為什麼那麼多人關注李世石與 AlphaGo 的圍棋比賽？比賽結果意味著什麼？
如果AlphaGo能更好滴回答「剛才我老婆那句話，配合她那微表情和小語氣，到底是tmd什麼意思？」這樣的問題，那我會認為這意味著人工智慧前進的一大步。
如果不能，我會認為這代表著計算機演算法科學的重大進展。
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這篇是瞎寫的，大家別當真...若說要馬後炮補充點兒啥...
這類問題的關鍵，你我他在各種大放厥詞之前，首先要統一一下對「智能」的定義。
「智能」並非狹義的「能力」，或處理特定任務的「效率」，甚至不意味著是否有「學習」的能力。對於「舉起重物」這個能力上，機器早就超過了我們，但我們不會說舉重機具有「智能」；對於「快速計算」這個任務，計算器/計算機也早就超過了我們，但我們也不會說計算器具有「智能」；而N多實驗表明，如果將「學習」定義為「完成一個任務的效率會隨著重複的次數而提高」的話，很多高級哺乳動物都表現出了天然的學習能力，甚至在某些特定任務上普遍超過人類（如黑猩猩記憶圖案序列的長度），但依然，我們並不會說黑猩猩具有「智能」。
但到底什麼才是「智能」？這個問題更像是一個無定解的哲學定義問題，而不是一個有是非的科學真理問題。而在眾多定義中，我個人比較喜歡如下的一些關鍵點：
1，有「自我認知」
2，有perception：實在不知道這個詞該如何翻譯成準確的中文...洞察力？或者說複雜點兒，「按照當時的情境和目標體系，自主合理地聚類出抽象概念以及這種概念對應的合理範疇」
3，語言能力：從最簡單的語音，到很複雜的句法，再到更複雜的語義，再到全方位的社交情感接受和表達
4，通用性：從物理架構再到演算法，可用來執行能想像的所有「任務」，而不必要針對特定任務來應用特定的物理架構或演算法。
5，自主性：最理想的狀態，搭建好一個物理架構，再賦予其一個最簡單的「規律」，之後不再刻意有新的rule的輸入（但其可自主perceive rules），其可自主發展為一個有具有任務通用性的智能體。
6，待補充的等等。
再次強調，以上這些點，並非我對「智能」定義的客觀陳述，而確實只是我的「個人喜好」的總結而已。而這些個人喜好的總結，也是為了說明一個個人觀點（而絕非事實）：
「智能」與「需要大腦完成特定任務的能力」並不等同。
特定物理結構+特定演算法，早就可以超越人腦的一些「能力」了（如計算器）。而這種「超越」，也早就使得僅擁有這種「能力」的人腦被取代（如珠算專家）。但這些「物理結構+演算法」，依然只是「機器」，而絕非「智能」。而這種disqualification，並非意味著我在否定計算機會擁有更強的取代人腦的「能力」，而只是說，目前和可以展望的未來，這種「取代」的性質，依然只是「機器取代人」，而並非「人工智慧取代生物智能」。
重要的事情矯情地再說兩遍：
這只是「機器取代人」，而並非「人工智慧取代生物智能」
這只是「機器取代人」，而並非「人工智慧取代生物智能」
而從個人對AI領域的一線科研人員的感知來講，人類離實現創造「有自我意識的和洞察力的，可自主性學習並完成通用客觀任務和主觀人際交往任務的非生物智能」，「徽」字還沒一撇呢。
但我依然相信，終有一天，我們是能完成這個創造任務的，且樂於見到超生物智能的AI的出現，甚至樂於見到「physical homo sapiens」被「artificial homo sapiens」徹底取代。但這個實現的途徑和形式，個人並不相信會是基於目前「馮諾依曼機 + C++/Lua + 非仿生演算法」。即，「演算法」本身是搞不定這個事情的。而是需要等待我們在計算機底層科技有重大突破，和/或，神經科學/腦科學/語言學有重大進展，才有希望達成。
AlphaGo的真正價值在於，通過這次比賽，公眾第一次直觀地認識到現在的人工智慧發展到了什麼程度。圍棋作為曾經」絕對不可能被計算機攻克「的棋種，以及李世石身為人類最強棋手之一的地位，加上大眾對人工智慧這一概念的長期誤解，導致了這場比賽的高關注度和話題性。我認為這才是這場比賽最大的意義。
至於AlphaGo所使用的技術本身，它所用的技術是人類開發的，訓練規則是人類制定的，實質上依然只是人類的工具罷了。而且這東西本身並沒有概念上的創新可言——就好像蘋果在不搞技術的人眼裡是高科技的代表，但在搞技術的人眼裡只是嘩眾取寵和市場營銷的結果，一樣。
至於這個結果，我們」哦「一下也就差不多了。
你會為跑步速度不如一輛汽車而感到難過嗎？會為了心算能力比不過計算器而沮喪嗎？
因為人類跑步速度不如汽車，所以人類就再也不應該跑步了嗎？因為心算能力怎麼也不如計算器，所以人類就不應該再去學習算數了嗎？
這是03年關於圍棋的一部漫畫《棋魂》，裡面的棋手追求著棋藝上的最高境界——神之一手。
其中有個中國棋手楊海說到，「未來的神之一手在計算機里。」另一個人嗤之以鼻，「起碼還要一百年.」當然這是他誇張的說法。
在看到這個對話的時候我還在讀初中，才十四五歲，我當時覺得可能我要到40歲才見得到這一幕。
不止是那時，就在半年前，alphago下贏歐洲冠軍的消息出來一兩個月前，我和我的室友還討論了計算機何時能佔領圍棋。我的估計是還要十年吧。
哪怕是知道了樊麾二段落敗的消息，我也堅信著李世石能輕鬆贏下這次比賽。
這是人類的至高智慧戰鬥啊，無數的棋手每日每夜的打譜，幾十代棋手經驗的總結更迭，黃龍士，本因坊道策，本因坊秀策，吳清源，李昌鎬，一代代人不斷的創造定式推翻定式創造新的定式……不就是為了離所有的「神之一手」更近一步嗎？離最強的圍棋更近一步嗎？
現在一個alphago，好像所有的努力都變成了玩笑。我們甚至已經不知道它的棋力已經到達了什麼樣的地步，是不是人類幾百年的努力，那些定式所謂在它眼裡其實都是狗屁？
在李世石對alphago的第三局裡，李世石略顯過分的15手靠斷，一手在人類經驗里連「失誤」都算不上的棋，竟然讓他節節敗退，整場棋局竟毫無機會。
或者旁觀者沒有感覺，可是對於那些棋手來說，以自己的棋藝，在棋藝上的努力自豪的人來說，必是極其痛苦的。
神之一手真的要在計算機里實現了。
其實跳出圍棋，我們再看看這二十年來的世界變化，可能比過去人類幾萬年的變化還大，是不是我們的接受能力太強了。
這令我有點害怕。
不過文明的發展是不會停滯的，未來的一百年，甚至未來的五十年，人類社會會發展到什麼地步？真是不敢想像。
我們生活在一個真正的大爆炸年代啊，任何我們所相信的東西都可能被輕而易舉的顛覆，這場比賽就是一個歷史的見證。
Alpha go和人類歷來製造的工具真的都不一樣。
原來人類製造工具對人類來說都是白盒，你能清楚的知道裡面的運作機制(至少人類是這麼認為的)。
但這個alpha go不一樣，它對人類說是個黑盒，你永遠只能看到它輸出的結果。
而人腦歸根到底不就是個黑盒么。
它一步一步自我學習的過程，簡直就是模仿生物，不斷變異，優勝劣汰的演化過程。
其實，人類是很自大的，自誕生之日起，都沒有在智力上受到過挑戰。
功過非我等常人可論，但是能見證世界的變革也是大幸
本來家長們想讓孩子去學圍棋的，現在一看，得了，去學編程吧。
也許意味著這波人工智慧熱潮的破滅，人工智慧再一次進入寒冬，歷史上已經經歷過幾次類似的事情。
所謂外行看熱鬧，內行看門道。現在的樂觀氣氛有點像上世紀電子計算機剛面世的情景，1965年，H. A. Simon：「二十年內，機器將能完成人能做到的一切工作。」 ，然而，很快5年後，人們的樂觀就完全退散，而隨著樂觀帶來的失望也讓原本幾乎無條件的投資盡數消失。
究其原因，人們常把計算機的計算力與智能混淆，以為做出了人類無法企及的天量計算就等於擁有了戰勝人類的智能。
Alphago是最新一輪誤解的代表。圍棋因為在數學上有10的172次方變化而視為是不可戰勝的，但我想問一句：難道人類下圍棋是窮盡了10的172次方後的思考結果？顯然不是，我猜測人類這種思考模式的等效結果最多不超過10的80次方，但在計算力這個方向上，計算機的進步幾乎是無限的，就算不用任何演算法技巧，隨著硬體的進步和足夠多硬體的參與也必然會在未來某個時間點上秒殺人類。而Alphago所做的工作只不過是通過演算法優化讓這件事以更小的成本和更早的時間發生（就算是這樣，全世界擁有資源能複製他們的恐怕一隻手也能數的過來）。
其實經過幾輪AI寒冬的洗禮，多數人已經比較容易區別計算力與智能的差別。但Alphago容易產生誤解的地方就在於它宣稱能自我通過學習實現棋力的增長，然而這種學習和人類學習是一回事嗎？我們知道人腦學習其實是蠻辛苦的一件事，因為這裡充斥著上下文理解，我們總是要弄懂一件事因為什麼，所以什麼，結果是什麼才能真正學好。但alphago的學習不是這樣的，它每一次學習都是孤立的，而所謂的學習結果只是優化它的估值參數，這其實另一種形式計算力展示，所以它才能短時間內分析上千萬的棋局。
這種行為上的孤立換種說法就是沒有邏輯上下文。傳說金魚都有七秒中的記憶或者說七秒的邏輯上下文，但Alphago沒有，這點可以從下棋上也可以看出，有些棋在我們人類眼裡似乎沒有章法，但卻很有效，因為它的每一步都是重新計算整個盤面後的結果，和它自己上一步下棋沒有邏輯關係，這種下法讓它看起來冷酷無情，人類對手會覺得他隨時可以冷靜的否定自己的戰略而深不可測，但其實它根本沒有戰略。
可能有人不同意上述結論，會勉強的說：「好吧，如果這都不算智能，那alphago要怎樣才算智能？很簡單，你讓它給中文：「乒乓球拍賣完了」分個詞試試，就算它把世界所有中文文章都建成字典，也無法確定到底是：「乓乓球拍賣完了」還是「乒乓球拍賣完了」，因為這兩種情況是真歧義，你回答任何一種都必須有上下文邏輯支持，或者你就在乒乓球的拍賣會現場，或者我曾經給你說過要賣乒乓球拍，單靠靜態計算永遠無法正確給出答案。所以我說，中文分詞是衡量人工智慧進展最簡單的標準，你靠建立常見文章字典可以大致可以正確分詞95%左右，但這是計算力不是智能，剩下5%具有真歧義的部分才是人工智慧的關鍵。中文分詞看似一個簡單的問題，並不需要超級計算機，但全世界都繞著走，從這裡你就可以看出人工智慧的真正現狀。
有了以上基礎，不妨讓我們回過頭來審視Alphago目前的能力，它是否就是人類不可戰勝的了？從剛才我們分析中文分詞就可以知道，alphago由於沒有上下文邏輯理解能力，它是無法解決真歧義的，它只能在兩者之間隨機選一個，而這就可能犯下50%的錯誤，因為人類下棋可以始終奔著一個戰略去，這個戰略在初期的落子在alphago的估值上處於兩可，他只能隨便選一個，那麼人類就可以抓住可能的機會貫徹自己的戰略，最終達到讓alphago在不知不覺中怎麼評估都輸一籌的局面，當然這種機會大概只有5%，換句話說，在Alphago計算力碾壓人類的情況下，人類靠自己智能優勢大概還有5%的勝率。很簡單，意味著真正人工智慧來臨的速度會超過很多人的預想，他的破壞性與創造性同在，摧毀傳統，開拓創新，我樂觀的相信人工智慧將會引發下一次的生產力革命，帶來又一次人類文明的飛躍，遠征星辰大海的航船，是時候啟航了
因為AI一直是一個熱門話題，AI是大勢所趨，這是阻擋不了的，就如歷史上很多科技一樣，蒸汽機、火車、交流電系統等等，無一不在它們誕生的時代引起過恐慌，但是最終造福於人類。目前社會對AI的爭論主要集中在倫理上，人類對AI的恐慌來源於人類對AI的無法預知，也就是說AI目前的發展程度還遠遠不夠，但是做科研嘛，還是要大膽假設，小心求證，該有的質疑還是要有的，不過都要有堅實的科學依據。撇開倫理不談Alphago的勝利最終還是人類的勝利，當然扯上倫理就比較難討論了，參考轉基因。
AlphaGo本身並不是什麼多誇張的東西，跟人工智慧自我覺醒更談不上關係。人和人工智慧的本質差別不是智能的高低，而是有沒有自我意識。一個執行力再強的程序，也只不過是件工具。
但AlphaGo我們感到害怕的一點是：人類自己都不知道自己的大腦是怎麼產生自我意識的，所以，當人類製造的機器智能越來越強時，隨著它的複雜性越來越高，我們無法預測機器什麼時候會突然產生自我意識，而機器是否產生自我意識完全可能是人類無法察覺的，這也許就是末日的開始。當人類發現自己的創造物的智能正在向自己接近的時候，難免會有恐慌的想法。
現在當然還不行，距離真正的強AI還差距極遠。但如果人工智慧再發展二十年、三十年、五十年、一百年呢？
就像那個經典的段子：我製造了一台確信能通過圖靈測試的機器，可是它卻沒有通過。這不是笑話，完全不是。
審判日遲早到來，我現在開始相信了。因為alphaGo是通用型，他如果在圍棋可以碾壓人類的話，就代表了在大部分專業領域的職業都可以被機器替代。
開車的老司機——Google Self-Driving Car Project 已經有了，基本上0車禍，有那幾次也是人搞出來的意外 O__O
語音識別——youtube的自動語音識別，有的視頻沒字幕，開一下就有了，聽力水平還算不錯，或者手機里的siri 還有win10的小娜等等反正各種黑科技大家都習以為常了
專家根據X光診斷疾病——開發頭條 | devtoutiao.com 24小時不休息，識別率超高的專家還不用工資
飛行器駕駛員——跟google無人駕駛沒啥區別，目前還沒有，嘛可以訓練，以後慢慢研究
宇航員軌道對接——是不是解決了飛行器還得設計馬桶的問題呢？又省錢了，yeah！
股票金融分析師——能利用爬蟲技術做到哪些很酷很有趣很有用的事情？ - 互聯網，這雖然是爬蟲技術，但是發揮下想像力，如果用上神經網路學習學習，AlphaGo的學習決策模型是否能用於股票市場的交易？ - 數學這又是一個24小時不睡覺的炒股高手，開印鈔機啊哈哈哈哈哈~
寫文章的主編——8月CPI同比上漲2.0% 創12個月新高，注意文章最後這裡這麼寫的「本文來源：Dreamwriter，騰訊財經開發的自動化新聞寫作機器人，根據演算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，一分鐘內將重要資訊和解讀送達用戶。」
還能當藝術家——還記得這個新聞嗎？德國用深度學習演算法讓人工智慧系統學習梵高畫名畫，你說說，畫家怎麼活！
還能作曲——AlphaGo 在圍棋上戰勝李世乭後，人工智慧的下一個目標會是同為「有限元素組合創作」的音樂嗎？ - 音樂，讓電腦學學，做個曲。
人臉識別——前段時間微軟弄得那個How old do I look? 猜年齡的，如果小區攝像頭用上這個技術，是不是更加安全了？自動識別壞人的臉，維護社會治安
能否替代科學家？——機器人是人類進化的未來嗎？【探索頻道：與摩根·弗里曼一起穿越蟲洞第4季EP07】，裡面有一段講機器人觀察運動結果數據推導公式了！不過還是比較初級~
機器人都可以走路了——就那個atlas！如何看待波士頓動力2016.2.24的新版機器人和人工智慧的關係？ - 人工智慧，機器人都可以搬磚了~
基本上大部分職業都可以被替換，只要是通過知識積累形成自己判斷的，都可以訓練出來
展望下未來，現在是玩圍棋，下一步呢？有說星際爭霸等RTS遊戲（類似紅警那種），如果拿下來的話，是不是可以用人工智慧進行戰爭？任何細節都考慮到，戰略上立於不敗之地，當然以後打架撕逼，各國拿出各自的人工智慧模擬戰爭，看看結果，輸了投降！還是要和平共處嘛~
綜上，人類社會將會面臨重大變化，大量人口失業會形成新的社會結構
我個人認為這很可能是「第四次工業革命」智能時代啟蒙運動，AI帶來的巨變要遠大於歷史上任何技術，人類就好好享受吧
哦對了，這些天人類的很多懷疑、自以為是、不相信、擔心、恐懼、迷茫、堅決不服、各種無知都是展露無疑啊，說明我們人類自身還需要多學些知識少發些脾氣，看看人家alpha go就不會被情緒左右。另外各種貓貓狗狗都要出來了，各位VC小心應對吧！
此誠五千年未有之大變局也
影響還是很大的。圍棋里有很多抽象的概念，比如棋感，大局觀之類的，一般認為這個只有人類能夠去思考和理解，寫成計算機的語言是比較困難的。但是現在發現實際上只要有足夠的硬體和軟體條件，計算機也能做到。進一步說，難不成只要人能學的東西，計算機或許也能學好？
我和同學翻譯過一本英文書，現在也在翻譯第二本。我覺得翻譯是挺麻煩一件事，有時候為了一句話的表達反覆思考。若干年後，說不定憑藉計算機就能實現非常優質的翻譯，甚至大膽地設想一下，未來計算機也能自主地創造文學、繪畫、音樂等作品，這還真是令人驚嘆。
因為科幻小說從問世以來，就一直流傳著一個預言：人類，必然被自己的創造物毀滅。
希臘神話里的泰坦神克羅諾斯，反抗了自己的父親烏拉諾斯，但是他沒想到的是，自己會被自己的兒子宙斯打倒，而宙斯也沒想到，下一個預言也在等待著他。
第一篇科幻小說，雪萊夫人的弗蘭肯斯坦，就是這樣一個類似的人造人反抗主人的故事。
1997年5月11日，俄羅斯國際象棋大師卡斯帕魯夫輸給了IBM公司的超級計算機」DeepBlue「，從那一刻開始，人類沉睡已久的噩夢終於蘇醒了，人工智慧在智力上超過了人類。那麼下一步會是什麼呢？萬物之靈的人類也感到了恐懼，在智力上，人工智慧的發展是無限的，是有可能超過人類的。
隨後，科學家庫茲韋爾提出了奇點理論，提出了超人劇變。
我們看著《終結者》，看著《黑客帝國》，我們感到自己正一步步接近科幻的現實，而現在，有可能就是見證歷史的時刻。
提個比較偏門的意見吧，這並不意味著什麼人類就完蛋了，這是一場谷歌程序員的勝利，但並不是圍棋界的失敗。圍棋本身一大魅力就是在限定的時間內找到最優解，讓一個多核支持下，幾百個程序員優化後的程序來和肉身的人類比試本身就不夠公平。柯潔對李世石8:2的戰績也說明了計算速度對於圍棋棋手的重要性，未來超強計算型記憶型（或者說模仿阿爾法狗）的圍棋棋手會越來越佔優勢。
其實讓計算機解決圍棋的每一步我個人感覺就跟用窮舉法解決小學奧數的「韓信點兵」問題一樣，只是演算法優化、數據整理和處理的問題。
即使計算機算的再快，也不影響數學奧林匹克競賽的趣味性吧，只是以後圍棋比賽也要檢查有沒有作弊了吧！
ps：個人很期待讓阿爾法狗和阿爾法狗自己比賽一波，看結果如何
雖然都知道AI早晚會在這一領域勝過人類，但真看到這一天，作為一個人類，多多少少都有點無能為力的感覺。
所以很多人期待著李世石能勝一局，再或者柯潔來，但說到底其實是為自己找最後一塊遮羞布。
好在，就目前來看，是人的勝利，特別是程序員的勝利
對圍棋界來說，就顯得很悲壯了。
活在這個時代，能夠親眼見證這一盛事，是我們的幸運（也是我們的不幸）。
對於李世石來說，這是一次贏了只會得到人們不經心的讚譽，輸了卻會被銘記於史冊的對決。
當然，前提是，要儘力。為什麼關注的人多：
1，宣傳因素
這次不是李世石與AlphaGo的比賽，而是世界冠軍李世石，與谷歌公司AlphaGo，這兩者之間的比賽。
世界冠軍和谷歌的名字就能吸引來很多關注了。
而且這次賽事既然是谷歌提出的，谷歌肯定會動用自己的宣傳機器來進行宣傳
2，圍棋與中國的關係
比賽受到關注，我認為在中國受到了特別的關注，因為圍棋源自中國。
如果是一場電腦和人打德州撲克的比賽，會有這麼多人關注嗎？
3，才是本身值得關注
意味著在人工智慧領域，阿狗的方向可能是對的。
需要放下人類的尊嚴重新看待人類的一些特有的東西，
例如意識這個東西，對人類是個很獨特的東西，但是其實是可以模擬的。
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