谷歌已經創建了一個復雜的人工智能(ai)程序來掌握臭名昭著的桌面游戲go，擊敗了facebook自己的嘗試。中國游戲長期以來一直是 人工智能系統 面臨的挑戰，由于游戲可能產生的場景數量，因此比國際象棋更難以擊敗。現在， deepmind 聲稱已經創造了能夠在游戲中擊敗高級人類玩家的軟件，盡管游戲產生了比宇宙中的原子更多的可能位置，但是勝過歐洲的go冠軍5勝到零。

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deepmind的聯合創始人兼首席執行官demis hassabis表示：“這種復雜性使得go難以讓計算機發揮作用，因此對人工智能研究人員來說是一個不可抗拒的挑戰，他們將游戲作為試驗場來投資智能，靈活的算法這可以解決問題，有時類似于人類。但到目前為止，go已經挫敗了人工智能研究人員;計算機仍然只扮演go和業余愛好者。“

系統alphago將先進的樹搜索與深度神經網絡相結合，而不是傳統的ai方法，在所有可能的位置上都有一個搜索樹。這些神經網絡被教授了3000萬次移動，直到該系統能夠在57 % 的時間內預測人類移動 。然后它進行了“強化學習”，根據數千場比賽的結果調整策略。

facebook首席執行官馬克扎克伯格 昨日宣布，該公司的研究團隊 也即將創建一個能夠擊敗游戲的人工智能。 “科學家們一直在努力 教 電腦在go上贏得20年，”他說。“我們已經接近了，在過去的六個月里，我們已經建立了一個可以在0.1秒內完成移動的人工智能，并且仍然可以像以前需要多年構建的系統一樣好。”

扎克伯格 此前曾宣布 他將在2016年創建自己的ai助手，盡管這將是一個“簡單”的系統，旨在幫助完成工作和周圍的任務。去年，facebook的計算機視覺團隊創建了一個機器人，該機器人依靠 模式匹配技術，能夠進行預測性學習， 在確定結果方面具有90 %的準確性。

“我們很高興能夠掌握go并因此實現人工智能的巨大挑戰之一，”谷歌的哈薩比斯繼續說道。“但是，對我們來說，最重要的一點是， alphago 不僅僅是一個采用手工制作規則的'專家'系統構建;而是使用通用的機器學習技術來弄清楚如何在go中獲勝。

“雖然游戲是快速有效地開發和測試ai算法的完美平臺，但最終我們希望將這些技術應用于重要的現實問題。因為我們使用的方法是通用的，我們希望有一天他們能夠可以 擴展到幫助我們解決一些社會最棘手和最緊迫的問題，從氣候模型到復雜的疾病分析。“

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