人与电脑下象棋差距到底有多大？

1997年，电脑“深蓝”首次战胜国象棋王卡斯帕罗夫。2016年的今天（3月9日），Google的智能计算机AlphaGo挑战世界顶级围棋手李世石，并在第一局中抓住了世石的一次失误赢得了胜利。人与电脑下象棋下围棋差距到底有多大？和电脑下象棋人类能赢吗？下面就让梦悠小编带大家来看看吧。

虽然5战3胜制大战的结果还未决出，但全世界舆论已然喧嚣一片。不少人都不明白，为什么同样是“下棋”，19年过去了，和电脑下象棋的AlphaGo在今天仍然引起极大关注，显得很牛B的样子，难道是机器人之间的“职业”歧视链？

这个下棋与那个下棋有何不同，19年前那个下棋战胜的也不是位智商高超的世界冠军吗？又不是小学生……

这要从电脑擅长的事情，以及围棋与象棋不同的博弈规则说起。

象棋博弈的结果，基本上就是单线程的A→B→C推导选择，象棋博弈就像给电脑定制了起点（开局），让他在多种路径中选择如何到达终点（将军）。

而围棋的“可能性”与象棋完全不是一个概念，它不是单程的路线判断问题，围棋博弈结果是多个局部战争合成最终结果，并且局部之间还会相互影响，所以非常复杂。

一、电脑下象棋的未来趋势

比起国际象棋，围棋的可能性要大得多，暴力计算破解几乎是不可能的。

其实在《终结者》中人类也经常利用“多种可能性”的优势，最终战胜牛B的终结者机器人。虽然机器人对武器，格斗，追踪路线判断极为精准，但人类仍然可以把他到引到锅炉之下，用铁水把它融化。因为除了枪战，格斗的“局部战役”被虐成狗，但人类仍然可以整合全局可能性，一举秒杀强大的机器人。

就像科幻作家刘慈欣所说的：“电脑下棋赢了人类不是AI，它下棋输了后恼羞成怒，把鼠标通电杀死对弈的人类棋手，这才是AI”——指的就是AI(人工智能)能根据多种可能性的“模糊思维”解决问题。

围棋上的进步，让AlphaGo不再只是依靠快速计算能力不停计算到达路线的工具，而是可以结合复杂局势做判断。人工智能攀爬的阶梯，一个阶段性成果是如何获得“模糊思维”，而结合多种“可能性”思考即是“模糊思维”的基本模式。

虽然不知道AlphaGo到底到达何种程度，而且我仍然认为李世石可以获胜（“模糊思维”绝不可能短期内完善，希望韦物主义有生之年可以看到），但从“象棋”到“围棋“的博弈，是人工智能升入“模糊思维”的阶段的阶梯重要攀爬路径。

二、人与电脑下象棋究竟有多大差距

11月15日，一场由三家中国公司主办的首届“世界计算机围棋竞标赛”中，计算机小赢了人类一把。

在前期的循环赛中，来自韩国的计算机程序DolBaram在九支计算机参赛队伍中表现最佳，获得了与中国职业七段围棋棋手对战的机会——而在被让6子的最后一盘中，DolBaram终于以领先10目的成绩战胜了对手。但在今年3月的一场比赛中，DolBaram曾经取得过更好的成绩：在被让4子的情况下，打败过韩国的职业九段棋手赵治勋。

跟1997年国际象棋大师斯帕罗夫被“深蓝”计算机打败不太一样，在围棋上，计算机还没有战胜人类，而且这个差距还持续20年左右。

光是看现在DolBaram被让4-6子才开局就说明了一定的问题。在一般在围棋游戏当中，这个数量让步相当于业余和专业级选手区别。

而目前计算机的下棋的模式，是通过观察棋面的特征，例如我有多少棋子（就默认为多少分）通过加减分数来判定现在这个静态棋局是分数高低，同时不断推测人类最可能走下一步，推算自己分数最高的走法。同样法则也运用在计算机下象棋当中。

但围棋的棋盘上共有324个格子，计算机需要每一步都计算走法和局面的话，可能性会达到10的300次方。这个数字是国际象棋的棋面复杂度的两倍以上。但是不是拿出一部计算速度和能力是深蓝2倍的计算机就可以呢？答案也是否定的。

围棋除了棋子的权重和数量之外，还有位置的局面的判断。原则上，围棋根本不存在能够精确描述局面走势情况，而一般的围棋高手，也并非是通过思考每一步我能够在最后赢多少棋的方式来思考下一步的走法。现在的问题是，计算机难以对于棋局的静态评估还没有做到位。

所以即使是近几年引入了更为先进的算法，目前计算机围棋程序的水平，最高也只能相当于业余5段的棋手。

就在下围棋这一件事情上，至少人类先别担心被人工智能超过了。