360首席科学家评AlphaGo：成功的关键是反应速度快

今日，举世瞩目的AlphaGo将与围棋大师李世石再次展开一场巅峰对决。在此前四场比赛中，双方的比分已经定格在3:1，AlphaGo展现了惊人的实力。对此，360首席科学家颜水成接受了TechWeb等媒体的采访，深入了AlphaGo的出色表现。

颜水成指出，AlphaGo的胜利并非偶然，而是其在围棋这一特定领域所展现出的强大实力。相较于其他领域，围棋对于人工智能来说更具挑战性，但AlphaGo以其独特的策略，成功地站在了巅峰。其成功的关键在于其搜索策略的快速性，这使得它在保证效率的能够在比赛中占据优势。许多人在设计算法时更注重精度，而忽视速度。但在实际比赛中，速度和精度同样重要，甚至在某些情况下，速度的重要性更加凸显。为了满足比赛的时间限制，算法必须在保证一定精度的前提下，尽可能地提高效率。

颜水成以武术为喻，生动形象地了AlphaGo的学习过程。想象一下，师父先教你基本的武功招式，然后是两个徒弟开始互相切磋，这就是AlphaGo的学习模式。Policy ork就像是教导你如何出招具有最大杀伤力，而Value ork则是考虑对手的反应，再出招以取得更大的胜算。这两个版本的AlphaGo模型不断博弈，有时候这个模型赢，有时候那个赢，这些经验被重新用来训练AlphaGo系统。通过这种方式，AlphaGo逐渐积累起了丰富的经验。

相较于传统的学习方式，AlphaGo的优势在于它不需要真实的对手进行试错。在传统的武术学习中，需要两个真人进行切磋才能取得进步。而AlphaGo则可以在电脑内模拟这一过程。如果机器资源足够且时间充足，AlphaGo将会模拟出各种围棋场景，甚至创造出新的招式。机器的计算能力远超过人脑，可以处理大量的数据和信息。在围棋的世界中，棋局的数量是巨大的，人类的大脑无法处理如此庞大的信息量。而机器则能够逐步模拟这一过程，不断优化自身的策略。

在颜水成看来，随着技术的不断进步和经验的积累，机器的胜算将越来越大。它们不仅会越来越强大，而且进步的速度也会越来越快。这是一个激动人心的时代，人工智能正在以前所未有的速度改变着世界。我们期待着AlphaGo在未来的表现，并相信它会给我们带来更多的惊喜。