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[摘要]哈薩比斯預計，再過大約5年時間，AI將全面超越最頂尖人類棋手。
騰訊科技訊 2月24日，“李世石 Alpha GO人機對戰”第二次新聞發佈會於2月22日在韓國棋院進行，會上發佈瞭將在3月舉行的“人機大戰”的詳細規則。次日，Deep Mind公司CEO兼谷歌(微博)副總裁戴密斯 哈薩比斯（Demis Hassabis）在倫敦Deep Mind公司總部接受瞭韓國《中央日報》的專訪。在專訪中，戴密斯 哈薩比斯努力表現謙遜，但他顯然對AlphaGO在比賽中實力感到非常有信心。
記者：AlphaGO開發多久瞭？
哈薩比斯：我們是在兩年前開始研發的，一年前走上正軌，加快瞭速度。
記者：為什麼選擇圍棋為目標？
哈薩比斯：在國際象棋中，計算機可以靠計算速度戰勝人類。但是，圍棋有著國際象棋無法比擬的變化量，尤其人的直觀、洞察力起著決定性的作用，所以圍棋一直被認為是AI無法戰勝人類的領域，而我們要挑戰這個“不可能”。我們將AlphaGO和李世石九段的比賽命名為“大挑戰賽”（Grand Challenge ）的原因也在於此。
記者：你會下圍棋嗎？
哈薩比斯：我大約是業餘一段的水平，我還曾作為國際象棋少年棋手參加過活動。我畢業於劍橋大學計算機系，獲得瞭倫敦大學腦科學相關的博士學位。此後，我在麻省理工學院、哈佛大學修瞭機器學習、深度學習博士後課程。我的這些背景對研發Alpha GO起到瞭作用。
記者：和樊麾二段是去年10月對局，這期間Alpha GO的實力提高瞭六鏡頭行車記錄器嗎？
哈薩比斯：Alpha GO以無數的棋譜數據為基礎進行深度學習，不斷完善，又通過自我模擬比賽提高實力。此外，我們公司針對性地進行瞭很多測試。所以在這幾個月裡AlphaGO的圍棋水平得到瞭顯著的提高。”
記者：AlphaGO能感知“氣勢”、“外勢”、“厚味”等圍棋特有的要素嗎？
哈薩比斯：這是無法用數理進行分析的部分，所以很難用算法體現。是屬於計算機無法感知的人類獨有的領域。
記者：如果棋力相差很大，可以贏幾十目。AlphaGO也能做到嗎？
哈薩比斯：AlphaGO處理信息的目的是為瞭獲勝。目前沒有設置“贏幾目”這種大貨車行車紀錄器推薦具體的目標。
記者：有種說法認為，AlphaGO能對付職業棋手的正招，但是對業餘棋迷的“騙招”辦法不多。
哈薩比斯：我們正式公佈的是與樊麾二段的對局，但是AlphaGO在內部跟很多的業餘棋手較量過。那種誘導失誤的騙招，Alpha GO始終以正手應對。
記者：專傢們普遍判斷李世石九段會輕松取勝。四鏡頭行車紀錄器推薦
哈薩比斯：這些判斷應該是基於和樊麾二段的棋譜。不要認為這些對局體現瞭AlphaGO的全部實力。”
記者：那麼，你是認為人機大戰哪一方會勝出？
哈薩比斯：這個很難斷定，應該是50對50吧。這裡有兩層意思，一是勝率不會落後，二是棋的內容也不會輸於李世石九段。
記者：就像國際象棋，人工智能會在圍棋多鏡頭行車紀錄器影片項目超越人類嗎？
哈薩比斯：再過大約5年時間，AI將全面超越最頂尖人類棋手。下個月的比賽將證明這一點。
記者：圍棋有接近無窮的變化，所以算法很不好研發。
哈薩比斯：所以我們另辟蹊徑，讓Alpha GO掌握數千萬個變化，又通過深度學習自我發現新的戰略。通過這種系統不斷縮減變化量，直至找到最佳的答案。
記者：AlphaGO跟其他圍棋計算機程序比較如何？
哈薩比斯：AlphaGO跟法國“瘋石”、日本“zen”等當今最優秀的計算機圍棋程序較量瞭500盤，結果是Alpha GO隻因失誤輸瞭一盤。當然，這個失誤通過反復的學習已經完善瞭。以後不會有輸給計算機圍棋程序的情況發生。
記者：現在很多聲音表示瞭對人工智能的擔憂。
哈薩比斯：AI是強有力的工具，但是價值判斷屬於中立。就看怎樣設計瞭，AI既可以成為人貨車行車記錄器推薦類的助手，也可以成為人類的挑戰者。
戴密斯 哈薩比斯將於3月8日前往首爾親臨比賽現場。（翼飛）
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