01、关于人机大战，早在1997年，一台叫做“深蓝”的超级计算机在国际象棋上下赢了国际象棋冠军卡斯帕罗夫 。“深蓝”是一台超级计算机 ， 虽然跟人工智能程序Alpha Go好像不是同一回事 ， 但是其实人工智能程序也需要以计算机作为载体才能工作，就像大脑也需要有身体才行 。因此，把它们放在一起比较并不奇怪 。而随着超级计算机技术的不断发展 ， 即使是今天最普通的集成显卡的性能也超过了700GFLOPS 。“深蓝”已经从逐渐跟不上脚步到被甩开了一大截 。值得一提的是，世界上最快的超级计算机是我们国家的天河2号 ， 其性能达到了33.86PFLOPS，是“深蓝”计算机的30万倍 。
那么 ， 跟“深蓝”计算机相比，谷歌Alpha Go的性能又怎么样呢？此前谷歌曾经在《自然》杂志上发表过关于这个人工智能系统的文章 ， 其中称，Alpha Go人工智能的计算机装有48个CPU和8个GPU 。我们似乎无法将两者放在一起直接比较，因为Alpha Go是在云计算平台上运行的，我们可以通过竞争对手的计算机数据来进行大概的比较，比如阿里云 。
2015年12月，阿里云对外开放高性能计算服务 。这些计算机的单机浮点运算能力是11TFLOPS 。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么Alpha Go所驱动的硬件的性能至少是深蓝的1000倍 。
说起围棋和人工智能，我们可能多少都了解一些，不过二者是怎么联系到一块的呢？
那是因为机器战胜人类，一个关键就是围棋 。拥有悠久历史的围棋高度反映了人类的智慧，围棋棋盘纵横19道 ， 361个交叉点，涉及到的可能出现的局面数量最大可达3^361 ， 大致的体量是10^170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10^80，国际象棋最大只有2^155种局面，这是什么概念？看似简单的纵横19道 ， 361个交叉点，形成了浩瀚的宇宙 。所以有人说，围棋是体现人类智慧的最好游戏，之前还有人预测，人工智能（AI）需要再花十几年才能战胜人类 ， 所以若抛去商业元素，这场比赛的意义可能在于见证历史，足以说明当前人工智能的技术研究已经达到新高度 。
AI下围棋，究竟有多难？
难点1：围棋对弈的基础是死活的确认，确定棋盘上一块棋的死活是最基本的 ， 但要搞清楚一块棋是死是活是非常困难的，而且，这种似死似活的状态又是在不断变化的 。研究局部死活搜索是AI围棋发展的一个难点 。
难点2：棋形体现着人类形象思维独有的特性，棋手对棋形的感觉完全依赖于自身的经验，而这种感觉恰恰是胜负的关键 ， 也是棋手水平高低的标志 。人类棋手不愿意浪费自己的棋子去无谓地攻击对方活的棋形或无谓地试图挽救自己死的棋形，要赋AI这种对棋形的感觉，则是人工智能面临的重要课题 。
难点3：此外 ， 还需要研究特殊的算法来解决快速识别问题，著名的电脑围棋程序设计者布恩说过: “有了快速的模式识别方法 ， 就不难教程序利用手筋来吃棋 。”所以说，模式识别算法是围棋博弈程序的重要组成部分，高效的模式识别算法反映着博弈程序的水平，当电脑的模式识别技术发展到能与人脑匹敌时，电脑围棋的棋力离专业九段就不远了 。
【继象棋之后，人机大战为何选中围棋？】简单来说 ， 一方面 ， 围棋规则非常复杂，每一步的调整，都会产生更多的可能 ， 这对机器的计算能力要求很高 。另一方面，即使机器中存储了足够多的已有围棋大战数据 ， 由于围棋规则的复杂程度和棋手的无法预测的落子，对机器的应变能力或深度学习能力有更高的要求 。
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