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[28]别    名李世乭国    籍韩国出生地韩国全罗南道出生日期1983年3月2日运动项目围棋专业特点曾获得多项世界冠军主要奖项第8届春兰杯冠军第15届、16届、18届富士通杯冠军第9届、12届、13届、17届三星杯冠军第7届、第12届LG杯冠军第2届、第3届丰田杯冠军展开主要奖项第8届春兰杯冠军第15届、16届、18届富士通杯冠军第9届、12届、13届、17届三星杯冠军第7届、第12届LG杯冠军第2届、第3届丰田杯冠军第2届、第3届BC信用卡杯冠军收起重要事件2016年3月，与谷歌计算机围棋程序(AlphaGo)进行人机大战师    从权甲龙道场联赛俱乐部新安郡太平天日盐队目录1早年经历2运动生涯▪拒参段赛▪拒参选拔▪决赛想弃▪人机大战▪宣布退役3生涯数据4棋赛动态5停职风波6免除兵役7下棋风格与评价8赛后生活早年经历播报编辑由于大部分韩国人都用汉字取名字，所以李世石在身份证上登记的汉语名字为“李世乭”，但是传入中国后却因音译被误写成为“李世石”。事实上，“乭”和“石”是两个完全不同的汉字。“乭”不是“石”的繁体字或异体字，而是一个朝鲜汉字，在朝鲜语中念作[tol]，在中文里念做shí，在韩国常被用在人名或地名中。韩国历史上也有申乭石（近代朝鲜义兵运动领袖），乭长岭等人名地名，这些都充分说明“乭”和“石”是两个完全不同的字。李世石很小的时候便表现出了叛逆的性格。11岁那年，权甲龙道场和另外一所道场对抗，按水平李世石可以当主将，但因为年纪小，权甲龙就把他排在了第四台。没想到此举大大伤了小李世石的自尊心，比赛当天玩起了“失踪”。事后，权甲龙找到李世石的父亲，逼着李世石回道场并写下悔过书，李世石仍然认为他是抗议老师的“偏心”，他做得没错。运动生涯播报编辑拒参段赛李世石获奖照(12张)早先中韩两国的段位制度都是沿袭日本棋界的做法，棋手升段必须参加专门的段位赛。2000年，李世石连续夺得天元战和倍达王战冠军，职业比赛32连胜，并荣获最优秀棋士奖 [29]。但当时只有三段的李世石觉得段位赛毫无意义，因此公开扬言有三段的段位对他已足够了，他从此再也不参加韩国的段位赛。那时李世石实力已经非常强劲，拥有好几个国内头衔。如果老是三段棋手力压九段棋手，这段位的“权威”何以维护。于是韩国棋院便制定了凡得国内比赛的亚军可升一段，冠军可升两段，世界冠军可升三段的新规定。结果就在升段新规定出来不久，李世石便两夺世界冠军，在三个月内从三段直升至九段。韩国棋院的一位官员介绍说：“赶快把李世石弄到九段，省得他在段位赛中捣乱。”李世石的升段风波也对中日棋界产生了不少的影响。日本棋院、中国棋院都出台了在世界比赛中夺得冠军可以升段的相关规定。中国有位资深的棋手坦率说：“若不是有李世石这样的棋手出来闹一闹，各国棋坛的升段新规定别说出台，恐怕连想都没人想到。”拒参选拔2003年，在获悉农心公司方面确定李昌镐为参加农心杯赛免选棋手的决定后，李世石宣布不参加农心杯选拔赛。他说：“我并不是因为我没有成为特惠棋手而弃权，而是反感给李昌镐九段一人特惠的赛制。5个名额都一视同仁地通过选拔方式产生，那才是公平。说设立特惠名额是为了组成最强代表团，但就是李昌镐九段落选了，那样选出来的代表团也是很强。再说，就算不是最强代表团，那又怎么样？”不过，李世石放弃农心杯选拔赛也仅限于这一届，2004年起，农心杯主办方照样给李昌镐以免选权，但李世石还是参赛了。同年，李世石以“输棋零报酬”的条件加入贵州百灵队，正式进军中国围棋甲级职业联赛。所谓的“输棋零报酬”，指的是赢一盘棋1万美金，输棋无需提供报酬。据李世石解释，他自己是来中国当外援“就是要给东家赢棋的，输棋毫无价值，所以赢棋报酬要高，输棋报酬为零”。后来这个条件成为韩国棋手加盟中国联赛的“不成文规矩” [30]。决赛想弃李世石比赛照(19张)李世石弃权比赛的事情屡有发生，2002年10月8日，时为三段的李世石在韩国KAT杯围棋最强战（围棋联赛）一场比赛弃权，致使这场电视转播的对局无法进行，而且，一直到大家等了15分钟后，他的哥哥李相勋才打电话说，李世石因为身体不舒服，不能参赛了。2008年5月15日，李世石再次在比赛中弃权。这一天他要赶往中国参加贵州百灵队对上海移动通信队的比赛，因日程冲突，他索性放弃了韩国物价情报杯小组赛对洪性志六段的对局。尽管他后来还是打进了这项比赛的决赛，但韩国媒体还是将这一弃权事件列为当年棋界十大事件之一。李世石一次“弃权未遂事件”发生在第13届LG杯决赛首局中。2009年3月22日，古力九段已赶往位于韩国江原道的比赛现场，但李世石却姗姗来迟，因对赛程安排和赛地不满等原因，李世石迟迟不出发。后在他的哥哥“胁迫”下连夜打车到赛场，到达时已是凌晨两点，这段插曲也成为了李世石这次比赛状态不佳、最终惨遭古力零封的最好托辞。2018年1月10日，第五届世界围棋名人争霸赛决赛，李世石战胜中国名人连笑，夺得冠军，揽得50万元大奖。 [6]2018年4月7日，“华阳论道·谁为巅峰”2018华阳景区国际围棋争霸赛中，李世石不敌柯洁，获得亚军及10万元。 [7]2018年4月2日，第二届JTBC杯，李世石执黑中盘击败许映皓，夺得个人生涯第五十冠。 [8]2019年3月，李世石在韩国负于中国棋手柯洁九段。 [5]人机大战2016年3月，李世石与Google DeepMind公司研发的人工智能程序AlphaGo（阿尔法围棋）进行五番棋对决。比赛在韩国首尔举行，采用5局3胜制，奖金高达100万美元，如果AlphaGo获胜，奖金全数捐赠给联合国儿童基金会、STEM教育和围棋慈善机构（Go Charity） [31]。宣布退役2019年11月19日，李世石向韩国棋院递交了辞呈，正式宣布退役。 [5]生涯数据播报编辑2001第5届LG杯亚军2-3李昌镐2002第15届富士通杯冠军1-0刘昌赫2003第7届LG杯冠军3-1李昌镐2003第16届富士通杯冠军1-0宋泰坤2004第9届三星杯冠军2-0王檄2005第2届丰田杯冠军2-1常昊2005第18届富士通杯冠军1-0崔哲瀚2007第3届丰田杯冠军2-1张栩2008第12届三星杯冠军2-1朴永训2008第12届LG杯冠军2-1韩尚勋2009第13届三星杯冠军2-0孔杰2009第13届LG杯亚军0-2古力2010第2届BC信用卡杯冠军3-0常昊2010第23届富士通杯亚军0-1孔杰2011第3届BC信用卡杯冠军3-2古力2011第8届春兰杯冠军2-1谢赫2012第17届三星杯冠军2-1古力2013第9届春兰杯亚军1-2陈耀烨2013第18届三星杯亚军0-2唐韦星2016第2届梦百合杯亚军2-3柯洁 [9]2018第五届世界围棋名人争霸战冠军-连笑 [4]信用卡杯第1届BC信用卡杯64强赛——李世石胜廖行文第1届BC信用卡杯32强赛——李世石胜陈诗渊第1届BC信用卡杯16赛强——李世石胜元晟溱第1届BC信用卡杯八强赛——李世石胜朴永训第1届BC信用卡杯半决赛——李世石负赵汉乘第2届BC信用卡杯64强赛——李世石胜李柱衡第2届BC信用卡杯32强赛——李世石胜洪性志第2届BC信用卡杯16强赛——李世石胜孔杰第2届BC信用卡杯八强赛——李世石胜朴永训第2届BC信用卡杯半决赛——李世石胜金起用第2届BC信用卡杯决赛——李世石3-0胜常昊第3届BC信用卡杯64强赛——李世石胜金真辉第3届BC信用卡杯32强赛——李世石胜孙力第3届BC信用卡杯16强赛——李世石胜朴承华第3届BC信用卡杯八强赛——李世石胜陈耀烨第3届BC信用卡杯半决赛——李世石胜朴廷桓第3届BC信用卡杯决赛——李世石3-2胜古力第4届BC信用卡杯64强赛——李世石胜时越第4届BC信用卡杯32强赛——李世石负党毅飞春兰杯第4届春兰杯第一轮——李世石负结城聪第5届春兰杯第一轮——李世石负俞斌第6届春兰杯第一轮——李世石胜卡塔林第6届春兰杯第二轮——李世石胜罗洗河第6届春兰杯八强赛——李世石负谢赫第7届春兰杯第二轮——李世石负丁伟第8届春兰杯第一轮——李世石胜周俊勋第8届春兰杯第二轮——李世石胜孙腾宇第8届春兰杯八强赛——李世石胜王檄第8届春兰杯半决赛——李世石胜古灵益第8届春兰杯决赛——李世石2-1胜谢赫第9届春兰杯第二轮——李世石胜邱峻农心杯第10届农心杯三国擂台赛第12局——李世石胜常昊第10届农心杯三国擂台赛第13局——李世石胜古力第12届农心杯三国擂台赛第一局——李世石胜王檄第12届农心杯三国擂台赛第二局——李世石胜井山裕太第12届农心杯三国擂台赛第三局——李世石负谢赫应氏杯第5届应氏杯第一轮——李世石负孔杰第6届应氏杯第一轮——李世石胜胡耀宇第6届应氏杯第二轮——李世石胜周鹤洋第6届应氏杯八强赛——李世石胜孔杰第6届应氏杯半决赛——李世石0-2负李昌镐第7届应氏杯第二轮——李世石负范廷钰中信银行杯2007年和2008年两次获得此项赛事冠军。2014年8月19日中信银行杯第26届亚洲电视围棋快棋赛落幕。韩国名将李世石九段在决赛中执白200手中盘战胜日本棋手河野临九段，第三次捧得冠军奖杯。 [10]LG杯第5届LG杯32强赛李世石胜卡塔林；16强赛李世石胜常昊第5届LG杯八强赛李世石胜芮乃伟；半决赛李世石胜周鹤洋第5届LG杯决赛——李世石2-3负李昌镐第6届LG杯32强赛李世石胜王铭琬第6届LG杯八强赛李世石胜睦镇硕；半决赛李世石负刘昌赫第7届LG杯16强赛李世石胜李相勋；八强赛李世石胜朴永训第7届LG杯半决赛李世石胜赵汉乘第7届LG杯决赛——李世石3-1胜李昌镐第8届LG杯32强赛李世石胜俞斌；八强赛李世石负赵汉乘第9届LG杯32强赛李世石胜江鸣久；八强赛李世石负李昌镐第10届LG杯32强赛李世石胜羽根直树；16强赛李世石胜山下敬吾第10届LG杯八强赛李世石胜王煜辉；半决赛李世石负古力第11届LG杯32强赛李世石胜常昊；16强赛李世石负谢赫第12届LG杯32强赛李世石胜常昊；16强赛李世石胜王磊第12届LG杯八强赛李世石胜张栩；半决赛李世石胜胡耀宇第12届LG杯决赛——李世石2-1胜韩尚勋第13届LG杯32强赛李世石胜张栩；16强赛李世石胜金志锡第13届LG杯八强赛李世石胜河野临；半决赛李世石胜李昌镐第13届LG杯决赛——李世石0-2负古力第14届LG杯32强赛李世石负孔杰第15届LG杯32强赛李世石负古力第16届LG杯32强赛李世石负朴永训第17届LG杯32强赛李世石胜孔杰；16强赛李世石负时越第18届LG杯32强赛李世石胜谢尔豪；16强赛李世石负柁嘉熹三星杯第5届三星杯第一轮胜俞斌；第二轮负芮乃伟第6届三星杯第一轮胜俞斌；第二轮胜王煜辉第6届三星杯八强赛——李世石负李昌镐第7届三星杯第一轮——李世石负曹大元第8届三星杯第一轮胜孔杰；第二轮胜韩钟振第8届三星杯八强赛——李世石负胡耀宇第9届三星杯第一轮胜曹大元；第二轮胜胡耀宇第9届三星杯八强赛——李世石胜王磊第9届三星杯半决赛——李世石2-1胜古力第9届三星杯决赛——李世石2-0胜王檄第10届三星杯第一轮胜高尾绅路；第二轮胜依田纪基第10届三星杯八强赛——李世石负罗洗河第11届三星杯第一轮胜范蔚菁；第二轮负王尧第12届三星杯第一轮胜张维；第二轮胜朴廷桓第12届三星杯八强赛——李世石胜常昊第12届三星杯半决赛——李世石2-0胜黄奕中第12届三星杯决赛——李世石2-1胜朴永训第13届三星杯第一轮胜时越；第二轮胜张立第13届三星杯八强赛——李世石胜李昌镐第13届三星杯半决赛——李世石2-0胜黄奕中第13届三星杯决赛——李世石2-0胜孔杰第15届三星杯32强双败淘汰赛（胜村川大介 ；胜孔杰）第15届三星杯16强赛——李世石胜山下敬吾第15届三星杯八强赛——李世石负古力第16届三星杯32强双败淘汰赛（胜全瑛圭、负金庭贤、胜全瑛圭）第16届三星杯16强赛——李世石负孔杰第17届三星杯决赛——李世石2—1胜古力第18届三星杯决赛——李世石0-2 [11]唐韦星世界名人战第五届世界围棋名人争霸战决赛，韩国棋手李世石执黑191手中盘战胜中国棋手连笑，夺得冠军。 [12]人机大战2016年3月9日，李世石将与谷歌计算机围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）进行围棋人机大战。 [2]比赛以1：4李世石输给“阿尔法围棋”（AlphaGo）。 [13]2000—20042000 第5届韩国天元战决赛——李世石3-0胜柳才馨2000 第8届韩国倍达王战决赛——李世石3-2胜刘昌赫2001 第1届韩国新锐连胜最强战决赛——李世石2-0胜朴永训2001 第20届韩国KBS杯棋王赛决赛——李世石0-2负李昌镐2002 第36届韩国王位战决赛——李世石2-3负李昌镐2002 第12届韩国新人王战决赛——李世石2-1胜金明完2002 第1届韩国KTF杯决赛——李世石2-1胜刘昌赫2002 第6届新锐十杰战决赛——李世石2-0胜白大铉2002 第7届LG精油杯决赛——李世石3-1胜崔明勋2003 第2届韩国KT杯决赛——李世石1-2负刘昌赫2004 第38届韩国王位战决赛——李世石2-3负李昌镐2005—20072005 第6届韩国麦馨杯九段最强战决赛——李世石2-1胜梁宰豪2006 第7届韩国麦馨杯九段最强战决赛——李世石2-1胜崔哲瀚2006 第2届韩国物价信息杯决赛——李世石2-0胜崔原踊2006 第25届韩国KBS杯棋王战决赛——李世石2-0胜崔哲瀚2006 第11届韩国GS加德士杯决赛——李世石3-0胜崔哲瀚2007 第8届韩国麦馨杯九段最强战决赛——李世石2-1胜朴正祥2006 第11届韩国天元战决赛——李世石1-3负赵汉乘2007 第3届韩国物价信息杯决赛——李世石2-1胜李映九2007 第35届韩国名人战决赛——李世石3-1胜赵汉乘2007 第51届韩国国手战决赛——李世石3-0胜尹峻相2007 第12届韩国GS加德士杯决赛——李世石2-3负朴永训2008—20112008 第4届韩国物价信息杯决赛——李世石1-2负洪性志2008 第36届韩国名人战决赛——李世石3-1胜姜东润2009 第27届韩国KBS棋王战决赛——李世石1-2负李昌镐2009 第52届韩国国手战决赛——李世石3-1胜睦镇硕2009 第13届韩国天元战决赛——李世石2-3负姜东润2010 第6届韩国物价信息杯决赛——李世石2-0胜李昌镐2010 第1届韩国OllehKT杯决赛——李世石3-1胜姜东润2011 第6届韩国十段战决赛——李世石2-1胜姜儒泽2011 第2届韩国OllehKT杯决赛——李世石3-1胜李昌镐2012—20132012 第17届韩国GS加德士杯决赛——李世石3-2胜朴永训2012 第3届韩国OllehKT杯决赛——李世石3-1胜崔哲瀚2012 第40届韩国名人战决赛——李世石3-2胜白洪淅2013 第18届韩国GS加德士杯决赛——李世石0-3负金志锡2017-20182018年2月26日，Goratings更新了截至2018年2月25日的世界围棋等级分，李世石以3351分排名第六。 [14]棋赛动态播报编辑大赛动态2012年7月4日第14届农心辛拉面杯韩国选拔赛：李世石九段负金显灿初段 [15]2012年8月19日第1届百灵爱透杯世界围棋公开赛32强赛【江维杰胜李世石（韩）】 [16]2012年9月4日第17届三星财产杯32强双败淘汰赛首轮【聂卫平负李世石】 [17]2012年09月05日第十七届三星财产保险杯32强战第二轮【古力和李世石（四劫循环，重赛）】 [18]2012年12月14日第十七届三星财产保险杯三番棋决赛：李世石2比1战胜古力夺冠古李十番棋赛2014年1月26日，2014年世界围棋界第一热点－－古李十番棋在北京揭幕。在第1局较量中，古力中盘阶段发挥不佳，执白251手中盘负于李世石。 [19]2014年2月23日第一届MLILY梦百合古力李世石十番棋大战的第二局比赛【李世石胜古力】 [20]2014年3月30日，Mlily梦百合杯世纪之战古李十番棋的第三局竹叶青专场在成都开战，古力执白222手中盘击败李世石，将十番棋总分扳成1比2。 [21]2014年4月27日，Mlily梦百合世纪之战－－古李十番棋第4局，在位于韩国全罗南道新安郡曾岛的艾尔多拉多度假村进行。古力在本场比赛中执黑179手中盘获胜，把总比分扳也2-2平。 [22]2014年5月25日，Mlily梦百合世纪之战古李十番棋第五局梅里雪山专场战罢，李世石在后半盘抓住古力的失误，成功逆转，执黑中盘击败古力，再次超出比分，十番棋李世石3比2领先。 [23]2014年7月27日，Mlily梦百合世纪之战古李十番棋第六局在安徽六安举行，古力执黑在第178手认输，李世石再得一分，李世石4比2领先。另外，只要李世石再胜一局，就可以至少拿到250万人民币。2014年8月31日，Mlily梦百合世纪之战古李十番棋第七局拉萨专场在香格里拉酒店落子，古力在优势局面下再次遭到逆转失利，总比分2比5落后，李世石距独揽500万奖金仅一步之遥。2014年9月28日，Mlily梦百合世纪之战-古李十番棋第8局宏帆广场专场在重庆战罢，最终，李世石执白350手以1又1/4子胜出，以总比分6-2击败古力，结束了十番棋之旅。李世石独自赢得500万元人民币奖金。在此次十番棋大赛之时，两位中韩绝顶高手已经在走下坡路，可以说这是一场迟到的比赛。但终归了却中韩棋迷的“十番棋”情结，无论胜负，古李二人开启的辉煌时代永垂不朽。古李十番棋以李世石6：2获胜告终。在前四局战成2：2平的情况下，李世石连下四城，提前终结了比赛。2014年12月18日下午举古李十番棋颁奖盛典行，十番棋胜者李世石九段独揽500万元人民币的奖金。 [24]人机五番棋大战李世石正在参加人机大战2016年3月9日—3月15日，谷歌人工智能AlphaGo（阿尔法围棋）与李世石的人机大战五番棋在首尔四季酒店进行。 [2]3月9日，李世石首战状态不佳，执黑中盘认输，比分0比1落后。3月10日，“人机大战”第二场继续在首尔四季酒店举行，李世石在没有出现大的失误的情况下，执白再次中盘投子认输，被“AlphaGo”连下两城。 [25]3月12日，在休息了一天之后，李世石输掉了第三局比赛，“AlphaGo”已经3比0提前取得了胜利。 [26]本着双方合同中表示对于AlphaGo的测试，剩下的两局比赛依旧会照常下完。3月13日，第四轮对决中，李世石放下了一切包袱，在局面不利的情况下，弈出了白78挖，凭借这“神之一手”，李世石执白中盘战胜了谷歌DeepMind开发的人工智能AlphaGo，这是他在三连败后取得的首次胜利。 [27]3月15日，人机大战第5场，也是最后一场比赛，李世石不敌人工智能“阿尔法围棋”，以总比分1:4落败。 [3]停职风波播报编辑第7届LG杯冠军北京时间2009年6月8日下午1点10分左右，李世石九段哥哥李相勋七段来到韩国棋院，与韩国棋院理事长韩相烈进行了面谈，正式向韩国棋院提交了李世石九段的停职书。停职日期从2009年6月30日到2010年12月31日，为期18个月，从2011年1月开始复出。从2009年6月1日李世石宣布要“停职”一年半开始，李世石与韩国棋院的关系就成了众人瞩目的焦点。6月3日，韩国棋院向中国棋院发出了正式的公函，表示从2010年开始，韩国棋院棋手参加中国围甲或者围乙联赛，必须得到韩国棋院的允许。此外，韩国棋院将为参加中国联赛的棋手调整日程，给予方便。这是韩国棋院对李世石示好的第一步。紧接着，在2009年6月5日，第22届富士通杯八强赛在韩国举办前夕，韩国棋院理事长韩相烈忍不住拉住了李世石，试图与之交流，但李世石并不领情，态度非常消极。韩相烈在接受记者采访时表示，考虑将取消对李世石处罚，代之“温和的警告”。第3届BC信用卡杯冠军不参加韩国围棋联赛、不把在中国围甲联赛上所获奖金的15%上缴棋士会、不同意韩国棋院管理棋谱著作权、不参加韩国围棋联赛颁奖仪式。以上是韩国棋坛批判李世石的四大罪状，其中最大的罪名就是上月，李世石明确表示不参加2009年度韩国围棋联赛，这也是让李世石精神压力倍增的原因。2009年6月6日，受到退职事件的影响，李世石在富士通杯中发挥严重欠佳，屡次下出致命的错误，最终不敌常昊出局，无缘四强。虽然韩国棋院为之作出了多番的努力，但是李世石仍然没有改变停职的决定。2010年1月，李世石已经复职。免除兵役播报编辑韩国规定为国家做出贡献的优秀体育人才可以免除兵役，亚运会冠军可免除兵役。通过东洋证券杯、应氏杯和富士通杯获得冠军或亚军而取得兵役特惠的韩国棋手共有5名。分别为李昌镐九段（东洋证券杯）、宋泰坤九段（富士通杯）、崔哲瀚九段（应氏杯）、朴永训九段（富士通杯）和朴正祥九段（富士通杯）。但李世石并非因此免除兵役，而是因为他初三即退学专攻围棋，只拿到小学文凭，韩国兵役制度规定，学历过低影响军队整体构成，缺乏对于军事理论的理解能力，免除兵役。下棋风格与评价播报编辑李世石擅长以神出鬼没的招式进行翻盘，这种打法被称为“僵尸流” [32]。中国围棋选手古力表示与李世石下棋“永远有激情，如果和他对局次数少了，真的很遗憾”[85]。2005年中日棋手对抗赛结束后，聂卫平在《成都日报》记者的采访中表示李世石水平虽然很高，但和李昌镐不在同一个等级 [33]。赛后生活播报编辑2006年3月12日，李世石与女友金贤珍在韩国首尔结婚。尽管婚期与春兰杯比赛时间冲突，李世石坚持不更改婚礼日期，而是在比赛时间专门乘飞机赶回韩国参加婚礼 [34]。婚后两人生了一个女儿，名叫李慧琳，曾与金贤珍在加拿大读书，之后回韩国生活。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

将「李世乭」转写成「李世石」是正确的吗？ - 知乎

将「李世乭」转写成「李世石」是正确的吗？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册韩语学习音韵训诂朝鲜汉字李世石将「李世乭」转写成「李世石」是正确的吗？关于李世 乭的名字中的 吏读汉字 乭 转写到汉语中写为石是正确的吗？ 乭对音的汉字音是什么？tol应该对应tot吧？其应当对应的是 广韵 中的 突小韵…显示全部 ​关注者167被浏览33,533关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​19 个回答默认排序畅畅​语言学话题下的优秀答主​ 关注为显尊重，保持原样不「转写」，也无甚大碍。其实问题主要在于怎么读的方面。王氏高丽时期是有读成「突」的纪录的，北宋赴高丽的使团书状官孙穆，在出访后写的方言笔记《鸡林类事》中便有记载。不过这并不代表十二世纪高丽造出了「乭」字，也不代表这个汉字当时读成「突」。这只代表高丽语돌（tol）可以音译成「突」。到了李氏朝鲜中期，天启年间会同馆传抄茅瑞征编录的《朝鲜馆译语》中又把돌（tol）标音为「朵二」。「乭」读为「石」很普遍，道理我们也都能理解，但其实要读为「突」并不是没有合理性的。因为汉字发展的历史中，确实有「为音造字，为字赋音」的情况，尤其是佛教传入中国后。比如，一眼就能看到偏旁的「萨」字并不读为「产」，而直接读音译音（「薩」字攷 - 汉字 - 知乎专栏），原来有固有读音的「梵」字也被赋予新的音译读音（“梵”字到底读哪个音？ - 匿名用户的回答）。所以「乭」读成「突」是有其可行性的。——————————————————————————————————————原题前面其实已经说清了，下面主要谈谈「돌」的流变。其实后面写这些已经与原题无关了，只是希望方家们看到能有所启发。前段时间刚好看到 @姜尼玛 的文章朝鲜国字考（一） - 方块字那些事儿 - 知乎专栏。【乭】dol(韩)，[shí]。人名用字：韩德～。地名用字：曲～（在江原道淮阳）；大～（在咸镜南道北青）。石。《三国遗事卷一·始祖赫居世》：“突山高墟村长日苏伐都利，初降于兄山，是为沙梁部郑氏祖。”（P105）《三国遗事卷一·王历》：“奈勿麻立干……父仇道葛文王。”（P34）《三国遗事卷四·南白月二圣》：“村有二人，其一曰努朕夫得。得又作等。其二曰怛怛朴朴。”（P113）《三国遗事卷四·新罗纪四》：“智证麻立干立姓金氏讳智大路，或云智度路，又云一作智哲老。”（P33）“仇道（굳도리）”、“努朕夫得（노프도리）”中“도리”的原义是“돌（石头）”，表示用石头压住寿命之义。但是此“도리”又与蒙古语“拔都”，清代授予有武功者的“霸都鲁”的称号是同一语，即tol、tori，如《始祖赫居世》中“突”、“都利”、“梁”均如此，与李炳铣意见一致。《龙歌卷七·十》：“拔都又作拔突，蒙古语勇敢无敌之名也。”从上我们可以看出“乭”是由“도리”形成的，用于人名是在近世才开始的。《书永篇目》：“音돌，无意。李小童乭中金有德。”（P99）《韩国汉字语词典》据《五洲衍文长笺散稿》云：“乭，音돌，见柳梦寅于野谈人名乭伊氏。”（V1 P172）《古文书》：“人名，韩德乭。”（V17 P119）这里面提到一些tol的吏读写法，如「突」「都利」「梁」这些音假字。但其实tol是还可以训读标记为「珍」，可能取珍宝、宝石的含义，但这个用例的出处很隐蔽。爰新罗王波沙寐錦，即以微叱己知波珍干岐为质，仍赍金銀彩色及绫、罗、缣绢，载于八十艘船，令从官军。是以，新罗王常以八十船之调贡于日本国，其是之缘也。于是，高丽、百济二国王，闻新罗收图籍降于日本国，密令伺其军势，则知不可胜，自来于营外，叩头而款曰：「从今以后，永称西蕃，不绝朝贡。」故因以定内官家屯仓。是所谓之三韩也。皇后从新罗还之。 ————《日本书纪·神功皇后第九》这段记述的是新罗奈勿王王子未斯欣被送去日本当人质的历史。镰仓中后期，卜部兼方将「微叱己知波珍干岐」注音为みしこちはとりかんき，「波珍」这里被训为はとりhatori。「微叱己知」应该就是「未斯欣」的音译，但是「波珍干岐」却不是音译，而是直接用的新罗官品本来的写法。《三国史记·新罗本纪第一·儒理尼师今》记载新罗王国的十七等官品，第四等谓「波珍飡」，出土文字《蔚州川前里书石·己未追铭》将慎六智写为「真宍知波珎干支」，与《日本书纪》中的「波珍干岐」完全吻合。又《三国史记·杂志第六·地理四》：「马突县，一云马珍。」所以根据《释日本纪》和地理志的相关记录，「波珍」的新罗音大致可以还原成바돌patol/pator，这倒确实是跟蒙古语「拔都」「巴特尔」、满语的「巴图鲁」非常的近似了。不过《三国史记·杂志第七·职官上》中注「波珍飡，或云海干」暗示「波珍」表示大海（바다pata）的意思，谚文最早期文献《龙飞御天歌》中把「海」记为parʌl，「波珍」的拟音也与其吻合。但不管「波珍」到底是什么意思，「珍」的新罗语训读为tol基本是肯定的。新罗统一半岛后，景德王大力推行汉化，将原先三国时代的土语地名一一改为汉名，这些历史记载保存了仅有的珍贵的高句丽、百济、新罗古语词汇。《三国史记·杂志第五·地理三》：「石山縣，本百济珍恶山县，景德王改名。今石城县。」可以看出百济语「珍恶」就是石的意思，如果「珍」取训读，「恶」取音读，那「珍恶」大致可以复原为돌악torak，蒙古语石头作「čilaγu」跟这个构拟倒是可能对应。@谭樊马克 先生提到方言中多有독tok的读音。这可能是「珍恶」的「恶-ak」作为一种语缀，元音弱化、脱落，音节进一步缩合形成的。音变过程可能反而是돌악torak>돍tork>돓torh>돌tor/독tok。如果这个能成立，那又延伸到一个老问题了——韩国语 双收音发音的历史 以前是不是都发音的？为什么必须要读其中一个，两个收音都读岂不是更容易记吗？ - 语言。早期的谚文的确是鲜有双收音表记的，但독/돌在半岛方言中表现出的任意性，让人不得不联想到汉藏语复杂的词尾辅音簇消失和脱落后，产生出的异调（比如厌恶和恶毒的恶）和异读（比如茜茜公主和茜红色的茜）。所以韩语双收音的音韵性质，可能还有待大家进一步讨论。编辑于 2019-09-27 18:38​赞同 223​​16 条评论​分享​收藏​喜欢收起​王赟 Maigo​2022 年度新知答主​ 关注“乭”是一个朝鲜自造的汉字，读音为dol，这是一个朝鲜语固有词，意为“石”。既然是固有词而不是汉字词，我觉得把dol当成汉字音去找对应的汉字是不合适的。至少这种方法不具有通用性——很多固有词的读音不在汉字音的范围内，找不到对应的汉字；就算找到了，意思也与原意完全不合。对于“乭”字，我认为处理成“石”是合理的，至少保持了含义，又兼顾了字形。不过这种处理方法也不一定通用。如果需要处理其它吏读汉字，可能还需要一字一议。发布于 2016-03-10 00:05​赞同 66​​7 条评论​分享​收藏​喜欢

李世乭 - 搜狗百科

- 搜狗百科李世乭(韩语：이세돌，别名：李世石，1983年3月2日-)，出生于全罗南道，韩国第三代围棋掌门人，韩国围棋九段棋手，[1]世界顶级围棋棋手。 2012年第14届农心辛拉面杯韩国选拔赛，李世石不敌初段首轮被淘汰。[2]2014年李世石在古李十番棋中独自赢得500万元人民币奖[3]。2016年李世石与谷歌人工智能AlphaGo对弈最终落败。[4]2018年第二届JTBC杯，李世石执黑中盘击败许映皓，夺得个人生涯第五十冠。[5]2019年李世石正式向韩国棋院递交辞职申请书，宣布退役。[6]网页微信知乎图片视频医疗汉语问问百科更多»登录帮助首页任务任务中心公益百科积分商城个人中心李世乭编辑词条添加义项同义词收藏分享分享到QQ空间新浪微博李世乭（韩语：이세돌，别名：李世石，1983年3月2日-），出生于全罗南道，韩国第三代围棋掌门人，韩国围棋九段棋手，[1]世界顶级围棋棋手。2012年第14届农心辛拉面杯韩国选拔赛，李世石不敌初段首轮被淘汰。[2]2014年李世石在古李十番棋中独自赢得500万元人民币奖[3]。2016年李世石与谷歌人工智能AlphaGo对弈最终落败。[4]2018年第二届JTBC杯，李世石执黑中盘击败许映皓，夺得个人生涯第五十冠。[5]2019年李世石正式向韩国棋院递交辞职申请书，宣布退役。[6]中文名李世乭(李世石)展开性别男展开国籍韩国[8]展开出生日期1983年3月2日[9]展开出生地韩国全罗南道[11]展开主要荣誉第15届、16届、18届富士通杯冠军[12]第2届、第3届BC信用卡杯冠军[13]第9届、12届、13届、17届三星杯冠军[14]第7届、第12届LG杯冠军第2届、第3届丰田杯冠军展开世界排名男子第11名(2018年6月6日)展开联赛俱乐部新安郡太平天日盐队展开外文名이세돌、Lee Sedol[7]展开别名sek6展开运动项目围棋展开退役时间2019年11月19日[10]展开职业围棋运动员展开重要事件2016年3月、与谷歌计算机围棋程序进行人机大战[12]展开师从权甲龙道场展开专业特点曾获得多项世界冠军展开展开参考资料：1. 李世石猫眼电影[引用日期2021-12-30]2. 农心杯韩国选拔赛 李世石不敌初段首轮被淘汰-搜狐体育搜狐体育[引用日期2021-10-22]3. 十番棋古力在家乡落败 李世石6-2获胜独揽500万新浪体育[引用日期2021-10-14]4. 李世石再负谷歌人工智能 坦言：机器人展现了完美对决cnr[引用日期2023-02-14]5. 韩国JTBC杯李世石执黑胜许映皓 夺个人第50冠新浪[引用日期2021-09-24]6. 李世石向韩国棋院辞职 结束24年职业棋手生涯_棋牌_新浪竞技风暴_新...新浪体育[引用日期2019-11-19]7. 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一代胜负师李世石宣布退役，如何评价他的职业生涯？ - 知乎

一代胜负师李世石宣布退役，如何评价他的职业生涯？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册运动体育围棋竞技体育李世石一代胜负师李世石宣布退役，如何评价他的职业生涯？11月19日上午，韩国一代传奇棋手李世石九段向韩国棋院递交了职业棋手辞职书，结束了自己25年的职业棋手生涯。 相关问题 为什么Alphago挑战李世石…显示全部 ​关注者115被浏览169,463关注问题​写回答​邀请回答​好问题 8​添加评论​分享​26 个回答默认排序一方一枚爱下棋的童鞋！～​ 关注传奇落幕，英雄不褪色。先放一个2016年人机大战的官方宣传片：2016年人机大战宣传片https://www.zhihu.com/video/1180801012146774016近日，韩国传奇棋手李世石正式向韩国棋院递交了职业棋手的辞职书，这也标志着李世石个人的长达24年的职业生涯正式结束，同时也是一代传奇的落幕。李世石九段1983年生于韩国全罗道，1995年通过定段考试并成为正式棋手，是当时韩国较年轻的棋手。2002年的第十五届富士通杯决赛，李世石以半目微弱的优势击败刘昌赫，拿到了个人棋手生涯的第一个世界冠军，并且创造了围棋世界大赛的最低段位记录。在李世石九段的24年戎马征战的生涯中，他获得了14个个人世界冠军、32个国内冠军，其中还有4个亚洲杯冠军。大大小小加起来一共有50个冠军。（以上数据来自百科数据）。很多棋友在谈到大李于小李谁是最强的棋手，不得不提到一点：2000年，可以是说是李世石九段的辉煌的一年。这一年，李世石九段豪取76胜，只是那年年初输了5盘，胜率是当年最高的。因此他获得了年度最佳的MVP奖。除此外还有2006年的84胜，2008年的82胜，2010年的72胜，个人职业生涯2007年年度最高胜场为90胜。李世石九段的棋风就是属于典型的力战型棋风。在任何情况下都表现出极度冷静，他的力量可用“快”、“准”、“狠”等词来形容。在方寸棋盘、黑白之间敏锐地抓住对手致命的错误主动出击，以强大的力量击垮对手。同时李世石九段还是僵尸流的先行者，翻盘术的引路人，还是棋局上“搅屎棍”的代名词。他，李九段还是一个伟大的斗士，伟大的胜负师。与古力亦敌亦友自古英雄皆惺惺相惜。羽坛有林李，球坛有C罗与梅西，棋坛有古李。在收到李世石九段的辞职信的信息，李世石的好朋友、强对手古力九段，立即在其新浪微博中写道：“感谢你一直作为我追赶的目标，陪伴我前进。依稀记得你参加说过，即使从山顶滑落我也不后悔，因为我曾经精彩活过。一杯敬过往，一杯敬明天。希望今后你能活成独一无二的李世石。”古力虔诚地对彼此过去的比赛以及李世石的棋手生涯表达的感谢，尊重他的选择，并且祝福他的未来。古力九段与李世石九段两人，是彼此最大的对手，私底下也是好朋友。古李两人，正式对局数目也划定为51局，两人的比分是25：25。1盘棋无胜负，这样的对局结果多么地令人惊叹啊，多年来两人棋盘上交手，方寸不让，最后还是打成平手。这样的对手千年难觅。在2013年的时候，古力大婚，那时李世石还参加来他的婚礼，并且给上了大祝福。早在今年头，古力九段就知道了李的退役计划了，只是没有想到这一天来的这么快。也许，古力之间再也没有正式的对局了。一想到这里，古力难免有些失落。他们给棋坛留下了25:25的佳话传奇。神之一手“挖”李世石是全人类中唯一一个战胜过AIpha Go的棋手。2016年3月在韩国掀起了一场轰轰烈烈的人机大战，代表人类出战的李世石九段与谷歌人工智能Alpha Go进行五番棋人机大战。前三局的鏖战，李世石九段皆以失败告终。胜负其实已经分晓，但根据比赛规则，必须下完五局。此时代表全人类出战的李世石能不能为捍卫人类尊严扳回一城呢？在第四局的第78手棋中，李世石九段下出古力称之为“神之一手”的挖（围棋术语，在对方的两子之间下一手棋），在这一妙手一出，Alpha Go程序陷入混乱，导致其棋盘右侧上的黑子顿时死亡。接着下了几步臭棋后，Alpha Go立即投子认输。随后，李世石九段整理衣冠进入新闻记者招待会，现场传来来雷鸣般的掌声。这一刻，人类值得欢呼。李世石九段，用自己的坚韧的意气和顽强的斗志，捍卫来一个棋手的尊严，不，应该说是人类的尊严。这一点上说，李世石九段就是一个英雄。后来，李世石九段的第78手棋经过职业棋手的多次研究一致表明实际上并不成立的。但是，正是因为这一手棋是超越了思维计算的神来之笔才能战胜当时强大的Alpha Go。第78手棋，应该被历史所铭记。碰上中国围棋第一人柯洁今年3月的韩国三一运动一百周年记念围棋赛在首尔举行，柯洁中盘执白完胜李世石九段。赛后，李世石九段表示，柯洁年轻有为。且说明自己有退役的想法。哎，没想到这么快就要退役了。2019都还没有过完。李世石九段职业生涯中一共和柯洁交手18次，其中只胜了5次。对柯洁的胜率比较低。柯洁的第三的世界冠军就是击败李世石九段而夺得的。之前的柯洁年少轻狂，曾放言：“就算李世石战胜了Alpha Go也战胜不了我。李世石作为一代传奇该落幕了。”之前柯洁的微博言论改名为棋士的柯洁微博如今，真是是传奇落幕了。中国围棋国家队领队华学明七段评价李世石九段：“他是一个个性鲜明，风格独特的棋手，而且还是一个十分纯粹的棋手。”感谢李世石九段曾经给我们，千千万万的棋迷带来的精彩对局，以及感谢他对围棋事业贡献。祝福他。致敬：传奇落幕，英雄永不褪色。编辑于 2019-11-21 11:00​赞同 279​​44 条评论​分享​收藏​喜欢收起​才没有自由职业者，预言家​ 关注一.李世石曾经年少轻狂，可能比较直率吧。厉害的人只要专注下棋就好，不用去想其他的事情。所以李世石是受记者们欢迎的一个棋手。1.2001年第5届LG杯决赛，18岁的李世石仍然“童言无忌”地表达了对棋坛巨人李昌镐的轻视：“在所有高手中，昌镐的力量是最差的。”结果初出茅庐的李世石2比3不敌李昌镐！2.2003年10月第8届LG杯八强战前的新闻发布会上，有记者问卫冕冠军李世石，李昌镐、马晓春和曹薰铉哪一个能让他放在眼里？20岁的李世石虽然肯定了坐在身旁的李昌镐是“世界第一”，但却再次语出惊人：“当然我选择的范围里没有包括马晓春。”要知道，年长他19岁的马晓春当时是中国仅有的两位世界冠军之一（另一位是俞斌），曾经两夺世界大赛冠军，而当年的李世石也只是三冠而已。3.2005年1月第二届丰田杯世界围棋王座战李世石与常昊冠亚军决赛前，李世石声称自己“有65%至70%的胜算”，并且说“我觉得战胜常昊应该比战胜王檄更轻松”，而当时两人的总战绩其实是常昊4比1遥遥领先。4.直到2010年第12届农心杯前，已非少年（27岁）的李世石面对10位中日高手仍然狂言要豪取“十连胜”。5.首届“江原乐园杯”中韩围棋擂台赛，李世石在突然宣布婚期的同时，又放出“有这样的状态，来个二三连胜应该没有问题”的狂言来。 结果第二轮李世石输给陈耀烨（李世石第一轮赢朴文垚）6.2003年LG杯八强战，李世石：“我明天一定要用华丽的着法痛击对手，体现出世界冠军的风采来！“结果李世石中盘负赵汉乘。7.李世石曾说“我有三段就够了，有实力就行，要段位有何用？”8.2018年，文在寅总统特意邀请李世石出席平昌冬奥会开幕式。李世石在开幕式前一天在一场半决赛中输棋。赛后有人问李世石参加冬奥会开幕式的情况，李世石说自己身体不太舒服，可能不会去了。------放了总统鸽子附：据韩语翻译李哲勇介绍，上次在北京举行农心杯赛期间，不少记者都采访了李世石，其中有一段关于李世石炮轰聂卫平、马晓春的说法流传甚广。李哲勇说，当时李世石的原意是这样的：因为有曹薰铉、李昌镐这两位精神领袖，所以韩国围棋才有今天的强大。但中国的聂卫平、马晓春这两位前辈棋手却没能成为中国围棋的精神领袖，他们没有发挥出应有的作用，这也是中国围棋落后于韩国围棋的一大原因。---------------------------------------二。十四次世界冠军，仅次于李昌镐。三.拒参加段位赛早先中韩两国的段位制度都是沿袭日本棋界的做法，棋手升段必须参加专门的段位赛。但当时只有三段的李世石觉得段位赛毫无意义，因此公开扬言有三段的段位对他已足够了，他从此再也不参加韩国的段位赛。那时李世石实力已经非常强劲，拥有好几个国内头衔。如果老是三段棋手力压九段棋手，这段位的“权威”何以维护。于是韩国棋院便制定了凡得国内比赛的亚军可升一段，冠军可升两段，世界冠军可升三段的新规定。结果就在升段新规定出来不久，李世石便两夺世界冠军，在三个月内从三段直升至九段。韩国棋院的一位官员介绍说：“赶快把李世石弄到九段，省得他在段位赛中捣乱。”李世石的升段风波也对中日棋界产生了不少的影响。日本棋院、中国棋院都出台了在世界比赛中夺得冠军可以升段的相关规定。中国有位资深的棋手坦率说：“若不是有李世石这样的棋手出来闹一闹，各国棋坛的升段新规定别说出台，恐怕连想都没人想到。”四。拒绝参加选拔赛2003年，在获悉农心公司方面确定李昌镐为参加农心杯赛免选棋手的决定后，李世石宣布不参加农心杯选拔赛。他说：“我并不是因为我没有成为特惠棋手而弃权，而是反感给李昌镐九段一人特惠的赛制。5个名额都一视同仁地通过选拔方式产生，那才是公平。说设立特惠名额是为了组成最强代表团，但就是李昌镐九段落选了，那样选出来的代表团也是很强。再说，就算不是最强代表团，那又怎么样？”不过，李世石放弃农心杯选拔赛也仅限于这一届，2004年起，农心杯主办方照样给李昌镐以免选权，但李世石还是参赛了。五。韩国规定为国家做出贡献的优秀体育人才可以免除兵役，亚运会冠军可免除兵役。通过东洋证券杯、应氏杯和富士通杯获得冠军或亚军而取得兵役特惠。但李世石并非因此免除兵役，而是因为他初三即退学专攻围棋，只拿到小学文凭，韩国兵役制度规定，学历过低影响军队整体构成，缺乏对于军事理论的理解能力，免除兵役。六.2008年汶川地震，李世石献爱心 亚洲杯冠军奖金全捐给四川灾区。2008年亚洲杯冠军奖金约12.25万人民币。七.独立抵抗中国一冠群，没有李世石的话，2005到2012年韩国只有7人次的世界冠军，中国将提早7年独霸世界棋坛。八。差点把柯洁拉下马。2015年梦百合杯决赛，赛前，柯洁说：“ 李世石之前说他有五成希望取胜，我想如果一共是一百成的话，他有五成。另外我想说，传奇是时候落幕了。”第一局，柯洁的执白不败金身，最后一盘止于李世乭。第二第三局柯洁扳回。第四局，柯洁官子的不细腻输了。第五局从布局伊始，李世乭就遭到了柯洁的压制。形势本就不好，又弈出116的错觉，局面一下子就变成了柯洁胜势。然而官子战中，柯洁就像第四局一样，过于随意。李世乭的白棋耐心的可怕，静静的盯住黑棋静待机会。一损再损之下的黑棋，从盘面十多目的棋，竟然变成了要贴不出目。透过电视画面，很清晰的看到柯洁崩溃的状态。两眼通红，头发已经被揪成一团乱麻，瘫倒在对局室的椅子上，落子也几乎是 有气无力的扔到棋盘上。柯洁出于悲观形势判断，走出了245的靠，被李世乭机敏一接，黑棋又损一目。此时黑棋盘7告负的概率很高，大好局势眼见就要葬送。下到这里，柯洁的心彻底凉了。然而李世乭此时面无表情，此时的他已然对胜负了如指掌。黑棋虽然盘面7目，但是由于中国规则，黑棋有粘劫收后3/4子获胜的可能。（粘劫收后可以参照本篇）柯洁仍未落败。 根据局后的研究，此时黑棋劫财依然不足，只要李世乭接下来走对，柯洁将品尝到亚军的苦果。读秒中李世乭250手落在了A11，出于逆收的心态却成了本局最后的败招。柯洁T7扳粘后，粘劫收后，3/4子获胜已成定局。 比赛一直进行到了晚上，柯洁落下本局最后一手281后，瘫坐在沙发上，手捂着脸一言不发。李世乭面无表情，就这样静静的坐着。这一刻的时间，仿佛凝固了。当裁判告知，黑棋3/4子获胜时，点错目的柯洁竟然不敢相信自己赢了。从大喜到大悲，从大悲到大喜，两小时间柯洁完成了人生一次大起大落。就像15年前的LG杯决赛一样，前一代的王者李昌镐给后来的霸主李世乭好好的上了一课。这一届的梦百合，新与老的胜负师也完成了传承。就这样，这场波澜壮阔的大戏落下了帷幕。----------------------------九.李世石擅长鬼手。鬼手是日本围棋术语。指冷僻而不易为人注意的凶狠、巧妙之着。1.2003年李世石韩国KAT杯团体赛上，执黑对洪章植李世石征子不利还征吃，洪章植以为天上掉馅饼。黑73挖图穷匕见！李世石弈出惊人的鬼手！黑棋虽然征吃没吃住白棋，却把右下角三块白棋吃住。瞬间胜势不可动摇，李世石中盘胜。2.2018年1月的第五届世界围棋名人争霸赛李世石执黑对连笑163挖绝妙。白棋有A,B两边能吃黑棋的棋筋，163想要同时防住白棋吃两边的妙手。读秒中164失误。实战李世石黑5又是妙手，补住左边白棋拉回。事实上164如下图还是白吃黑棋筋胜。白12是最后的败招，最终黑13一锤定音，下方白棋最终全军覆没。李世石中盘胜。连笑内战内行，外战外行，世界大赛最好成绩是第十三届春兰杯四强！国内大赛冠军倒是拿了好多个。--------------------------------3。第一次人机大战第四局，李世石执白惊天一挖此后Alphago接连犯错终于让李世石拿到了这弥足珍贵的一胜。这是人类第一次也是最后一次击败Alphago。足以载入史册！4.2002年中韩新人王对抗赛，李世石执白对彭荃这190确实出乎彭荃意料之外。黑棋盘面优势，但是右上角打劫活。右上的棋形在93手就已定型，李世石当时就看到了这手棋，但他却隐忍了将近100手，待劫材补尽之后才图穷匕见发动致命一击。终局白棋4目半胜。注：彭荃外号大脸猫。2004年第五届春兰杯季军，2004年第五届应氏杯四强。哦，不，是……-----------------------------------------------------5.2011韩国Olleh杯冠军赛五番棋决赛第4局李世石执黑对李昌镐最终李世石半目胜。6。第12届农心辛拉面杯中日韩三国围棋擂台赛第2局李世石执黑对井山裕太形势不利的井山裕太对中间的黑棋展开进攻，李世石无奈之下终于祭出了6位接的鬼手，原来角部黑棋可以通过劫争强行紧住白棋的气，这样白棋再想进攻黑棋无异于痴人说梦，李世石凭此一举锁定胜局。注：井山裕太是日本长期第一人，棋士生涯已累计获得63次正式棋战冠军（其中七大头衔战50冠）2018年第22回LG杯亚军，2013年第25回亚洲电视杯冠军，2018年第2回世界最强棋士决定战亚军。------------------------------------------------------7。2009年围甲联赛第4轮，李世石执白对周睿羊你没看错，李世石征子不利还跑了出来参考图二 原来，当黑1得意地征吃时，白2扳是异常酷烈的引征，黑在右下角正常应对已经无法防住引征，只好黑3拔三子，白4穿裂无忧角进行转换。评判这个回合的得失，一般来讲，中腹提子开花30目，何况是在天元附近拔掉三子，黑棋所得从理论上讲无法以目数估量，但结合实战，却发现黑3却无多大的实际效率，因为中央的势力原本就是黑棋的，而以后白A冲，黑还要异常痛苦地去吃两子……　　而白4穿裂黑无忧角后，局部作战白棋已经占有主动，黑棋中央的势力虽大却无法辐射到这里，而右上的劫争，因白仍有A位的数枚大劫材，黑却不敢启动……　　如此，白将一举逆转形势。沉思良久，黑1只好忍耐长出。最终李世石中盘胜。注：周睿羊以前也是被诟病内战内行，外战外行，不过自从2013年，他获得第一届百灵爱透杯世界围棋公开赛冠军后，就再也没有人说了。这图中间那个就是周睿羊！8.2012年真龙杯世界围棋巅峰对决在南宁举行，结果 李世石执白在劣势下再次施展“僵尸大法”，成功逆转谢赫，在围棋联赛东家举办的邀请赛中夺冠。白2这步棋很具视觉冲击谢赫的黑3应错了，应该走A处，还难解难分。之后应对基本上是必然的，右下角走成打劫，黑棋劫材不够。最终李世石中盘胜。--------------------------------4.21更新----------------9.2006年春兰杯八强战，李世石执白白2这步棋太匪夷所思了狮螺壳里做道场，竟然活出一块棋，吃惊的下巴都掉下来！-----------------------5.6更新--------------十。擅长翻盘有好奇的网友统计了李世石14个世冠决赛棋局，利用人工智能分析软件为KATAGO进行了复盘分析。1、统计指标为第50手胜率。2、黑贴5目半的对局，黑白初始胜率比为55：45；黑贴6目半的对局，黑白初始胜率比为49：51；黑贴7目半的对局，黑白初始胜率比为41：59。3、以初始胜率为基准，当第50手胜率高于初始胜率5个点，则认为布局成功，用红色标注。若胜率与初始胜率的差别在5个点以内，则认为旗鼓相当。而胜率低于初始5个点，布局失败，用绿色标注。统计结果如下：一共统计34盘对局，李世石布局成功12盘，布局失败15盘。其中，布局成功被逆转只有2盘，而布局失败后成功逆转的则有11盘。被逆转率为16%，逆转率则为73%，好惊人！这位网友在复盘李世石的这34盘棋的时候，发现李世石布局的一个最大特色也是他的绝技，就是一开局就搅，搅完之后，要么胜率大涨，要么胜率大跌。胜率大涨的棋，就赢了，胜率大跌的棋再接着继续搅。李世石控制比赛的能力非常强大，只要布局成功，拿下比赛就是十拿九稳。而在逆风局，李世石的翻盘功力比李昌镐很强。特别是和古力的对局，一搅一个准，成功率特别高。李世石的这种棋风是建立在强大而深远的计算力基础上的，如果对手不具备和李世石匹敌的中盘计算能力，布局结束后，胜率可能就只有个位数了。而且即便是暂时领先，只要中盘一个失误，胜率就会立马跳水。李世石最大的特点是棋型敏感，官子超强，比赛专注力高，这种棋风就是为搅棋翻盘而生。有一种棋手，布局看似平平无奇，中盘异常敏锐，这边搞一下，那边搞一下，像变魔术似的，三五回合就把对手打趴下，这样的棋手叫李世石。李世石有句名言：我算不清的，别人也肯定算不清楚。搞就是啦。2016年之后，李世石的成绩就乏善可陈，其他棋手研究AI，布局四个简单定式下完就劣势了。也许是AI打击的太厉害吧。编辑于 2022-05-24 20:15​赞同 130​​11 条评论​分享​收藏​喜欢

如何看待 Deepmind 宣称最新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子？ - 知乎

如何看待 Deepmind 宣称最新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册人工智能围棋机器学习AlphaGo如何看待 Deepmind 宣称最新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子？进入圆桌 » 人机对弈终章 ，参与更多相关讨论。显示全部 ​关注者289被浏览184,347关注问题​写回答​邀请回答​好问题​1 条评论​分享​25 个回答默认排序量子位​2020 年度新知答主​ 关注首先，Don't Panic! 关于让三子，AlphaGo首席研究员David Silver下午通过邮件做了个声明。简单来说，就是新版可以让旧版三子，不代表能和棋力与旧版差不多的人类棋手对弈时，也能让三子：新版本的AlphaGo, 已经过几百万次的自我训练，并在检测旧版本弱点方面表现出色。也因此，新版本的AlphaGo可以让旧的版本三个子。但当AlphaGo与从未对弈过的人类棋手对局时，这样的优势就不复存在了，尤其是柯洁这样的围棋大师，他可能帮助我们发现Alphago未曾展露的新弱点。这样的衡量标准是无法比较的。对于本周的第二轮和第三轮对局，我们拭目以待。The new version of AlphaGo has trained against itself millions of times, and has learned to become very good at exploiting the weaknesses in previous versions. That's why it's about three stones stronger in head-to-head games against its older self. But that doesn't mean anything when it comes up against a human player with whom AlphaGo has never trained - particularly a great master like Ke Jie, who can uncover new weaknesses we don't know about. The scales just aren't comparable. We are excited for the second and third games this week!再说一下让三子是怎么实现的。以下内容整理自哈萨比斯、席尔瓦今日上午的主题演讲，还有今日午间量子位对这两位DeepMind核心人物的专访。DeepMind对新版AlphaGo的介绍，主要提到了三点：运行于谷歌云，但只用一个TPU机器自学成才，AlphaGo自我对弈提高棋力拥有更强大的策略/价值网络让三子，靠的是通过自我对弈的不断训练，获得了更强大的策略/价值网络。为了讲清楚新的策略/价值网络强在哪里，还是应该首先介绍一下AlphaGo的算法如何构成。席尔瓦介绍，量子位搬运如下。当初DeepMind团队，之所以选择围棋方向进行研究，一个重要的原因在于围棋是构建和理解运算的最佳试验台，而且围棋的复杂性远超国际象棋，这让电脑无法通过深蓝一样的暴力穷举方式破解围棋的奥秘。击败李世乭的AlphaGo，核心是一个卷积神经网络。DeepMind团队希望AlphaGo最终能够理解围棋，形成全局观。席尔瓦表示，AlphaGo Lee由12层神经网络构成，而AlphaGo Master有40层神经网络。这些神经网络进一步细分为两个功能网络：策略网络（policy network）价值网络（value network）在这两个网络的训练中，使用了监督学习和强化学习两种方式。首先基于人类的专家库数据，对策略网络的上百万参数进行调整。调整的目标，是让策略网络在相同的情况下，能够达到人类围棋高手的水平：下出同样的一步棋。然后是强化学习，让人工智能进行自我博弈，这一训练结束后，就形成了价值网络，这被用于对未来的棋局输赢进行预测，在不同的下法中作出优劣判断。通过策略网络，可以降低搜索的宽度，减少候选项，收缩复杂性。而且不会让AlphaGo下出疯狂不靠谱的步骤。另一方面，通过价值网络减少深度，当AlphaGo计算到一定的深度，就会停止。AlphaGo不需要一直穷尽到最后。把这个两个结合起来，就是AlphaGo的树搜索。通过策略网络选出几个可能的路径，然后对这些路径进行评估，最后把结果提交给树顶。这个过程重复几百上千次，最后AlphaGo得出赢棋概率最高的一步。那么新的策略/价值网络，到底强在哪里？AlphaGo Master这次成了自己的老师，用席尔瓦的话说，这位围棋AI是自学成才。它从自我对弈的棋局里进行学习，积累了最好的训练数据。“上一代AlphaGo成为下一代的老师”席尔瓦形容道。通过AlphaGo的自我博弈，不断吸取经验、提高棋力，这一次AlphaGo用自我对弈训练出的策略网络，可以做到不需要更多运算，直接给出下一步的决策。这种改变明显减少了对计算力的需求。另一个价值网络，也是基于AlphaGo的自我对弈进行训练，通过对弈后的复盘，价值网络能够学到哪一步是关键所在。通过高质量的自我对弈，训练价值网络预测哪一步更重要。席尔瓦表示：“在任何一步，AlphaGo都会准确预测如何能赢”。这个过程不断反复迭代，最终打造了一个更强大的AlphaGo。自我博弈，带来数据质量的提高，从而推动了AlphaGo的快速提升。如果你认真读，会发现，新的策略/价值网络，不仅带来了棋力的提升，还减少了对计算力的需求。DeepMind说，这次和柯洁对战的AlphaGo Master，运算量只有上一代AlphaGo Lee的十分之一。所以单个TPU机器足以支撑。AlphaGo团队的黄士杰博士也在朋友圈表示，最新的AlphaGo可以被称为单机版。而上一代AlphaGo使用了分布式计算。在会后接受量子位采访时，席尔瓦证实此次AlphaGo仍然使用了第一代TPU，而不是前不久公布的第二代。另外席尔瓦澄清说：“今年升级版的AlphaGo是在单机上运行的，它的物理服务器上部署了4个TPU”。如此前一样，DeepMind证实也会公布这一代AlphaGo的相关论文。我们一起慢慢等。更多今天发布会的细节，欢迎查看量子位的文章：新AlphaGo首度揭秘：单机运行，4个TPU，算法更强（专访+演讲） - 知乎专栏编辑于 2017-05-24 17:53​赞同 100​​17 条评论​分享​收藏​喜欢收起​南极捕鱼的潘达​​围棋等 2 个话题下的优秀答主​ 关注谢 @Haochen Liu 提问 5月24日，在未来围棋峰会会场上，DeepMind团队首席科学家David Silver介绍了AlphaGo的最新进展。其中的这张图，吸引了吃瓜群众的眼球。简单说，就是最新版的AlphaGo（以下简称Master），能够让对战李世乭版本的AlphaGo（以下简称AlphaGo-Lee）三子。让三子是什么概念？有请柯洁为大家解说。这个问题，我们还可以再深入一点讨论。前几年的《围棋天地》杂志，每期有个固定栏目，《36问》，就是问一位职业棋手36个问题。其中一问就是，你认为你和围棋之神的差距多大。我的印象中，除了个别奇葩答案以外，认为棋神让自己三个旗鼓相当的职业棋手是最多的。与之对应，AlphaGo的机械臂，黄士杰博士，去年也曾在推特上说，他也认为围棋之神不能让顶尖职业棋手四个子。等等，现在Master能让AlphaGo-Lee三子，而AlphaGo-Lee战胜了李世乭，那么Master岂不是至少能让李世乭三子？也就是说，最新版本的AlphaGo，已经和围棋之神能够平起平坐了？非也。去年5月，就在AlphaGo-李世乭五番棋之后，David Silver在伦敦大学学院做报告，其中也有一张类似的图。（这图拍的，应该召唤饶罗翔老师）图中说，AlphaGo-Lee能够让Nature杂志上那一版本的AlphaGo（以下简称AlphaGo-Nature）三到四子。这里的让子是带贴目的，所以要打一个小小的折扣。打完折扣以后取平均值，可以认为AlphaGo-Lee能够让AlphaGo-Nature三子。注意，在这张图里，AlphaGo-Lee的等级分是4500分！而今天峰会上的图，AlphaGo-Lee只有3600+分。这也容易解释。在上图的左下角，有一行小字：“注意：等级分评估基于自对弈结果”。也就是说，4500这个分数是AlphaGo的不同版本之间互相战斗之后，根据比分评估的。而3600+这个分数，是根据AlphaGo-Lee与人类的对局结果评估的。AlphaGo-Lee和人类一共就下了五盘棋，也就是对李世乭的4胜1负。李世乭当时的等级分在3550分左右。根据贝叶斯ELO算法，将AlphaGo-Lee的分数定为3600+，恰如其分。那么问题来了，按照AlphaGo自评估的4500分，她理应碾压李世乭，为什么最后还输了一局呢？这里涉及到一个概念，“过拟合”。过拟合，在机器学习领域指，在训练AI的过程中，因为样本太少或训练时间太长等原因，训练结果只适应（特殊的）训练样本，而不适应一般情形。用一张图说明。绿线代表过拟合模型，黑线代表正则化模型。虽然绿线完美的匹配训练数据，但太过依赖，并且与黑线相比，对于新的测试数据上具有更高的错误率。 （来自维基百科）过拟合这个概念，具体表现到AlphaGo身上，就是新版本的AlphaGo更善于对付旧版本的AlphaGo，而相对不善于对付一般性的对手，比如李世乭。官方的解释也出来了： 黄博士刚刚澄清，经过大量实战，新版本确实可以让V18三子达到百分之50左右的胜率，但这不代表可以同等转换到和棋手之间的对弈中。因为新版本完全了解旧版本的弱点，旧版本不会像人类一样总结经验，新旧版本之间的让子棋对弈只是为了量化新版本的进步程度，无法证明和人类棋手的结果。 这里提到的“新版本完全了解旧版本的弱点”，就是过拟合的具体表现。讲回DeepMind团队今天的报告。现在再看这张图，应该就豁然开朗了。Master的4700分，同样是基于自对弈的评分。Master能让AlphaGo-Lee三子，可能含有过拟合的水分。因此，Master能否让柯洁三子，以现有数据无法判断。----也许你想问，Master到底能让柯洁几个呢？首先，实战是检验真理的唯一标准。在没有真正下过让子棋之前，以下的分析属于纯猜测。我的看法是，棋手的水平越高，让子的难度就越大。刚学围棋的人，可能被一个连业余段位都没有的棋手让九个以上。水平相当的业余棋手之间，有“互让三子好胜负”的说法。而据 @傅奇轩 说，李世乭九段经常在北京，找业余6段棋手下带彩的让三子棋。一盘一万美金，李世乭大致胜负各半。顶尖职业棋手和高水平的业余棋手相比，可以算是两个世界的人，但最多也就让三个子。想让柯洁三个子，难度非常大，也许棋神能做到。另外，AlphaGo也有技术问题要解决。对李世乭版本的AlphaGo，逆风局稳定性远不如顺风局。而让子棋从一开始就是大逆风局。AlphaGo在逆风局会如何表现，是未来的一大看点。个人观点。如果现版本的AlphaGo对战柯洁，我觉得让两个子会有看头，让三个子我all in柯洁。柯洁应该对自己有信心。今天他发的微博，大概是这个小心机婊在给自己减压吧。无论如何，明天，持白棋的柯洁，请加油！编辑于 2017-05-26 21:53​赞同 179​​64 条评论​分享​收藏​喜欢

李世乭 - 搜狗百科 - 搜狗百科

- 搜狗百科 - 搜狗百科网页微信知乎图片视频医疗汉语问问百科更多»帮助首页任务任务中心新人成长任务公益百科积分商城个人中心李世乭返回词条李世乭（韩语：이세돌，别名：李世石，1983年3月2日-），出生于全罗南道，韩国第三代围棋掌门人，韩国围棋九段棋手，世界顶级围棋棋手。2012年第14届农心辛拉面杯韩国选拔赛，李世石不敌初段首轮被淘汰。2014年李世石在古李十番棋中独自赢得500万元人民币奖。2016年李世石与谷歌人工智能AlphaGo对弈最终落败。2018年第二届JTBC杯，李世石执黑中盘击败许映皓，夺得个人生涯第五十冠。2019年李世石正式向韩国棋院递交辞职申请书，宣布退役。企业推广免责声明用户协议隐私政策编辑帮助意见反馈及投诉©2024 SOGOU.COM 京ICP备11001839号-1 京公网安备11000002000025号北京市海淀区中关村东路1号院9号楼搜狐网络大厦 010-56899

【数据分析】AlphaGo眼中的李世乭&李世乭最后的机会 - 知乎

【数据分析】AlphaGo眼中的李世乭&李世乭最后的机会 - 知乎首发于与时间无关的故事切换模式写文章登录/注册【数据分析】AlphaGo眼中的李世乭&李世乭最后的机会Heinrich​仓储机器人领域用自己的DCNN把李世乭过去曾下的295盘棋，30366步分析了一下，然后再过去的两局中验证了一下，得到很多有意思的数据。因为我的围棋水平实在太差，所以把所有提取的数据发上来跟大家分享一下，供围棋高手们分析，欢迎批评指正。第一部分 AlphaGo眼中的李世乭先上两个图大家感受一下：图1第一局李世乭落子93步，横轴是时间轴（93步），纵轴暂时可以理解成李世乭在落子时所面对的难度，难度越大蓝色条越矮。红色是李世乭的历史水平，中间的线是平均值，上下的小棒是方差，你可以理解为” 李世乭在以前下到这个时候所遇到的局面是否相似，越相似越短“图2第二局李世乭落子105步，这里请大家注意，横轴只是李世乭落子的次数，并非对应棋盘上的步数，因为上图缺了AlphaGo的落子。可以看到，李世乭在第一局开始的优势明显没有第二局开局明显，而终局时基本是完全被AlphaGo压制。那么这个蓝条到底是什么，它是怎么得出的。如下图:图3这是AlphaGo所使用的卷积神经网络CNN在分析棋盘后得到结果的示意图。经过分析，得到了一个围棋棋盘19*19=361个位置的预测概率。概率越大代表棋手下一步越有可能在这里走子。图1图2的分析中，蓝条的高低，就是这里图3中361个概率的最大值。（如果你懂卷积神经网络，下一段不用看，直接跳到下一个分割线）=================================================================# 但是最好玩的地方来了！# 因为这是一个概率分布，所以361个点的概率总和一定为1# 也就是说：# 361个点中最大值越大，其他360个点就越小（请记住这句话，后面有用）# 这里给这个最大值起个名字：预测最大概率。不行，6个字太多了，我懒，叫它P好了。# AlphaGo在开始思考时，第一件事就是去算这个P。# P有如下含义：# P越大（蓝条越高），其它值就越小，说明棋手可以不用纠结，直接在最大值落子就好# P越小（蓝条越低），其它值就越大，很有可能出来一个0.5 和一个0.4 两个概率，然后棋手就要在这两个地方纠结了。# 请回头看看图1图2，你就知道李世乭这两盘棋有多纠结了。# 然后第二个问题，AlphaGo是怎么得到图3样式的概率分布呢？#图4# 大概就是这个样子，先将围棋棋盘分解成三部分，1黑棋，2白棋，3不允许落子的地方。然后的原理打个比方是这样的：第一层有64个卷积核，每个卷积核负责在期盼上搜索特定的目标，比如1号卷积核在左上角发现一个眼，2号卷积核在旁边也发现一个眼。然后第二层发现在第一层找到了两个挨着的眼，然后判断左上角已经被两个假眼占领。第三层判断这两个假眼有威胁，但是可以试着吃一下。以此类推，一层层抽象化，概念化，直到判断出最终的概率分布图。# 当然，现实总是残忍的。# 因为没人知道到底这些卷积核真实是干什么的，再放个图大家感受下图5# 这是第一层的卷积核# 除了第五行前两个卷积核（其实是一个卷积核的两个特征），是在找最普通的眼，你能看出来# 其它的完全不知道它在找什么……（所以将来我要把没用的都剪枝掉）# 然而它就是找到了。# 还给出了正确的预测。# 如果只考虑最大的概率P，这个模型在17,427,622 次预测中准确预测了33%# 但是如果考虑前10个最大的概率作为备选，准确率可以达到76%以上。# 这是我用的模型，跟AlphaGo比块头小了很多。跟@田渊栋 老师在Facebook用的模型同样没法比。田老师的模型横着有12层，我只有8层，田老师的模型竖着最少有92个卷积核，我的最多只有64个。我只把棋盘拆成了3个二进制特征，而田老师拆了25个，而且还是连续值特征。没办法，GPU不够用，田老师在FACEBOOK用四个GPU同时训练，而我们整个研究所只有一个，还要大伙一块用，穷鳖哭晕在厕所。# 但是这样已经足够了，因为：# 卷积神经网络只负责减少搜索的难度# 从原来的361选一，现在变成了10选一# 至于后面的10选一怎么选，大家去看田老师的专栏就好。=================================================================现在你知道了蓝条是怎么来的了，也就是我在前文所说的，AlphaGo眼中的李世乭表现如何，因为蓝条是CNN得到的。好了，那我们看一下李世乭的历史纪录。我抓取了李世乭过去下过的295盘棋，共30366步图6这是李世乭在下这3万手棋之前所面对的概率P的直方图，在50%~100%这一概率范围依然有6693手，为23%也就是说每五手棋中李世乭是有一手是面临着并不那么纠结的决定。然而这个数字在这两场比赛中分别为多少呢？第一场: 15手，16%第二场：22手，20%那么在他真正落子的棋，在CNN看来是概率为多少的棋呢？图7右侧为放大了50%~100%的部分。这里注意下图6和图7的区别：图6是在李世乭落子之前CNN判断其落子的最大概率，而图7是李世乭真正落子位置在CNN看来出现的概率。注意这里的纵轴是历史中出现的次数，不是概率，这里是直方图。下面是李世乭在与AlphaGo第一场比赛中各落子的CNN预测概率，右侧为大于50%的次数（对应图7）：图8然后是第二场的：图9第二局中李世乭的行动明显更加符合模型预测。至于开始的图1与图2：分别是将过去李世乭的295盘棋全盘的预测概率拉伸到和AlphaGo的两次对局相同的长度并计算出的均值与方差。红线反应了在李世乭以往的棋局中所面临的棋局被CNN判定的情况。在第一局中，除了少数几手，李世乭的盘面几乎完全在平均值以下，而第二局在开局则明显在平均值以上，而过了30手（全局60手）便急转直下。再来看看比赛的时间线：在第一局比赛186步中（各93步），我的CNN预测到了AlphaGo的61步，预测到了李世乭70步，如下:图10（李世乭黑先）这里的横轴已经调整为正常的步数，李世乭为奇数，AlphaGo为偶数，红点的地方是预测正确的地方。第二局比赛186步中，预测到AlphaGo的76步，预测到李世乭67步，如下：图11（ALphaGo黑先）如上两图我将纵坐标从最大概率P换成了概率分布的方差，因为方差更能反应CNN预测结果各个结果间的差距，当然后来发现用最大概率P和方差得到的结果是一样的……关于用概率去分析局势的想法只是我的一个很不成熟的猜测，所以我按照网上的评论选取了有争议的几个点进行了验证。从第一局开始：图12李世石第7手，没有按常规布局在上边连片，而选择走在右边。李世石自己在职业比赛中从未使用过这一开局，甚至整个职业围棋界，没有人见过这一开局。【火线速递】——李世石的策略与AlphaGo的弱点图13图14可以看出，李世乭的第七手的确出乎了CNN的预测，而一般开局相对固定，应该是比较好预测的。而第二局李世乭在前50手都是在预测范围内的。引用自@高飞龙实战白A一步的“自创新招”，最终下成了局部这样的变化，大家可以看到黑棋在棋盘的左下中部形成了一块大空，而这空凭空出现，可以说是白棋白送给黑棋的，所以可以说局部大损。从前面白80的“缓手”，到这里的大损，AlphaGo始终判断自己全局的胜率较高，即全局占优。而当时大多数人都认为白棋不好。如何评价第二局比赛 AlphaGo 又一次战胜李世石？ - 高飞龙的回答图14我们看到Alpha第80手棋实际上是在预测之外的一步棋（无红圈），应该是其他的评估网络得出的结果。但是这之后概率明显开始上升。下一个焦点在第86手。白86断，又是棋谱里没有的下法。不过对局至此，我们对此已经并不惊讶。这步断的意图对人而言很好理解，由于黑棋右边很厚，白棋想通过弃子整形，使黑棋的厚势变得重复、效率低下。从人的角度来看，这是白棋最明显的意图。如何评价第二局比赛 AlphaGo 又一次战胜李世石？ - 高飞龙的回答而在CNN的预测中，86手却是概率非常高的一手棋再看第二局图15(以下评论指的是第60手，原文是配图说明，我查询了图中说的棋谱是在60)这很可能是两盘棋中，李世石真正的唯一占优的时刻。虽然这优势可能也很小。但好景不长，不知道李世石是因为第一局输了过于谨慎，还是认为此处占了便宜而马上变的保守，他立刻下出了一系列的缓手，而AlphaGo立刻抓住机会反超局面并且拉开了差距。短暂的一瞬间的微弱领先之后，李世石再也没有了机会，后面的局势完全是AlphaGo碾压。如何评价第二局比赛 AlphaGo 又一次战胜李世石？ - 高飞龙的回答图16但实际第60手也是在预测之中的当然以上这些还是我的猜测，希望和大家共同讨论。==============================================================第二部分 李世乭最后的机会目前看来李世乭的棋力的确在AlphaGo以下，但是有一点是我今天想到的。在训练AlphaGo的数据中，平均一盘棋要下200手左右。然而围棋棋盘有361个点，也就是说：所有的训练数据都不包含大家硬着头皮把棋盘下满的情况！在我自己的模型中，当CNN硬着头皮下到200手左右的时候已经开始犯弱智的错误了，诸如把自己的眼添死，或者在双活情况下自杀。因为在训练数据中根本不存在这样的情况。不知道AlphaGo能否避免这样的情况，因为如果我的预测是对的，那么到了最后，还能支撑AlphaGo下棋的就只剩下蒙特卡洛搜索了。因为状态评估网络应该也没有在大于200目地情况下训练的可能。也就是说过了200目，AlphaGo就回到了GnuGo的6-8段水平了。凭李世乭的水平也许还有一拼，毕竟安西教练说过：水平有限，衷心希望大家热心指正。编辑于 2016-03-12 12:09​赞同 1534​​125 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录与时间无关

传奇谢幕！一代胜负师李世乭宣布退役！_比赛

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传奇谢幕！一代胜负师李世乭宣布退役！

2019-11-20 18:30

来源:

聂卫平围棋道场

原标题：传奇谢幕！一代胜负师李世乭宣布退役！

在听到李世乭退役这个消息的时候，小围是震惊的，相信棋坛里大部分人都在为这件事感到难过。

这个从小小的飞禽岛走出的传奇人物，曾鼓励了多少藉藉无名的少年，背起单薄的行囊走向汹涌的人海...

2019年11月19日，李世乭正式向韩国棋院提交辞职书，结束了在韩国棋院24年零7个月的职业围棋生涯。

今年36岁的李世乭1995年正式成为职业棋手，2003年获得富士通杯冠军后直升九段，在他的职业生涯中一共获得了50个冠军含(四次亚洲杯)，其中包括18个世界各级大赛冠军和32个韩国国内比赛的冠军。

下图中具有犀利眼神的男子，就是这位力战派的胜负师。

李世石曾说过：赢一盘十万，输一盘什么都不要。此等霸气不是一般人可比的。

无拘无束、我行我素的性格，使李世乭的个性更加鲜明，而他的棋风是属于典型的力战型棋风，善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击，以强大的力量击垮对手，他的攻击可以用“稳，准，狠”来形容，经常能在劣势下完成逆转。

于他而言，棋就是他手中的“剑”，不出手则已，一出手必定见血，所以棋坛赋予了他小李飞刀这一称号。

在中国，和李世乭号称“一生之敌”的古力九段，与李世乭对局51次，二人各胜25次，一盘无胜负，两人的对局也被围棋界传为佳话，为此，棋界特意为二人举办了名为“古李十番棋”的比赛，最终李世乭以6：2的比分胜出。

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知晓李世乭退役后，他的“一生之敌”古力九段也发表了微博：

此刻，或许可以说他们亦是“一生之友”。

李世乭令人瞩目的一战当属2016年3月与谷歌人工智能AlphaGo的五番棋大战，在大家都认为人类棋手完败的情形下，他在悬崖之巅下出“神之一手”，取得人类棋手对阵AlphaGo正式比赛中的第一局也可能是唯一一的胜利。

在与AlphaGo比赛结束后，李世石就曾表示如果以后战绩不佳会考虑退役的问题。到现在，这个特立独行的男人将离开陪伴他24年的棋枰，这个倔强孤独的男人，又一次将自己逼入绝境，一如他在棋枰前，先把自己逼入绝境，然后爆发所有能量，绝地求生，从几无可能的角度把对手扳倒。

曾几何时，李世石对于围棋世界，就是一头食肉兽，他在棋盘前盯着猎物的凌厉眼神，他在落后时匪夷所思的霹雳手段，令人不寒而栗。输给他一次会不服，二次、三次，直到无数次，人们才明白，对比不动如山的石佛，这是另外一种存在，兵者，诡道也。

最后，祝福李世石，前路漫漫，精彩与否，视乎你心。

END

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围棋人机大战一周年：被AlphaGo改变的世界 - 知乎首发于机器之眼切换模式写文章登录/注册围棋人机大战一周年：被AlphaGo改变的世界风雨兼程AI从业者，专栏 机器之眼文/舒石、若朴 发自 凹非寺量子位 首发去年今日，三连败的李世乭扳回一局。然而这一针兴奋剂很快失效，随后李世乭再折一阵，最终以1： 4 输给AlphaGo。在围棋的人机大战中，顶级人类选手完败给人工智能。人工智能一战成名，李世乭留下落寞侧影。为AlphaGo落子的黄士杰一年后回忆说：“当时我代表AlphaGo下棋，必须保持冷静”。从那时起到现在，人类始终生活在一个被AlphaGo改变的世界。一年回望站在围棋人机大战一周年的节点上，该如何回顾过去、展望未来呢?量子位先把几个问题抛给创新工场AI工程院副院长王咏刚。量子位：一年后再看AlphaGo有何改变?有什么记忆犹新的片段?王咏刚：AlphaGo出世一年，其实进入大家视野的是三个版本：5： 0 击败樊麾的内测版本，4： 1 击败李世石的版本，以Master网名60： 0 快棋挑落中日韩高手的版本。三个版本演进脉络明显，每次迭代都有重大升级。最震撼的是计算机在人类传统认为极其玄妙的、电脑无法掌握的“大局观”上突飞猛进，远远将人类选手甩在身后。电脑计算“大局观”的方式，和人类培养“大局观”的思路，有根本的差别。人类没可能在这方面赶上电脑。和樊麾对局的棋谱基本上还看不出AlphaGo的大局观有多强，和李世石对局就下出了聂卫平赞不绝口的五路肩冲，到了Master的 60 局，大局观体现在两个地方：1)从始至终对局势的把握，比如第 60 局古力用AlphaGo的思路对付AlphaGo，把中央撑得很满，但AlphaGo不紧不慢，总是恰到好处地保持胜势。2)已经深刻影响人类对布局的思考，大飞守角之类的变化迅速被人类棋手模仿，这和当年深蓝问世后，国际象棋的布局革命是一样的。量子位：过去一年，有什么具体产品或研究，是基于AlphaGo的么?王咏刚：AlphaGo用的是AI领域应用非常普遍的算法：深度学习、蒙特卡洛算法、增强学习等。从概念上可以说，机器视觉相关的深度学习技术，包含环境-决策-反馈的智能系统，里面都有AlphaGo的影子。当然，直接的代码实现层面，肯定没有复制、粘贴这样直接借用的关系，因为AlphaGo的深度学习模型毕竟是围绕围棋的特征建立的。DeepMind去年发布的读唇术LipNet，与英国国家医疗服务体系NHS合作推出的医疗辅助应用Streams，与眼科医院合作帮助眼部疾病诊断等等，可以说都是与AlphaGo同源的技术。量子位：AlphaGo是否已经攻克围棋?未来可提升的空间还有哪些?王咏刚：“攻克围棋”，如果说战胜人类选手的话，AlphaGo已经实现了，而且现在“绝艺”，DeepZen之类的程序对人类胜率也很高了。未来最多三年必将发生的是，手机上的本地APP就可以战胜人类职业高手，现在热闹的网上围棋对弈平台都会死掉(因为对手可以轻易用手机作弊)，人类围棋将回归现场竞赛，围棋培训讲师将更重视普及教育，因为中高级的提高训练完全可以用机器代练。不过，如果说“攻克围棋”是像计算机可以穷举西洋跳棋的所有变化那样，让电脑成为围棋“上帝”，这个应该还不大可能。现在AI大部分的招数，还在人类高手可以理解的范畴内。AI也有一些可疑的“弱点”，比如官子水平到底如何等等。以后AI和AI之间的竞赛，应该会不断促进AI提高(但这种没有太多商业利益的事情，有没有持续投入是个问题)。人类应该望尘莫及，但可以不断从AI中学习新的思想。不止下棋“AlphaGo给大家最大启发，不是赢棋，而是如何构建一个智商超过 300 的机器”，HTC负责研发及医疗的总裁、原Google中国工程院副院长张智威说。构建的方法有两个：一是训练、二是数据。张智威最近在清华的一次分享中说，“如果能做好这件事，各位都是亿万富翁。最近两年，我们每天都在想，哪些领域可以拿到无限的数据”。而在AAAI Fellow、IEEE Fellow、香港科技大学杨强教授看来，DeepMind在创造AlphaGo的过程中，引入一个新的概念：利用深度学习+强化学习，来判断现状和预测未来。这与未来的商业模式有着明确的关联：通过对大数据的分析，对现实的判断和对商业未来走向进行预估。杨强还试图基于AlphaGo归纳出一套人工智能的应用流程：算法的目标是什么?有没有数据?数据在哪里?问题的边界是否清晰?什么叫合理的走法、什么叫犯规的走法?你的特征在哪里?又如何得到这些特征?是否可以得到一个持续的反馈?但也有人沿着另一条路前进。围棋也好、国际象棋也好、国际跳棋也好，所有这些都是完美信息博弈。现实世界中，不完美信息才是常态，各种看不见的隐藏信息产生了大量的不确定性，而德州扑克代表的就是这种类型的博弈。今年初，在德州扑克的人机大战中，人工智能Libratus击败了四位顶级人类玩家。创造了这个AI的卡内基梅隆大学Sandholm教授说，能够处理不完美信息的AI，未来可以用于商业谈判、网络安全、医疗方案制定等领域。人工智能发展的终极目标，是通用人工智能(AGI)。通用人工智能可以解决任何一个问题。想要实现AGI就得让人工智能学会解决不确定性问题，这也是德州扑克人机大战的重大意义之一。对于已届不惑的Demis Hassabis来说，创立DeepMind的目标绝不仅限于创造AlphaGo。过去的一年里，DeepMind还搞出了很多有意思的创新。比方说可以模拟任意一种人类声音的WaveNet;以及与英国国家医疗服务体系合作，使用人工智能来改善医疗行业等。继续战斗过去的一年里，仅仅在围棋界，出彩的人工智能就不止AlphaGo一家。比方说量子位此前报道过的首个围棋十段：腾讯绝艺，就是一个AI。而对于AlphaGo来说，挑战也还没结束。现在的围棋江湖里，中日韩三强中，无疑中国军团占据了绝对的优势。刚刚结束的第 18 届农心杯三国围棋擂台赛上，中国队仅上场两位选手，就将日韩两队悉数全灭。连笑、柁嘉熹、柯洁等重量级棋手尚未登场，就已经拿下冠军。不在正式场合对阵世界排名第一的柯洁，对于AlphaGo来说始终不够完美。去年AlphaGo挑战李世乭前，各方还就谁赢谁输打赌。当时《连线》记者在报道中描述道：一位名叫周峰的中国记者在观战室拦下了我，开心地和我这种将AlphaGo视为科技奇迹而非围棋杀手的人进行对话。但是当我询问看见李世石输了比赛他作何感想时，他指着心口说：“我很难过。”四月，新的人机大战又要启幕了。量子位很想问问，如果柯洁这次也输给AlphaGo，周峰还会特别难过么?这一次，在人工智能和人类顶级高手之间，你觉得谁会赢呢?“我们不关心输赢。输赢其实不用看的，AI想赢它就肯定能赢”，云从科技创始人周曦说，“关键问题是AlphaGo会不会有些新的想法”。好戏又要上演，而未来的人机大战，势必不止于围棋。​编辑于 2017-03-16 23:47人工智能AlphaGo​赞同 3​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录机器之眼不

AlphaGo对战李世乭，计算机科学家怎么看？| 果壳 科技有意思

AlphaGo对战李世乭，计算机科学家怎么看？| 果壳 科技有意思

首页科学人物种日历吃货研究所美丽也是技术活Calo热点观点电子4606字需用时 09:12AlphaGo对战李世乭，计算机科学家怎么看？Calo北京时间3月9日中午12点，Google DeepMind开发的围棋AI "AlphaGo"将在韩国首尔挑战职业九段棋手李世乭。这场人脑对电脑的大战谁将胜出？不同的战果又会如何影响人工智能的后续发展？对于这些问题，围观群众早已是众说纷纭。

明天中午，这场注定成为经典的人机对弈就会打响头炮。图片来源：am1170theanswer.com

一个多月前，DeepMind在顶尖学术杂志《自然》上发表重磅论文，宣布AlphaGo以5:0的胜绩击败欧洲围棋冠军、职业二段樊麾。全球因此哗然：在围棋这个“人类最后的智力骄傲”上，人工智能也能攻城拔寨了吗？东方的棋手表示淡定。面对剑指首尔的AlphaGo，李世乭表示“至少这次有信心赢”。中国“棋圣”聂卫平更是力挺李世乭，认为他很可能5-0取胜。至于备受瞩目的围棋天才少年柯洁，也在接受果壳网采访时说：“我觉得我去下的话，也非常有信心能战胜这个阿法狗。”

人脑对阵电脑，计算机科学家们怎么看？首战前夕，果壳网科学人跟周志华、史蒂夫·弗伯（Steve Furber）和凯文·柯伦（Kevin Curran）三位科学家聊了聊这牵动人心的AlphaGo。

周志华是南京大学计算机系教授，美国人工智能协会会士、IEEE会士。最近中国亚马逊计算机类最畅销书《机器学习》的作者。作为南京大学机器学习与数据挖掘研究所 （LAMDA）的所长，他主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘、模式识别等多个领域的研究工作。史蒂夫·弗伯是英国曼彻斯特大学计算机科学教授，IEEE会士。弗伯曾是BBC微型计算机和ARM 32位RISC处理器的首席设计师，目前则在著名的“欧盟人脑计划”（Human Brain Project）中担任神经形态计算系统项目的负责人。凯文·柯伦则是厄尔斯特大学的计算机科学教授，IEEE高级会员。他担纲多个“欧盟框架计划”科研项目，在计算机网络系统领域贡献突出。

这三位计算机科学家术业有专攻，谈到AlphaGo接下来一周的表现，他们也表达了各自不同的看法：

AlphaGo会赢吗？

科学人：AlphaGo马上就将与韩国职业九段李世乭对弈5局。作为AI方面的专家，你们觉得谁会赢？

周志华：就目前看到的技术信息而言，我认为机器达不到人类顶尖高手水平。比分会是1:4或者0:5。

凯文·柯伦：这次赛果很难预测。尽管AlphaGo的算法此前确实打败过欧洲顶级棋手，但李世乭的技术水平还要高得多。我个人期待AlphaGo在五番棋赛中至少能赢得一局，但即使这次没能击败李世乭，我也完全相信AlphaGo在不久的将来就能打败他。机器学习技术只会越来越进步，AlphaGo的研发人员也会将这些经验用在系统优化中。

史蒂夫·弗伯：在我看来，就算这次AlphaGo赢不了，下次它也会赢。

 

科学人：AlphaGo如果战胜李世乭，对人工智能的意义是否更胜于深蓝打赢卡斯帕罗夫？

凯文·柯伦：我认为是的。国际象棋的走法是有限的，因此计算机要算出正确的排列组合只是个时间问题。但由于围棋的可能性远远多于国际象棋，用传统的AI算法，比如暴力算法（brute-force）解决是近乎不可能的。在国际象棋的任一回合中，平均有35种可能的走法，但对拥有19x19棋盘的围棋来说，每一步都有250种走法，这250种走法中，每一步接下来又有250种可能的新走法，以此类推，围棋的走法多如恒河沙数。这就是为什么AlphaGo要采用混合型机器学习技术，将树搜索和深度学习结合起来——它的深度学习要通过既记忆人类下棋步法、又与自己对弈数百万次的过程才能实现，以此来学习致胜走法。

史蒂夫·弗伯：无可否认，这次对决是意义重大的，因为对于计算机来说，围棋比国际象棋要难得多。然而，至少在西方，国际象棋一直代表着智力挑战的最高水平，因此大众对于AlphaGo围棋比赛的关注度可能反不及当年的深蓝。

周志华：电脑围棋如果真能做到人类顶尖棋手的水平，而不是仅靠心理因素赢，技术上肯定有实质性突破，这会比深蓝的胜利更有意义。但这个仅靠这样的比赛是难以判断的，尤其是李世乭的棋风是电脑围棋最喜欢的对手类型。如果放出来到网上，让职业高手们都可以去跟它下，如果过一段时间之后，职业高手们仍认为它达到了顶尖水准，那才能确认。

计算机科学家周志华认为Alpha还不足以在比赛中击败李世乭。

科学人：像AlphaGo这样的人工智能，在决策方式上与人类的差别在哪？

周志华：我们还并不知道人类是如何决策的。

史蒂夫·弗伯：鉴于我们尚未解开人类思考之谜，我认为目前还没有足够理据来回答这个问题。我们目前能够确定的计算机与人脑之间的最大区别，在于计算机可以快速处理简单任务，而人脑可以低速处理复杂任务。

凯文·柯伦：我觉得两者最大的区别在于目前AI决策的应用有限。人类能够辨认并区分现实世界中的事物、明确地理解对话内容，并且基本能在现实生活中长期维持运作而不“出错”。但最优秀的AI也只能在理想的应用情境中实现以上功能的一部分。

打个比方，物体识别系统依靠针对识别对象预设好的特征配对资料库进行识别，因而也就依赖于正确解读图案的外部传感器信号。可这些信号通过二维相机传感器解读而来，而这一过程常常会出现分类识别错误。

同理，依赖于成熟AI技术的自然语言处理系统以及语音识别系统，也同样有可能遭遇人类在对话时不会遇到的问题。尽管所有这些功能性的AI系统每年都在取得巨大的进步，但它们也凸显着人类智慧与机器智能之间的差别。

深层神经网络，其实并不神秘

科学人：一个成功的AI应当模拟人的思考方式吗？还是应当开辟一条新的路线？

周志华：做一个成功的飞行器，一定要模拟鸟的飞行方式吗？

凯文·柯伦：人工智能这个术语本身就是“仿人类智慧”的意思，它的核心应用正包括模仿并试图超越人类智慧。为此，目前最高级别的算法和程序都在模仿我们所知有限的大脑神经通路的工作方式。在未来，我们有可能另辟蹊径——设计出与我们认识中的智能运作方式不尽相同的方法来复制人类智慧。但在那之前，最有效的人工智能似乎仍是对人类思考方式的初步模仿。

史蒂夫·弗伯：一个问题在于，目前我们对“人类是如何思考的”还没有一个完整的认识。一旦我们有了全面的认识，AI就可能受人类思维模式的启发——但它并不会盲目照搬人类思维，就就好像飞机也有双翼，但不会像小鸟一样拍打双翼才能飞翔。我目前的研究重点是构建一个更接近大脑运作模式的机器，以此更好地理解人类智慧。不过，这还有很长的路要走！

从历史上来看，AI总是从接近生物性的地方开始模拟，然后利用工程优化实现分化。最新的例子是深度神经网络（Deep Networks），它代表着神经网络算法的回归，而且第一次成为了表现最好的机器学习算法！这些网路继而又形成不同分支，以适应实现一些重要的商业应用。

致力于在电脑中构建“人脑”的史蒂夫·弗伯。图片来源：hexus.net

科学人：深层神经网络是一个“黑箱”吗？

史蒂夫·弗伯：深层神经网络利用设置好的网络结构进行统计分析而获得学习能力，这只和接收处理的数据量有关，并没有什么神秘的。

凯文·柯伦：神经网络在某些方面可被视为“黑箱，但我们可以通过许多方式，对设置了合适限定条件、且功能有限的任务进行测试和验证，这个“黑箱”并不是深不可测的。当然，通过机器学习技巧作出的决策总会包含一些未知因素，因为在形成输出信息的过程中，任意决策点的各种输入信息和操作历史都有可能是未知的。

周志华：技术上我们所说的“黑箱”和普通人理解的“黑箱”可能不太一样。技术上来说，神经网络学习到的东西是蕴涵在其连接权和阈值中，不是显式的，这就是我们所谓的“黑箱”。这个方面，现在已经有一些研究，能够把神经网络学到的东西在一定程度上“显式”表现出来。

但普通人所理解的“黑箱”，可能是指神经网络能学到设计者所没有预期的“超智能”的东西。这个是没有的。机器学习是一门科学，学习模型都有理论上下限，使用了什么技术，能达到什么能力，都是有数的。就像人们造出来飞机，一定知道再怎么发展它也不会和真鸟在一起生小鸟。

 

科学人：AlphaGo能通过“增强学习”（reinforcement learning）策略进行自我对弈来提高围棋水平，这种提高会达到某个上限而使得学习无法进行下去吗？

周志华：通过“自我对弈”来提升，从技术上来看，实际上是让两个学习模型互相提供“伪标记样本”来进行提高性能。理论上已经证明，这种做法奏效的关键，是两个模型都不错，而且有足够大的“差异”。要注意的是，当模型性能提升以后，其差异会显著下降，到了一定程度必然会使性能无法继续通过这种机制提升。其上限取决于高质量“有标记”样本（相当于真实李世乭水平棋手的棋局）的数量。

凯文·柯伦：我认为不会。我们没有理由相信技术会有极限，特别是在AlphaGo这样的特定领域。诚然，如果我们讨论的是模拟或替代人类智能的人工智能，那我们可以说极限的确存在，因为可能性是近乎无限多的。但增强学习技巧已被证实优于许多领域正在应用的机器学习技术。

史蒂夫·弗伯：虽然深度学习目前已经实现了许多强大功能，但它仍然比不上人脑的战略规划能力。要想在各方面超越人类，AI还有很多东西要向人类智能学习。

 

AI对人类不是威胁

科学人：人们时常能听到“AI再过多少年就将在某某方面赶超人类”这样的预言通常是怎么估算的？

史蒂夫·弗伯：在成为现实之前，所有这样的预言都只是猜。要知道，如今的计算机对十位数数字的叠加运算速度都已经达到人类的数十亿倍了。

周志华：我也不知道他们是如何估算的。

凯文·柯伦：我觉得这些预言一部分来源于科幻小说和好莱坞电影。这类预言最有力的支撑之一莫过于数学家弗诺·文奇（Vernor Vinge）于1983年提出的“技术奇点”。我一直很喜欢这种假说，它确实是一种合乎逻辑的推测。

凯文·柯伦表示科幻作品中的AI总是炫酷华丽，但生活中的AI其实低调得很。图片来源：plus.google.com

科学人：说到“奇点”，伊隆·马斯克和斯蒂芬·霍金都曾提出过“AI威胁论”，你们对这种观点有什么看法？

史蒂夫·弗伯：我是个奇点怀疑者——我认为，“智能”并不是一个通过测试反馈就能放大提升的单一物理参数。所以我并不认为AI对于人类是一个威胁。至于超乎人类的智能会是什么样的？我也不知道。

凯文·柯伦：提到AI，人们往往会想到它最“华丽帅气”的形象，比如经典科幻电影《银翼杀手》里能与人类沟通的人形机器人。可现实生活中的AI其实都比较低调务实：从飞机的自动驾驶到赛格威平衡车中陀螺仪的传感与方向维持功能，AI软件实际上是在各种现代科技的支持下运行的。任何需要制定“快速模糊”的决策的地方，往往都能看到AI的身影。

事实上，连谷歌一个简单检索功能都包含了AI模块——它的语言、语音、翻译以及视觉处理功能都是基于机器学习或AI技术。我觉得如今的AI远远未能企及这种技术发展所能达到的极限，而我也不认为AI将会统治世界。在我看来，高级的AI应该是能够在各方面为人类提供服务与益处的，就算需要承担一定的风险，那也是非常值得的。

周志华：对这个问题，请允许我引述深度学习——就是目前被媒体宣传得似乎无所不能的那个深度学习——国际上公认的三大带头人之一，Facebook人工智能实验室负责人Yann LeCun 的话：有些人是因为对人工智能的原理不理解而导致恐惧，有些人是为了个人名望而宣扬人工智能威胁论，有些人则是为了商业的利益推动人工智能威胁论。

 

科学人：下棋的本质也还是“解决”问题，更高级的AI是否可能触类旁通，甚至从事“创造”？

周志华：首先要给出一个严格的定义——什么是“创造”？例如对对联，写诗，作画这些算不算创造？如果算，那么机器在这些方面已经可以比大多数人强了。我的意思不是说机器真的会“创造”，而是说，在科学地讨论一件事之前，我们先要有一个明确的定义，例如什么是“创造”。否则没法有效讨论，因为相同的词汇可能在指代不同的东西。

史蒂夫·弗伯：现实生活中那些更加宽泛的问题——比如设计无人驾驶车辆——远不及围棋或国际象棋这样的封闭式问题易于理解。在这些现实应用上，我们几乎肯定不能只靠概率分布推算问题的解决方案，而必须开发新的技术。同时我们也得接受机器有时也会犯错——正如人类一样。

凯文·柯伦：如今的AI能够复制人类智慧能力的某些特定层面，计算机也已经能在有限的领域中解决很多问题。尽管AI实际解决问题的过程比较复杂，它的基本原理却非常简单：首先，AI需要通过传感器或人工输入搜集关于待解决问题的各种事实信息，然后在信息对比中储存数据，并分辨哪些是关键的、有意义的信息。计算机会运行各种可能发生的情景，然后通过收集到的信息预测出哪种方案最有可能成功。

当然，计算机仅能解决它的编程所针对的问题，并不拥有举一反三的分析能力——在很多人看来，这也许就是“技术奇点”一直仍未出现的原因。

 

科学人：如果有一天AlphaGo不下棋了，它的算法还能用来做些什么别的吗？

周志华： 算法本身未必能直接拿去用，但算法机理是可以的。

史蒂夫·弗伯：目前，深层学习已经被广泛运用于图像分类和语音识别（包括基于语义的语言翻译）等机器学习应用。AlphaGo只是深度学习在围棋领域的一个应用。

凯文·柯伦：AlphaGo可以应用在许多领域，包括解决对抗性问题，或者应用到一些能被视作竞赛的、策略起到重大影响的领域，包括商业、战争或金融交易。

短期内，它可以在智能手机助手等领域得到应用；长远来看，它可能将能够帮助科学家处理诸如气候模拟、医疗保障和疾病分析等难题，甚至帮助科学家研发出反应更加敏捷的机器人，使机器人对于环境的反应更加智能化。

最后，由于AlphaGo可以处理大量数据，并且能更快地为科学家带来有助于科研突破的深刻洞见，AlphaGo可能推进科研进度，与科学家携手合作，投入有希望产出研究硕果的领域。

（编辑：wuou，Stellasun）

文章题图：GoogleThe End发布于2016-03-08， 本文版权属于果壳网（guokr.com），禁止转载。如有需要，请联系果壳。举报这篇文章Calo果壳科技编辑科技有意思 · 果壳走着瞧关于果壳联系我们电话+86 010-85805342邮箱service@guokr.com更多联系方式关注我们©果壳网·京ICP备09043258号·京网文[2018] 6282-492号·新出发京零字第朝200003号·京公网安备11010502007133号违法和不良信息举报邮箱：jubao@guokr.com·举报电话：17310593603·网上有害信息举报专区·未成年人专项举报邮箱未成年人专项举报热线：15313123670·萃取-pensieve