谷歌的深度學習部門最近實現了一個重大進展：他們的人工智能系統以5:0的成績擊敗了一位頂級圍棋選手。雖然計算機在很早之前就已經有能力擊敗專業國際象棋選手，但掌握圍棋所需的計算性能要龐大得多。谷歌表示，圍棋中棋子的走法甚至比宇宙中的天體數量還要多。

為了搞定圍棋近乎無限的可能性，谷歌開發了名為AlphaGo的人工智能系統。這套系統并不會像國際象棋那樣去決定可能的走法組合——研究團隊在它的神經網絡當中輸送了來自專業圍棋選手約3000萬種走法，并讓它通過名為強化學習的試錯過程來掌握如何創建自己的策略。

所有這些訓練都需要大量的處理性能，谷歌不得不將其分載到了自己的云平臺上。

隨后，谷歌邀請了曾三次獲得歐洲圍棋冠軍的樊麾來與AlphaGo過招，并最終擊敗了這位職業圍棋二段選手。谷歌很快指出，擊敗人類圍棋選手只不過是解決人工智能問題的一個階段而已。

據悉，AlphaGo還將在3月份迎戰世界圍棋冠軍李世石。

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