Alpha Go围棋机器人，棋力巅峰何在？

99ANYc3cd6 机器人 2025-12-03 9

AlphaGo是人工智能发展史上的一个里程碑式项目,它彻底改变了世界对围棋和人工智能的认知，下面我将从几个方面为您详细介绍：

（图片来源网络，侵删）

AlphaGo是什么？

AlphaGo是由Google DeepMind（深度思考）团队开发的一款人工智能围棋程序，它的核心目标是让机器掌握围棋这种复杂、充满策略和直觉的棋类游戏。

关键点：

开发者： Google DeepMind (隶属于谷歌)
目标： 击败人类顶尖围棋选手
核心技术： 深度学习，结合了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法。
历史意义： 它是第一个在标准19x19棋盘上，以无让子（分先）的方式击败人类职业围棋顶尖棋手（李世石九段）和世界冠军（柯洁九段）的AI程序。

为什么AlphaGo如此重要？（围棋的“AI圣杯”）

在AlphaGo出现之前,围棋一直被认为是“人工智能的最后一块高地”。

状态空间极其巨大： 围棋的棋盘是19x19，共有361个交叉点，其可能的游戏状态组合数比宇宙中的原子总数还要多得多，这意味着传统的暴力穷举（像国际象棋那样）是完全不可能的。
（图片来源网络，侵删）
难以评估局面： 与国际象棋不同，围棋的局势好坏（“厚薄”、“潜力”）非常抽象，难以量化，一个棋子的价值取决于它在整个棋盘上的“势能”，而不是简单的“子力价值”，这使得基于规则的评估系统几乎无效。
依赖直觉和全局观： 顶尖的围棋棋手不仅计算精确，更重要的是拥有一种基于经验和直觉的“大局观”，他们能“感觉”到哪一手棋更有潜力，这种能力被认为是人类独有的。

如果AI能攻克围棋,就意味着它可能掌握了某种形式的“直觉”和“创造力”，这远超人们对传统AI的想象。

AlphaGo的核心技术：它如何“思考”？

AlphaGo的成功并非依赖单一技术,而是巧妙地将几种AI技术融合在一起，其核心是两个大脑：策略网络和价值网络，再加上蒙特卡洛树搜索。

（图片来源网络，侵删）

两个“大脑”（神经网络）

策略网络
- 作用： “落子启发”，当轮到AlphaGo下棋时，它会根据当前盘面，快速判断出哪些位置是“好”的落子点（概率最高的几个点），而不是在所有361个可能性中漫无目的地搜索。
- 类比： 就像一个经验丰富的棋手，面对棋盘，他不会去考虑所有地方，而是会立刻聚焦在几个有潜力的“要点”上，这极大地缩小了搜索范围。
价值网络
- 作用： “局面判断”，当搜索树深入到一定深度后，AlphaGo会使用价值网络来评估当前盘面的胜率，它不看具体的后续走法，而是直接给出一个概率值，当前局面下，黑方有70%的获胜概率”。
- 类比： 就像一个高手，只看一眼棋盘，就能大致判断出双方的优劣，而不需要一步步推演，这弥补了蒙特卡洛树搜索计算量不足的短板。

一种“搜索算法”：蒙特卡洛树搜索

MCTS是一种启发式的搜索算法,它通过“模拟”对局来探索未来的可能性，AlphaGo的创新在于，它用策略网络来指导MCTS的搜索方向（优先探索有希望的分支），用价值网络来评估模拟的最终结果，从而让搜索效率大大提高。

简单流程：

选择： 从当前局面开始，根据策略网络的建议，选择最有希望的路径向下探索。
扩展： 在探索的终点，创建新的可能走法。
模拟： 快速随机走完这盘棋（或走深几步），得到一个胜负结果。
回溯： 将这个胜负结果反馈给路径上的所有节点，更新它们的胜率统计。

通过成千上万次的模拟,AlphaGo就能找到综合来看胜率最高的那一步棋。

AlphaGo的进化史

AlphaGo并非一蹴而就,它经历了几个重要的版本演进：

AlphaGo Fan (樊麾版):
- 2025年10月： 击败欧洲围棋冠军、职业二段棋手樊麾，这是AI首次在正式比赛中击败职业围棋选手。
- 训练方式： 主要通过自我对弈进行学习，通过数百万盘棋局数据训练策略和价值网络。
AlphaGo Lee (李世石版):
- 2025年3月： 以4:1的总比分击败世界顶级棋手、韩国九段李世石，这场“人机大战”震惊了世界。
- 历史性时刻： 第二局，AlphaGo下出了著名的“第37手”（通常指天元位置附近的一步），这步棋在当时看来非常奇怪，甚至被认为是臭棋，但事后复盘发现，这步棋展现了惊人的大局观和创造力，被认为是AI“灵光一现”的体现。
- 训练方式： 结合了人类棋谱和自我对弈。
AlphaGo Master (大师版):
- 2025年底至2025年初： 以一个神秘账号“Master”在网络上横扫中日韩顶尖棋手，取得60:0的全胜战绩，它下棋速度更快，风格更加激进。
- 特点： 完全通过自我对弈训练，没有使用任何人类棋谱，代表了纯粹的AI智慧。
AlphaGo Zero (零版):
- 2025年10月： 发表在《自然》杂志上的论文，实现了质的飞跃。
- 革命性突破： 从零开始，AlphaGo Zero只知道围棋的基本规则，没有学习任何人类棋谱，它通过纯粹的自我对弈，在短短3天内就超越了AlphaGo Lee，40天内超越了AlphaGo Master。
- 意义： 证明了AI可以发展出超越人类的独特棋路，不再受限于人类数千年的经验积累。
AlphaZero (通用版):
- 2025年12月： DeepMind将AlphaGo Zero的算法通用化，创造出了AlphaZero。
- 能力： 只需改变规则，它就能在国际象棋和日本将棋上达到顶尖水平，并且只用几个小时的学习时间，就击败了当时最强的国际象棋程序Stockfish。
- 意义： 标志着AI从“专用工具”向“通用智能”迈出了关键一步。

AlphaGo的影响与遗产

对围棋界的影响：
- 改变了围棋理论： AlphaGo（尤其是Master和Zero版本）的下法，为人类棋手开辟了全新的思路，三三点”开局、更灵活的布局等，极大地丰富了围棋理论。
- 成为最佳训练工具： 现在的职业棋手普遍使用AI（如KataGo等）作为日常训练和复盘的辅助工具，来检验自己的思路。
对AI领域的影响：
- 深度学习的胜利： 极大地推动了深度学习、强化学习和神经网络的研究与应用。
- 证明通用AI的可行性： AlphaZero的成功表明，相同的算法框架可以应用于不同领域，为实现通用人工智能提供了重要的技术路径。
- 催生新的应用： 其核心技术已被应用于药物研发、材料科学、气候模型、芯片设计等多个领域，用于解决复杂的优化问题。