自IBM研发的超级计算机深蓝首次在标准锦标赛规则下击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫至今已近20年。从那时以来,电脑象棋选手不断完善强大,以致顶尖人类棋手在面对一台运行现代象棋程序的智能手机时,恐怕也机会渺茫。
虽然计算机的运行速度越来越快,但象棋程序的工作模式并没有改变。他们的强大始终依赖于穷举法,即遍历所有未来可能性以选择最佳棋路的过程。
当然,没有哪个人类可以做到这一点,哪怕做得接近也绝无可能。当深蓝以每秒2亿步的速度进行搜索计算的时候,卡斯帕罗夫可能顶多在进行着每秒5步的思考。不过他依然可以下出同样的水准。显然,人类掌握着计算机所尚未精通的奥妙。
问题的关键在于评估盘面局势并缩减最优棋路的搜索。这将大幅简化计算工作,好比代表棋路可能性的繁茂大树被修剪到只剩几条枝干。
计算机向来不擅长这样的工作,但今天凭借帝国理工学院马修·莱的努力,事情有了改变。
莱制造了一台人工智能机器并取名为长颈鹿,它可以通过自学从而像人类那样通过评估局势来下棋,这完全颠覆了传统象棋程序。
直接应用的结果就是,这台新机器与顶级传统象棋程序达到同一水平,而这些传统程序多年来已有所优化。同真人对战时,它相当于FIDE(世界国际象棋联合会)国际大师水平,位列国际象棋锦标赛选手的前2.2%。
莱的新机器背后所依靠的技术是神经网络系统。这是一种以人类大脑为原型的信息处理模式。它包含多层节点,节点彼此连结并可通过训练对系统变化作出反馈。该训练过程采用了大量实例对节点连结进行微调,使神经网络可以根据特定的输入产生特定输出。例如,在图片中进行面部识别。