2：0，柯洁盘中认输，AlphaGo赢下第二场比赛 ，从围棋人机大战看人工智能的未
5月25日消息，乌镇围棋峰会第三天，柯洁与AlphaGo进行了第二场对决。最终，柯洁盘中认输，AlphaGo赢下第二场比赛。虽然比赛结果是柯洁认输 ，但比赛前半段却跌宕起伏。柯洁今天的状态非常放松，下法也更加开放。比赛过程中，柯洁一度占据了优势。比赛进行了1小时的时候，DeepMind创始人、AlphaGo之父Demis·Hassabis在自己的推特写道：“简直不敢相信，根据AlphaGo的判断，柯洁现在下的非常完美。
一方面由于对大数据的处理能力人类已经远远不及计算机具有优势，另一方面由于以深度学习为代表的机器学习算法逐渐在逼近人类的朴素学习能力，AlphaGo和柯洁的比赛在科学价值层面已经失去看点，人类棋手依靠计算来战胜人工智能已经希望渺茫。围棋曾经被认为是最能体现人类智慧的棋类活动，那人类棋手的大溃败是否意味着人工智能在未来就可以全面取代人类智能了呢？
众所周知，人类是地球上已知生物中最具有智慧的物种，人工智能的产生对人类智慧的霸主地位提出了挑战。然而，人类的智慧并不简单体现在计算和记忆上，除了朴素学习能力之外，人类还有联想创造学习能力。蹒跚学步的儿童并不需要记忆大量图片就可以清楚识别出他的亲人，也不需要聆听大量语料就可以学会语言交流，人类通过上百万年进化得来的学习能力并不是简单的依靠大数据和计算，人类有着丰富的情感世界，更有交流学习的自我驱动能力，人类可以通过情感交流进行学习，增加智慧。因此目前依靠计算和记忆的人工智能还远远谈不上是人类智能，虽然人工智能也具有一定程度上的创造力，但与人类智慧的创造力相比还缺少情感的因素，人工智能的未来要走情感智能的途径才有可能更加接近人类智能。情感智能又被称为情感智慧、情绪智力或情绪智能，简称情商（EQ）。情感智能通常包括五种能力：
1、了解和表达自己情感的能力，真正知道自己确实感受的能力。
2、控制自己感情和延缓满足自己欲望的能力。
3、了解别人的情感以及对别的情感作出适当反应的能力。
4、能否以乐观态度对待挑战的能力。
5、处理人际关系的能力。
显然，目前的人工智能还很难达到情感智能的水平，但通过情感计算可以获得部分的情感智能能力。情感计算的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出，她指出情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。中国科学院自动化研究所的胡包刚研究员等人也通过自己的研究，提出了对情感计算的定义：“情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能”。
人工智能擅长计算，当情感可以被计算的时候，人工智能的威力才真正被释放出来。但目前情感计算研究面临的挑战还很多，例如，情感信息的获取与建模问题，情感识别与理解问题，情感表达问题，以及自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现问题。情感计算是一个高度综合化的技术领域。到目前为止，有关研究已经在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面获得了一定的进展。围棋比赛并不是人工智能和人类智能之间的比赛，相信在不久的将来，伴随情感计算的突破，人工智能在情感智能方面获得成功之后，人工智能就可以真正和人类智能进行抗衡了。
深思考人工智能，专注于人工智能核心算法及专用芯片。目前主要产品为ideepwise AI Robot Service底层服务系统、基于该底层服务系统的IDeepwise人工智能“医疗大脑”和二代人工智能机器人系统及FPGA AI加速芯片。公司在情感计算方面具有独特优势、也是重点研发的方向。通过语音、语调、姿态、情绪、动作、接触、上下文的语义等，公司基于这种多模态的感知使用深度神经元网络算法建立情感计算模型。
AlphaGo简介：AlphaGo是一款围棋人工智能程序，由谷歌旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰与他们的团队开发。此次对战，采用的是AlphaGo的2.0版本，与之前和李世石对战的AlphaGo1.0版本有所不同，2.0版本采取了新的算法模型。此前，2.0版本曾使用Master的名字，以在线对弈方式60战全胜，击败了包括柯洁在内的所有挑战者。
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）”，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，再给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读。
柯洁简介：柯洁是中国围棋职业九段棋手，目前围棋等级分排名世界第一。1997年8月2日出生，目前还不满20岁。
