浙江在线6月7日讯（浙江在线记者 章卉）　2017年5月27日，Deepmind公司研制的AlphaGo在乌镇以三局全胜战胜柯洁，被中国围棋协会授予职业九段。乌镇对弈又一次让世人领略了机器智能与人类智能对决的魅力。

　　浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授在接受记者采访时说，此次AlphaGo的胜利体现了人工智能从知识引导、到数据驱动，进而到能力学习的这一可喜跃变。

　　吴飞介绍，早期人工智能方法是依赖于一个知识库，从知识库中已有知识出发，进行推理，完成智能决策。但是，人类的常识知识很难全部都精确刻画出来，装入一个庞大无比的“知识库”，而后就一劳永逸依赖于规则推理进行智能学习，因此依靠知识引导的人工智能方法遇到了巨大挑战。这一挑战也使得人工智能进入了史上被称为的第一次“AI严冬”。

　　为了克服依赖于大量规则的不足，数据驱动的人工智能方法迅速崛起，这里以深度学习为最为典型代表。吴飞举例，第一代AlphaGo就是从16万局人类选手对决的棋局进行学习（大概包含了3000万个有效棋谱）。他认为，不仅在围棋领域，深度学习在自然语言、视觉计算和语音识别等领域得到成功应用。

　　但是，数据驱动“示教类”的人工智能方法难以从小样本或从问题中学习，有些像经历了题海战术而训练成功的“考霸”。实际上，人类具有从经验中学习的能力。因此，如何让机器具有从经验中学习的能力，是人工智能关注的重要方向。

　　与AlplaGo相比，乌镇对决的AlphaGo　Master对自我博弈的强化学习方法进行了升级，不再依赖于人类棋手的数据，实现了从知识到数据、再到能力的跃进。

　　他表示，虽然AlphaGo战胜了人类围棋选手，这并不意味着人工智能可取代人类，机器智能和人类智慧相结合，产生混合增强智能，是人工智能今后蓬勃发展的一个重要方向。