阿尔法围棋

第五局快结束时，David Silver忽然指着屏幕说:“AlphaGO says it's going to quit.” 先是一片紧张的沉默，然后是一阵放松下来后的爆笑。 David笑着说:“I'm joking.” 笑声中有人说:“David has been waiting two years to say this.”

这是我感触最深的一个场景。轻描淡写的一句话，这背后有多少辛酸和寂寞？岂止是两年啊，从1988年Sutton提出时间差分算法、92年Watkins提出Q-learning算法，已经二十多年过去了。AlphaGO“横空出世”背后，是多少科学家几十年如一日的默默付出啊。

AlphaGO的成功，不可思议地像一个梦。几年前，DeepMind成立之初，David Silver在UCL开强化学习课。第八课结束时，David非常腼腆地给DeepMind打广告，希望大家投简历，简简单单几句话说的吞吞吐吐，台下是一片笑声。那个时候，人工智能的围棋还远不能打败人类顶尖棋手，强化学习还只是整个人工智能学术圈里的冷门方向，甚至很多人连强化学习的名字都没有听说过，大家趋之若鹜的方向是数据挖掘和计算机视觉。没有人能想到短短几年后RL即可打败李世乭，DeepMind成为炙手可热的公司、顶级研究机构，而强化学习也给人工智能领域带来如此翻天覆地的变化。

某一年ICLR的开幕式上，有学者在致辞时说:“当初Deep Mind邀请我，我没有答应，现在看来，很显然他们站在了历史更正确的一边。”而我觉得，David Silver，Demis Hassabis，Aja Huang等人最令人敬佩的地方恰恰在于: 他们没有用功利的眼光去选择所谓“正确“的一边，他们只是一直默默地坚持着做自己真正想做的。也正因如此，他们得以引领潮流，而不是跟随潮流。

不仅强化学习领域，甚至今天整个深度学习领域的火爆，也是用很多和他们一样的人（如Hinton）曾经不被看好的坚持换来的。

感谢那些在黑暗中禹禹前行、孤寂中不忘初心的人，是你们的坚持为后来者的路点亮了灯。

《AlphaGo 阿尔法围棋》，并不是 Google 出品的第一部影视作品，但却是第一部在海内外收获了无数奖项和好评的纪录片作品。

故事的主角：程序员 VS 棋手

↓↓↓预告片↓↓↓

纪录片中，讲述了 DeepMind 团队，在完成 AlphaGo 的早期版本后，邀请人类顶尖棋手对弈的过程。其中最重要的比赛便是 AlphaGo 对阵当时世界排名第一的韩国棋手李世石。

纪录片中的主要人物，就是 AlphaGo 的工程团队和几位棋手：

「我们团队都希望 DeepMind 能够成为 AI 界重要的前进力量，好比阿波罗登月计划那样。我们最大的愿景，就是通过人力去探索去塑造智能。」

——Demis Hassabis

DeepMind 联合创始人 & CEO

Demis Hassabis 是 DeepMind 的创始人，同时自己也是国际象棋的选手，他自小练习国际象棋，13 岁已经成为国际大赛的亚军。

这也是他组建 DeepMind 团队后，一直使用棋类进行 AI 训练的原因之一。在片中，他表现出了过人的领导力、对 AI 和围棋的敬畏和执着。

「李世石是非常出色的棋手，我很荣幸能够帮助 AlphaGo 和他对弈，我知道全世界都在期待这场比赛，AlphaGo 已经准备好了。」

——黄士杰

DeepMind 首席工程师

来自台湾的黄士杰博士是 DeepMind 的首席工程师，不过他在片中往往很沉默，他的同事也解释了他比较内向，并不喜欢面对镜头。却不仅是 DeepMind 重要的灵魂人物，同时也是 AlphaGo 项目的主程。

而且他也是代表 AlphaGo ，在三次元中，坐在人类棋手对面放置棋子的人。他就像是「棋魂」中的进藤光，AlphaGo 就是他的佐为。

我不仅希望能赢，还希望我在下围棋的同时，还能磨练出属于自己的，不一样的棋路流派。

——李世石 韩国知名棋手

李世石在片中，不仅仅是 AlphaGo 最想打败的对手，也是是人类棋手最后的希望。

他虽然多年排在世界顶尖位置，但是在镜头前，他的真诚与谦逊都完整地展现，从大战前的信心，到最后深意的笑，他在片中就是代表人类在与 AI 对话的人。

我这半生中所学到的所有知识，都是来自于围棋。围棋对我来说，就是一面镜子，见围棋就是见内心。

——樊麾

在片中，樊麾是一个特别的人物，他的性格热烈直率，所以非常抢眼。在影片刚开始，就是他说着一口流利的法语，在波尔多街头指导法国人下棋。

他生于中国，成年后旅居法国，是职业二段棋手，段位相比于片中其他顶尖棋手，真的不算高，被网友们笑称为「全世界最有名的二段棋手」。

他现任法国围棋队总教练，他曾多次蝉联欧洲围棋冠军，还被 DeepMind 团队邀请成为顾问，并且是 AlphaGo 选择对弈的第一名职业的人类棋手，是这次人机大战的总裁判长。

不纯讲技术的，技术纪录片

自发布至今，这部作品已经获得了纽约翠贝卡电影节、伦敦国际电影节、评论家选择奖等诸多重量级纪录片奖的最佳影片和提名，甚至还收获了2018 年奥斯卡金像奖最佳纪录片的提名。

难得的是，这是一部从头到尾讲述人工智能技术的纪录片，而往往在电影节上被奖项青睐的大多是自然、社会新闻、文化类型的故事。

其中的原因，包括：

作为纪录片，这部作品达到了专业和精致

导演用纯熟的手法，拍摄出了这个撼动人心的比赛过程，即使我们都知道人机大战最后的输赢。

导演 Greg Kohs

整个摄制团队的用心，处处体现在片中的细节，团队中多位制作人都曾获得国际级别的纪录片奖项，一起做到了让每个人物都能够自然地展现出他的状态、情感，对于 AI 的态度，对于这场比赛的期待。

准确传达了对人类与 AI 关系的探索和深思

片中的几位工程师也都是专业或业余的棋手，在片中也在不断表达自己的立场，以及对 AI 与人类较量的思考。

两位被深度刻画的棋手，无论各自的段位高地，和比赛结果如何，也都对 AI 对于人类在围棋上的挑战，和 AI 未来的发展可能性，表达了自己的理解。

片中的大牌龙套

不少大咖，估计也都领到了盒饭，在本片中进行了客串。

李飞飞

飞飞姐就不用介绍了，纪录片拍摄的时候她还没有入职 Google；

Cade Metz，

目前就职于纽约时报，是全美最资深的 AI 领域的作家、记者；

John Daugman 教授，

任职于剑桥大学，他早年间致力于研究虹膜识别的相关算法；

在这些大佬的加持下，即使你没那么懂围棋，但通过本片的介绍，也能很快让观众理解围棋的精妙之处。

如果是对人工智能技术不感冒，那片中深入浅出的解释，也能够让人快速理解技术背后的难度，以及 AI 在未来无限的可能性。

想在线下和大家一起看？

这部纪录片片长 90 min，在今年年初上线 Netflix ，只要 4 美元就可以在线观看。

好消息是，这部纪录片今年也被引进到了国内播放，我们已经获得了 DeepMind 、制片团队和国内发行公司的官方授权，在国内进行播映。

在今年的 1024 程序员节期间，在北京线下公映，因为考虑到今年的程序员节是工作日关系，我们将时间调整为 10 月 24+4 日（周日）下午举办活动。

↓↓扫描图中的二维码↓↓

↓↓或点击原文阅读即可报名↓↓

这个故事是在2018年9月16日写的，在看这个纪录片之前。

所以这个小故事的内容跟纪录片的内容，没那么相关，是根据AlphaGo与柯洁对弈的新闻来写的。但是多少有一点我对于AlphaGo的思考，放在这里当作一个小小的分享吧

今天走在路上想起柯洁和Alphago，忽然想写个小故事：

机器人Alphago被制造出来，为的是可以赢过自诩创造了围棋游戏的人类，打破机器无法超过人类（至少在围棋游戏上）的传说。

年轻的棋士柯洁，还是孩提时就被从千百万个孩子中挑选出来，用最好的老师教导，有最优秀的对手们由他历练，有一个又一个前辈为他的登顶铺路，为的是有朝一日他可以赢得所有比赛，攀登至围棋的最高境界。

一个是只懂下棋的机器；

一个是野心勃勃的少年。

第一局：289手后，AlphaGo以1/4子取胜。

第二局：柯洁投子，AlphaGo中盘取胜。

第三局：柯洁209手中盘负于AlphaGo

三局三败，柯洁哭了。因为他输了。

三局三胜，Alphago依然冰冷，因为它只是机器。

机器只懂得下棋，最后赢了游戏；人想争输赢，最后输了比赛。

机器始终冰冷，人能体会喜悲冷暖。

人想通过规则比出高低；只懂规则的机器仅仅是计算出最大的概率去达到已经被设定的目的。

规则是人的，游戏是人的，高低是人的，输赢是人的，“悲喜冷暖”是人的，“真善美、假恶丑”是人的，“生与死”也是人的，亦连“时间”也是人的。而万事万物最终的“结果”是属于人的，也不是属于“人”的。

谨以此故事献给堀田由美女士以表感激之情。

Go以为就是"狗",没想到是围棋的英文名称。

古老的神经网络算法在如今过剩的硬件算力加持下能做什么，我们来试试。或许因为Alpha Go的作者年轻时下过国际象棋，所以alpha的首个项目是Go。

神经网络算法只是人工智能的分支之一，从发明到被广泛应用之前，一直有发展，只是未破圈，被大众感知。它就像围棋一样，是众多思维工具之一，被人类发明，发现缺点，完善，发展。

做好当前的事情，输出一点点创新的文档，拓宽一点点未知边界，无关乎名誉，只在于成长。

太棒太好看了！看得我重燃对围棋的热情以及点燃了研究AlphaGo的算法的热情。是时候找几篇论文看看了。 片尾字幕居然还有每一盘棋的复盘，我研究了一盘棋然后就大脑就CPU过载了，以后有机会再去把这几盘棋多看几遍。

以下附上我和AI教授讨论时，对他激动地疯狂输出抒发的感想，懒得翻译了。大概就是说AlphaGo下棋思路是能赢就行，赢多赢少无所谓，所以招数反而出其不意。人一般都会想占更大的空给后面出错留余地。然后我的围棋老师特别新潮，除了教古老定式还会教狗定式（AlphaGo自创的走法）。没见过的对手通常就慌了，特别容易占便宜。毕竟和我水平相当的不怎么可能下得出最佳走法。 That difference in the objective is so interesting. AlphaGo's game style is so unusual and sometimes lazy. It only aims to win, doesn't really care by how much. I remember when I play, I generally convert the goal of winning into the short term goal of getting more territory (to account for possible future mistakes and enhance the chance of winning). I think AlphaGo's way of calculating the possibility of winning is different from the general human mindset. Its methodology and reasoning could be very fascinating.

The top players at my Go club actually use AI to analyse the games after they finish playing to see if there's any better moves suggested by the AI that has higher probability of winning and learn from them. I also remember my teacher teaching the AlphaGo moves. He would show us the antient ways then the AlphaGo ways and explain why it is an improvement. One of my favourite moves that I use whenever I have the chance was invented by AlphaGo. Cuz it usually catches my opponents off guard as they are usually more traditional and would never see that move before and players at my level generally wont be able to play the best moves which allows me to take advantage.

“Go”可能会每个英语学习者最先接触的英文单词之一，没有别的原因，大概就是因为它的简单明了：只由两个字母构成，而且也是最常用的动词之一。不过，这个单词还有另外一个意思：围棋，而有趣的是，这个游戏又是人类设计的最为复杂的思维运动之一。2016年3月，围棋这个古老的游戏竟然引发了世界范围内的关注——当然，这回不是因为某位围棋大师去世，也并非因为人们对围棋本身兴趣骤然大增，而是因为连接起这种古老游戏和最尖端科技的人工智能“阿尔法围棋”（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，最终以4比1的总比分获胜。

纪录片《阿尔法围棋》正是在这场世纪之战前后拍摄的一部全方位展现人机大战这个过程的杰出作品。2017年4月，这部电影在翠贝卡电影节进行展映，今年又陆续在上海电影节和北京的VCD影促会展映中陆续和中国观众见面，获得了不少好评。

尽管在科幻题材的电影和小说里，人类似乎已经无数次输给了机器，但“阿尔法围棋”（也别戏称为“阿法狗”）还是第一个在现实世界中给予人类如此重击的人工智能。毕竟，谁也没有想到这个一直以来以拥有“高级思维能力”为傲的种群，竟然在一夜之间输给了一个连生命都没有的人类思维仿制品（而且输得相当惨烈）。除了围棋爱好者之外，科学家、媒体人甚至普通人都开始让人们重新思索人类与科技，人类与人工智能之间的关系，以至于一种难以名状的无力感甚至恐惧感开始蔓延开来，似乎《阿尔法城》、《2001太空漫游》、《黑客帝国》等科幻电影中那种AI控制人类的时代已经宣告来临。

不过，无力和恐惧并不是电影《阿尔法围棋》想要重点表达的东西；相反，生动的本体论探讨，也即对人类本身的描摹，才是《阿尔法围棋》真正的动人之处。

影片并没有从人机大战开始讲起，而是回到“阿尔法围棋”的研发过程当中。其间，一个叫做樊麾的华人扮演了至关重要的角色。他是欧洲围棋冠军，职业二段，同时也是“阿尔法围棋”团队找到的第一个“以身试法”的人——在与阿尔法围棋的先期对决中，樊麾是以0-5惨败，被不少业内人士直指“丢脸”。不过，在“阿尔法围棋”团队邀请他协助完善算法时，樊麾并没有因为惨败而拒绝邀请，反倒是帮助团队找到了程序的关键漏洞。可以说，如果没有这个被众多围棋爱好者嗤之以鼻的人工智能教练樊麾（被戏称为“史上最著名的二段”），“阿尔法围棋”在与李世石对弈时所呈现出的，可能是一副完全不同的样貌。

作为纪录片的重要主人公之一，樊麾也在《阿尔法围棋》中充当重要的画外音来源，其英语虽然“土味”浓重，却非常富有感召力，特别是当李世石接连三局失利后，樊麾实际上成为了全世界唯一可以懂得李世石内心复杂滋味的人，此时只有他一个人明白，当面对一个强大到根本无法击败的敌人和全世界声讨他的围棋爱好者时，李世石承受着多大的压力。如果说在整部电影里，传奇棋手李世石是人类理性和智慧的至高象征，那樊麾则是整部影片中的另一极，代表着爱与理解，正是他将人性的温暖与看上去有些无情的科技连接起来。也正是从这意义上说，纪录片《阿尔法围棋》虽然是一部围绕“阿尔法围棋”展开的电影，但人工智能从来不是主角；相反，人本身才是这部电影想要表现的东西。

樊麾只是一个具体的表现，这部影片中还有太多“人性”的瞬间；我们不妨说，观看电影的过程，实际上也是一个发现人性的过程。尤其是当“阿尔法围棋”赢得第一局比赛的时候，阿尔法围棋的这个开发团队中都洋溢着无法掩饰的兴奋，但在一局局失利接踵而至后，开发团队本身也沉浸在悲伤的情绪里，融入到全体关注这场人机大战的观众的悲伤的情绪底色之中。此时的他们也意识到，李世石似乎并不是在代表他个人战斗，而是以水平最高的围棋玩家的身份代表全人类与人工智能交战。而当李世石终于在第四局扳回一城时，所有人都兴奋地庆祝起来，哪怕是开发团队都认为李世石走出了“上帝的一招”。这便是人和机器的不同，人会同情，而机器只会在屏幕上显示一行冰冷的“任负”。

李世石在击败“阿尔法围棋”时所使用的，其实是一种“计谋”，而“阿尔法围棋”教会李世石的，则是如何谦虚、诚恳地向比自己更加强大的对手学习。影片也用字幕的方式预告了李世石在与“阿尔法围棋”对弈之后的两个月内再没有输过比赛，这表明一个问题，那就是“阿尔法围棋”所代表的人工智能已经开始反作用于人类。人类思维的边界进一步的拓展，而机器——一如工业革命时期一样——成为了人类改造自身和世界的强有力工具。只不过，人类的科技和思维目前已经抵达了一个崭新的边界，在这里，机器的“能动性”已经对人类的主体地位构成了挑战：虽然事情似乎正如樊麾等人所言，“这是一个团队的集体智慧用科技的方式战胜了人类数千年的经验积累”，是“人类战胜了人类”，但我们还是不要自欺欺人吧！人类（哪怕是“阿尔法围棋”自己的研发团队）显然已经无法完全理解自己的造物了。一个全新的智慧，正从人类的思维中脱胎。

这也是人们对人工智能如此恐惧的最重要原因，难道不是吗？我们肯定不会害怕谷歌的某个团队，因为他们无非是一群呆头呆脑的科学家。人就是这样一种奇怪而敏感的生物，未知的异族是他们内心全部恐惧的源泉。在众多的科幻电影和小说中，外星人所呈现的“非人化”特点是令他们恐惧的（苏珊·桑塔格语），而现实中人工智能的“人化”同样令他们惊恐不已，好像人类对自身的认同无论在何种情况下都是那样脆弱而岌岌可危，这也印证了大卫·格里菲斯早在一百年前就总结并预言了人类作为一个整体的最大特点——党同伐异。“阿尔法围棋”连同《阿尔法围棋》所提出的，可以说是一系列人类此前从来不愿直面，却也是人类永远无法摆脱的根本性哲学命题。只不过，这个问题变得狡黠了，它不会再以“我是谁”这样直白的表达出现，而是改头换面成如此这般——

这样一群“牧羊人”，到底要如何面对自己的“电子绵羊”呢？