雖然Alpha Go、絕藝、DeepZenGo還沒有來一場(chǎng)終極對(duì)決，但它們的“江湖地位”還是有譜的。在進(jìn)階版AlphaGo Zero推出后，三天內(nèi)通過自我對(duì)抗賽，超過了AlphaGo的實(shí)力，贏得了100場(chǎng)比賽的全勝。之后，DeepMind發(fā)表了AlphaGo的謝幕感言。確實(shí)，在圍棋界已經(jīng)沒有敵手，高處不勝寒的DeepMind將它的下一個(gè)對(duì)手對(duì)準(zhǔn)了乳腺癌

德?lián)洌?span id="xp777zn" class='hrefStyle'>人工智能開啟思維開掛新領(lǐng)域

2017年12月，《科學(xué)》雜志發(fā)布文章稱，美國(guó)專家研制出新人工智能系統(tǒng)，擊敗四名“德州撲克”頂級(jí)高手。據(jù)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)專家Noam Brown表示：“我們?cè)趧?chuàng)造這一人工智能系統(tǒng)時(shí)所開發(fā)的技術(shù)并不是專門用來打撲克的，它還可以在‘不完美信息’條件下幫助解決其他問題。而這種難題隨處可見，我們希望研發(fā)Libratus時(shí)采用的理念將來能夠?qū)θ斯ぶ悄艿倪M(jìn)一步發(fā)展和推廣起到?jīng)Q定性的作用�！�

但究竟人工智能為什么能夠打德?lián)�，這與國(guó)際象棋和圍棋的大數(shù)據(jù)分析處理能力還是有不小差異，主要運(yùn)用的方法是博弈論和運(yùn)籌學(xué)，關(guān)鍵需要理解四個(gè)概念：納什均衡策略、反事實(shí)最佳策略、抽象，以及終局。以納什均衡為例，如何在信息不對(duì)稱的情況下，估算對(duì)方的下注策略概率，從而獲得博弈矩陣中的占優(yōu)策略。

“深藍(lán)”、“圍棋爭(zhēng)霸”、“德?lián)洹苯o到人類的思考：

深藍(lán)之所以能夠讓世界為之震撼，就是因?yàn)樗�的出色表現(xiàn)給人類提出了一個(gè)哲學(xué)問題——什么是真正的思考？平均運(yùn)算速度200萬步/秒，指數(shù)級(jí)超人類對(duì)于棋盤的運(yùn)算能力。但沒有感性波動(dòng)以及直覺的能力，完全通過數(shù)據(jù)計(jì)算，這可以算是真正思考嗎？除了卓越的速度，這種思維能力究竟有什么價(jià)值？人類是否也應(yīng)該讓自己的智力進(jìn)行這樣的量級(jí)式開發(fā)？

這些思考一直延續(xù)到了“圍棋爭(zhēng)霸”。

而另一方面，人工智能在德?lián)渲械膽?yīng)用，又說明它除了能在數(shù)據(jù)計(jì)算等統(tǒng)計(jì)學(xué)思維領(lǐng)域有好的表現(xiàn)，在博弈均衡等社會(huì)和經(jīng)濟(jì)學(xué)方面亦有出色表現(xiàn)。