今晚，观看中国古代棋盘游戏中的人类对抗人工智能

自1997年加里·卡斯帕罗夫与IBM的深蓝电脑下棋以来，这是人类与机器最公开的对决，谷歌DeepMind今晚将开始一场5场围棋锦标赛的第一场，对手是围棋世界冠军。

谷歌DeepMind的人工智能算法AlphaGo将面对李世石，他在过去十年里一直保持着世界顶级围棋选手的头衔。

AlphaGo此前曾在2015年10月的一次锦标赛中击败欧洲冠军樊辉。然而，Sedol是一个更强大的对手。围棋排名令人困惑，略显复杂，但根据傅成玉在Quora上的计算，根据之前的比赛评分，从统计数据来看，惠将有25%的机会击败Se-dol。

围棋是一种在19×19棋盘上进行的两人游戏。每转一圈，一个玩家都会放置一个圆形的瓷砖，称为石头，以策略性地捕捉另一个玩家的石头。一个玩家用黑色的石头代表，另一个玩家用白色的石头代表。这个19×19的网格为每一步和游戏的每一个结果创造了几乎无限的可能性。当深蓝和加里·卡斯帕罗夫下棋时，机器可以比较每秒2亿步，看看哪一步最有利。然而，在围棋中，这是不可能的，因为可能的结果太多了。

DeepMind负责人Demis Hassabis告诉The Verge，在国际象棋中，每回合大约有20个潜在步法，但围棋每回合大约有200个潜在步法，这使得任何计算都变得非常复杂。

为了做出这些决定，AlphaGo依赖于两个深度神经网络，数学方程层分析了数千万次以前的围棋移动。一个网络预测它之前看到的下一个最佳短期移动，另一个网络决定该移动是否有利于赢得整个游戏。如果是这样，AlphaGo就会采取行动。但是由于AlphaGo只是一个算法，它仍然依赖于人类代理来实际放置石头。

AlphaGo赢得这些比赛将验证谷歌DeepMind在基于游戏的人工智能方面所做的工作。他们认为，通过掌握游戏，通过设定参数和规则，就像物理规则或附加定律一样，我们可以在受控环境中训练人工智能算法。与Se-dol比赛等练习的价值在于算法能够在有限的时间内解决无穷无尽的复杂问题。

驱动AlphaGo决策引擎的计算，可能与某天驾驶你的汽车的计算一样。通过扩展我们部署这些网络的知识和能力，即使是在有限的棋盘游戏中，AlphaGo的胜利也将向世界表明，人工智能已经准备好认真实施。

这场比赛的奖金为100万美元，如果阿尔法围棋获胜，这笔钱将捐赠给联合国儿童基金会、STEM和围棋慈善机构。

比赛将于美国东部时间晚上11点（太平洋标准时间晚上8点）在YouTube开始。每场比赛预计持续4-5个小时。

美国围棋选手迈克尔·雷德蒙赢得了500多场比赛，他将担任每场比赛的英语播音员。

五场比赛将于3月9日、10日、12日、13日和15日举行，每场比赛从韩国时间下午1点开始（美国东部时间前一天晚上11点）。对西方观众来说，那是3月8日、9日、11日、12日和14日晚上11点。