提起“人机大战”，想必许多人都记忆犹新、耳熟能详。那是指两位围棋世界冠军（韩国围棋九段棋手李世石、中国围棋九段棋手柯洁）分别与谷歌出品的人工智能围棋程序“阿尔法狗”(Alphago)之间的巅峰对弈。第一场为2016年3月9日至15日在韩国首尔进行的五番棋比赛，阿尔法狗以总比分4比1战胜李世石；第二场为2017年5月23日至27日在中国嘉兴乌镇进行的三番棋比赛，阿尔法狗围棋以总比分3比0战胜世界排名第一的柯洁，一时间在全球范围引起巨大反响和震动。人们纷纷提出同样的问题：究竟是人脑强于电脑，还是电脑将会超越人脑？

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事实上，在围棋人机大战之前，电脑程序与人类棋手的对抗在其它棋类游戏中一直在上演。比如：共有24枚棋子的西洋跳棋一直是数世纪以来西方人消遣的首选，这个可追溯到古埃及时期的游戏，玩法比较简单，但要赢得胜利也并非轻而易举。加拿大计算机科学家在经过18年的深入研究后，已经证明：如果两个势均力敌的游戏者比赛，游戏结果必定是平局。

就总体而言，西洋跳棋是一种策略游戏，完全无法靠运气取胜。因此，计算机科学家选中这个游戏，来测试依靠自身能力直观掌握情况和作出决策的人脑，是否优于在数十亿种可能解答中寻找制胜策略的计算机。

1989年，加拿大阿尔伯塔大学计算机科学家沙费尔(JonathanSchaeffer)，研制出名为切努克的计算机程序，并邀请当时的顶尖棋手与之展开较量。在第一场西洋跳棋人机大战中，身为数学家的西洋跳棋世界冠军廷斯利(Marion Tinsley)，以微弱优势险胜切努克。

但两年之后，结果发生了变化。一生只输过7场比赛的廷斯利教授，和切努克连续打成7场平局，狡尽脑汁、身心俱疲的数学家不得不选择退出比赛，这完全可以理解，因为他的机器对手可不知道什么叫疲劳。自此之后，关于在西洋跳棋比赛中，电脑是否优于人脑的争执，一直不绝于耳。

廷斯利 图源:baidu

于是，沙费尔继续完善发展他的程序，这是令人咋舌的艰难任务。因为游戏过程中会出现5×1020种可能的情况。数据是如此巨大，以至于计算机的“暴力法”（也叫穷举算法――依赖于计算机的计算能力来穷尽每一种可能的游戏情况，从中筛选出最佳走法的策略）也难以奏效，这就要求人脑思考出更聪明的算法。

沙费尔和他的团队建立相应数据库，用于分析棋盘上剩10子或更少棋子时的残局。把需要分析的可能情况数量减少到只有390亿种，然后根据黑棋赢、白棋赢和平局，把这些残局进行分类。及至1996年，他们花了7年时间将8子或更少棋子的残局进行分类。然后团队暂停了工作，等待处理能力更强、速度更快的计算机问世。当更为高级的超级计算机出现之后，研究团队又开始分析9子和10子的残局情况，为此，常常需要多达200台的台式计算机同时工作。

除此之外，研究团队还分析了开局后走3步会出现的各种情况。一个专门研发的程序给出了参赛双方都有获胜机会的最佳走法。也就是说，如果两位选手以此进行布局和比赛，最终一定会以平局收场。

截止到目前，除了西洋跳棋接受了计算机程序的挑战，对局数高达1040、局势更为复杂可能的国际象棋也和电脑对弈过。最著名的国际象棋人机大战，当数1996年和1997年国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫对阵IBM的计算程序“深蓝”的两场比赛。在各赛6盘的比赛中，棋王卡斯帕罗夫以4比2的总比分赢得1996年的人机大战，但“深蓝”亦首次对阵顶尖棋手获得胜局；而在1997年的人机大战中，经过改进的“深蓝”首次以总比分3.5∶2.5获胜。后来，国际象棋大师们不断挑战国际象棋的顶级人工智能，最多只能获得平局或个别胜局，在总比分上再也不能取胜

接下来，电脑程序开始向人类智力游戏仅存的高地――围棋发起冲击。这个过程可称举步维艰，因为围棋需要计算的变化数量实在太大，远远超过已经观测到的宇宙中原子的数量，采用计算机进行暴力破解完全不可行，但人类可以凭借某种难以复制的算法或直觉，一眼看到棋盘走势的本质，这就不难理解起步的围棋程序甚至不能打败业余棋手。而当“深度学习”渐渐进入人工智能研究领域，电脑程序的围棋技艺获得空前的极速提升，阿尔法狗正是基于深度学习技术目录开发的产品，不断完善后终于赢得万众瞩目的围棋人机大战。

棋类游戏一直被视为顶级人类智力及人工智能的试金石。尽管人工智能程序已经在各种棋类游戏中全面占据优势，但就此断言，人类智力将臣服于人工智能，似乎并不足够令人信服，“电脑强于人脑”的判断更是为时尚早。唯一可以肯定的是，两者的发展和博弈仍将在相当长的时间内继续，让我们拭目以待！