美国知名网站WIRED报道截图

　　新浪体育讯　　北京时间11月4日下午消息，据美国知名网站WIRED透露，Facebook正在解决一个困扰计算机科学家数十年的问题：如何开发一款能够在围棋中击败人类的软件。

　　众所周知，计算机打败象棋和国际象棋对于目前来说已经不是新闻，但在围棋领域计算机的水平却和高手似乎有着一道不可逾越的鸿沟。如今，facebook正在启动一项计划，帮助计算机找到正确的学习围棋的途径，希望以此打造一款围棋界的“深蓝”，帮助人工智能击败人类顶尖的围棋高手。

　　以下为该文章译文：

　　在90年代中期，一个叫Chinook计算机程序在跳棋比赛中击败世界头号选手。三年后，IBM的深蓝超级计算机在国际象棋比赛中战胜世界冠军加里卡斯帕罗夫。2011年，另一个IBM机器，华生，使最聪明的人类处于危险之中！机器已经可以在广泛领域的智力测试中击败聪明的人类，从游戏到奥赛罗。但有一项游戏仍然是我们人类代表着顶尖水平，那就是围棋。

　　在所有其他的游戏中，计算机都可以在本质上分析各种可能出现的结果。的确，国际象棋特级大师卡斯帕罗夫也能推算出可能出现的结果，以类似的方式。但一台机器可以算出比卡斯帕罗夫更多的未来动作。同样，一台机器可以在围棋对弈时向前看，但在这种情况下，计算变得困难得多。在一个19乘19的围棋盘上，玩家将棋子放在两条线的交叉点上，去确定这手棋的价值是极其复杂的，甚至是神秘的。顶级的围棋高手会告诉你，他们的落子选择，在某种程度上，是潜意识。让一台电脑用这种方式计算完全是另一种任务，你不能用同样的方法去创造一台深蓝或华生。

　　有了这样的想法，脸谱网的研究人员现在通过研究围棋来学习和了解人工智能形式：深度学习。

　　近年来，像脸谱，谷歌，微软等公司已经展示了深度学习是非常善于识别照片，识别口语，并从一种语言翻译成另一种语言。举例来说，要认识一只猫，一个深度学习系统会分析成千上万种已知的猫的照片，机器网络系统类似于人类大脑的神经网络。感谢这些神经网络，你的脸谱app软件可以识别你和你的朋友的照片。谷歌智能手机助手可以识别出你在安卓手机上的命令。微软可以立即传达你的Skype通话。现在，脸谱网正在用类似的技术来了解围棋下法--理解这步棋的价值，像人一样去思考。研究人员正在给深度学习神经网络导入关于围棋招法的图像，以便它可以学习什么样的围棋下法看起来像是成功的。

　　我们坚信，最好的人类玩家会最终选择可视化的模式，以便他们理解什么是创新模式下最好的结构。facebook首席技术官Mike Schroepfer（以下简称Schrep）上周在Facebook加利福尼亚总部告诉记者“因此，我们已经采取了一些基础的游戏AI和附着的视觉系统，所以我们使用的视觉识别系统board-a REC [ ]的方式来调整系统可以使可能的行动。”虽然这个系统只研发出了两个多月，但它已经可以击败传统的人工智能技术。

　　深度学习

　　在某种层面上，这项研究是出于好奇心。深度学习系统的一个附属项目是公司正在建设以解决在世界上最流行的社交网络的特定任务。脸谱网在利用神经网络来更好的确定你想在你的脸书新闻提要中看到什么内容。它的另一个系统，使盲人脸书用户通过一个文本到语音引擎，可以自动描述照片的盲人脸谱用户。但是公司关于围棋工作的研究，schrep描述为“超早期”。这说明了为什么深度学习是如此强大，远非目前的机器可比。

　　解决大型的人工智能问题需要广泛的技术，而深度学习可以提供类似于人类的直觉--或至少近似于那种直观的我们人类很难解释的任务。这包括玩围棋，但研究围棋这样的游戏目前还收获甚微。在图片和语音识别取得重大成功之后，许多研究人员坚信，深度学习能帮助计算机理解“自然语言”--人们日常说话的方式。

　　在记者会上，schrep也展示了在过去的一个神经网络，通过了解魔戒（The Lord of the Rings）的简介然后回答关于J.R.R。托尔金三部曲情节的问题。“我们采取了一个非常非常短的版本的魔戒并把它输入系统，“schrep说。“就在输入之后你就可立即问它问题了，关于它看过的数据相关性非常复杂，涉及空间关系。这是一个更广泛的趋势的指标。谷歌最近发表的研究论文提到一台电脑在某种程度上可以辩论生活的意义。超念者（MetaMind）是类似的探索途径。

　　Andrew，中国互联网巨头百度的研究主任，并处在深入学习研究的尖端。Andrew认为要自然地理解一门语言是很困难的，人们应该对这方面任何小的进展都持保留保留态度，更别提那些大的进步了。但同时他也看到了未来几个有前景的方向。“我们大多数时间都是做的正确的，但有些时候也彻底搞砸了”

　　建立联系

　　随着这些工作的进行，脸谱网，像百度一样，希望把这些想法应用到更多的任务。上个月，一个脸谱研究小组的研究人员展示了他们为有视觉障碍的用户建设的深度学习系统。该系统可以识别物体的照片，识别照片中的面孔是否在微笑，并决定是否分享此信息通过一个文本到语音应用程序。现在，Schrep说，该项目已取得进一步进展，进入的领域自然语言理解。该公司已经建立了一个系统，允许盲人用户提问如“照片中是不是有一个婴儿？”“图片里的男人在做什么？”“婴儿正坐在他的腿上吗？”

　　（文森特 编译）