所以要想制造出完勝人類的“阿爾法狗”，我們首先要總結出電競游戲的理性獲勝方式，可這個現階段而言暫時不在人類的能力范圍內。因此至少需要等到人類自己把這個游戲玩的差不多明白套路之后，才有能力創造這樣的“阿爾法狗”人工智能機器人。【責任編輯/荊玉珍】
來源：IT時代網
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