虽然计算机在各个方面屡次向人类智慧发起挑战，但在围棋方面，计算机专家却忌讳莫深——这是因为大多数棋类游戏，计算机都可以通过“暴力”方式，推算出所有的取胜方案。而在体现东方智慧的围棋上，一盘棋可以长达150个回合，每回合又有250种下子可能，因此排列组合下来的棋型总数甚至超过宇宙中的原子数，因此，“暴力破解”并不适用。
显然，谷歌公司研发的软件“阿尔法围棋”不会使用“暴力”的方式——据称，该研发团队能让“阿尔法围棋”根据棋盘上的形势选出较有胜算的方案，换句话说就是让软件像人类一样思考。这听起来不可思议，但是“阿尔法围棋”的确与“深蓝”有着显著的区别。
实际上，“阿尔法围棋”背后是谷歌公司开发的“神经网络”系统——它并不是一台超级计算机，而是一个由许多个数据中心作为节点相连，每个节点内有着多台超级计算机组成的网络——就跟人脑的架构一样，由上百亿个神经元相连。“阿尔法围棋”只不过是这个“神经网络”系统专门针对围棋开发的一个程序。
自我博弈
玩视频游戏击败职业玩家
“阿尔法围棋”的强大在于，虽然有了类似于人脑的“神经网络”系统作为网络基础，但是让“阿尔法围棋”拥有人工智能主体的还是被称为“深度强化学习”的算法——它还能通过大量数据分析以及自我博弈，寻找比棋谱更多的技巧来击败人类。
“深度强化学习”算法到底如何运作？美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维”并没有公开，不过在一年前的2月，该研发团队在全球顶级科学期刊《自然》杂志上刊登的一篇论文中这样描述，“深度强化学习”的灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。
其实，在挑战人类之前，“阿尔法围棋”进行过多次试错——研究人员让该系统教自己玩49种经典的视频游戏，其中包括许多不同的类型，比如横向的射击游戏，还有一对一的格斗游戏，以及赛车游戏等等。让人惊奇的是，该系统仅仅依靠对游戏视频的观察，在两三盘游戏后，操作控制器的能力就突飞猛进——在49种游戏中的23种，击败了人类职业玩家。
去年10月，“阿尔法围棋”就向人类围棋选手发起了挑战，结果以5∶0战胜了欧洲围棋冠军樊麾，这也是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。而在这场与韩国棋手李世石大战之前，“阿尔法围棋”的研发负责人、同时“深度思维”公司创始人的哈萨比斯，在接受采访时就表达出足够的信心，“人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩数百万局。虽然不少人认为我们获胜的几率只有5%……但是我们的系统进步很快，就在我们谈话时，它正在进步。”
“阿尔法围棋”背后的“大神”
当神经科学的科学家玩起了计算机……
在2014年1月之前，很少有人了解到“深度思维”这家位于英国伦敦的人工智能公司，也很少有人了解创始人哈萨比斯。直到在谷歌公司和脸谱公司两家科技巨头为“深度思维”展开过激烈竞争，并最终被谷歌公司以5亿英镑的高价收购之后，这家公司才走向大众视线——“深度思维”公司在其官网上写道：“深度思维”致力于用研究深度学习的方式去真正了解人类的智慧。
对于“深度思维”公司和谷歌公司来说，打造“阿尔法围棋”并不是终点，他们希望将机器学习和神经科学进行结合，进而更好地帮助人类理解大脑。在“深度思维”公司创始人哈萨比斯看来，生物学是进一步发展人工智能研究的关键。
跨界达人
从象棋天才到神经科学博士
将生物学和计算机科学进行跨界，世界上恐怕也没有人想象过。但粗略看下哈萨比斯的简历，你就能发现其中的端倪——从电子游戏、计算机编程，再到认知神经科学和人工智能，他似乎有着无穷无尽的兴趣。