首先人工智能是人类的胜利。3月9日，谷歌人工智能（AI）围棋程序AlphaGo与韩国棋手李世石的对弈，将成为人工智能发展道路上的里程碑事件。

　　开战之前，外界围绕最终AlphaGo取胜还是李世石、比分预测展开激烈讨论，一种常见的看法是：无论本次AlphaGo是否赢李世石，未来人工智能战胜人类只是时间问题。美国计算机科学家库兹韦尔预测2029年人工智能比肩或超越人类，开发AlphaGo的DeepMind创始人哈萨比斯则认为距离人脑水平的人工智能仍相当遥远，可能还需要几十年。

　　那么，任何一种两人对弈的确定性棋类游戏，是否都是可破解的呢？更准确地说，在一个规则明确、棋局有限、信息完全、确定性的两方对弈的棋类游戏中，是否有一方一定可找到一种策略，在任何情况下都能保证不输棋呢？从直觉来看，这个结论应该是正确的。实际上，德国数学家Zermelo在1913年就证明了上述结论，他的证明在1997年被翻译成英文。

　　围棋的搜索空间可由广度和深度来表示。搜索广度是指在当前棋局下的下一步落子的范围，而搜索深度是指未来的步数。由于不可能穷举搜索空间，围棋程序本质上都在追求缩小搜索空间的广度和深度。阿法狗的“策略网络”负责减少搜索的广度——针对当前棋局，判断下一步该在哪里落子，判断结果表述为落在不同位置的概率；阿法狗的“价值网络”则负责减少搜索的深度——对每一个棋局，判断赢棋的概率；根据未来棋局的赢棋概率来决定是否需要继续搜索下去。阿法狗采用“蒙特卡洛树搜索”算法将“策略网络”和“价值网络”综合起来决定走哪一步。

（责任编辑：王翔）

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