如果人類智能在圍棋上全面輸給 AI ，可能意味著什麼？

01-14

為什麼 AlphaGo 與李世石的對決引起了廣泛的關注？看到很多人預測人類智能輸給 AI 只是時間問題，如果這件事確實發生了，那意味著什麼？可能會帶來哪些影響，相關領域會發生怎樣的變化？

謝邀

由於我是做統計學習的對於符號學習理論不太熟悉我的回答可能更偏向於統計學習的。

首先我們先說現在人類的智能和機器的智能比是誰強呢？答案肯定是人類目前更強一些，現在的AI只能在某些領域超過人類，比如說數值計算（廢話，計算機就是干這個的），暴力搜索（嗯，包括下棋這個也是一個剪枝搜索），某些模式識別（比如MNIST之類的數據集上，機器對於數字的識別率已經超過了人類的識別率），聚類等問題等求解（比如用戶個性化推薦，這個還是算是計算吧），智能控制（人類需要大量的練習才能讓一個重心在上面的棒子倒立，然而一個最簡單的前饋調節系統就可以完成這個）。總的來說就是機器已經在很多領域超過了人類。

但是有什麼地方目前沒有做到呢？答案就是剩下的全部！除了上面的這些成熟的東西我們現在的智能做的實在是不忍直視。比如自然語言對話，或者是記憶相關的。現在自然語言處理多半是符號學習的學者在做，然而現在在風口浪尖的是基於統計學習的神經網路。符號學習是使用圖靈機理論什麼的把整個的知識數據化表示出來之後進行計算。然而效果很不好。至於統計學習嗎處理這些問題也是有很大的困難的。雖然理論上講一個神經網路可以以任意進度畢竟任意一個函數，假如把一個人的全部動作都數字化的話神經網路肯定能無限逼近一個人類的。然而現在神經網路連某些簡單的逼近問題處理的都很困難（比如雙螺旋問題）。所以人工智慧肯定是有至少能擁有等價人類的智力，有可能還能超過人類。但是這還有太長的路要走。

剩下的事情就是未來會發生什麼了。我們假設人類文明沒有因為自身因素毀滅的話大概是很顯然的了。我們很有可能會繼續建造更厲害的機器人，然後這些機器人取代人類進行低級的勞動。人類在短期的未來內可能只需要從事腦力勞動。這個取代人類進行低級勞動的過程可能是平靜的，但是很有可能是暴力的，形成反烏托邦也不是不一定。再進一步的未來機器人的智慧越來越高，於是就有倫理問題要不要以人類來對待機器人（現在Google汽車已經被部分地區認為陳合法司機了）。再最後的未來人類無法忍受人類肉體的限制，精神化，計算機化，最後未來全部都是機器構成什麼的。

喂喂，最後成賽博朋克了吧(╯‵□′)╯︵┻━┻

要是看人工智慧的應用已經在各行各業存在很久了，比如自動化流水線什麼的，產業工人的數量肯定會減少的，我們管他們叫產業升級，人類都進行第三產業的勞動這是必然。

我認為不應該把象棋、圍棋以及各種棋類遊戲作為人類智力活動的代表。因為棋類遊戲本質上仍是一個圖靈可計算問題，只是計算時間複雜性高。下棋程序採用某種在解空間中的尋找優化解的演算法（神經網路本質是優化），這仍舊是規定了演算法而讓計算機去執行。這仍然是人的智慧在對抗人的智慧。只是一方求助於機械／電子計算能力；另一方求諸於經驗，直覺（不懂棋，說得可能不準確）。

總之圍棋仍是一種規則下受限的人類智力活動。計算機贏人類這件事不表示機器在智力上與人類有可比性。當人們了解了機器學習領域的演算法原理之後，就會覺得這事並不奇妙。我是指機器執行演算法得到（戰勝人類高手的）好結果並不奇妙。數學理論本身還是奇妙的。而這奇妙的東西是人類智力的成就而不是機器的成就。

謝邀。

其實從深藍以來，純計算人類就已經不如計算機了。這次我覺得也只是強化了這一點。從AI這些年的發展來看，基於符號主義的一直停滯不前，現在帶動AI前進的都是基於連接主義的，這我不熟，但連接主義的問題就是沒有辦法用數學來解釋，沒有數學的解釋，那就沒有理論的支撐，再往後就都是經驗性質的，所以我並不認為這一撥AI的浪潮在機器智能方面能提升多少，但應用廣度會再次進行拓展。之前有說法說現在機器的智能相當於人類6、7歲的樣子，這波AI浪潮之後，能達到10歲嗎？AI的道路並沒有想像中那麼順利的

居然有人邀請我，這是我第一個受到的邀請，莫名的激動。嗯，這就是人類。

可是，我不懂圍棋。我也不敢說我懂人工智慧。

好吧，咳咳，我就說兩句吧。

圍棋什麼的是典型的well-structured problems，現實世界上大量的問題是ill-structured problems，看看知乎就知道了，這些問題是開放式的，甚至根本沒有定義好的。這裡最流行的一句話不是「不問是不是，就問為什麼」嗎，這些問題對於人類求解的話，與其說是解題，不如說是在發現和定義問題。而且人類解決這類問題的話存在所謂的頓悟現象，認知科學上一直也沒弄懂這種頓悟的真實機制是如何的，也就是阿基米德是如何在洗澡的時候能夠想到利用浮力來測算黃金重量呢？儘管提出了許多理論，特別是關於類比推理方面的，但至今難於通過計算機對此建模模擬。這種ill-structured problems一直未被人工智慧所關心，所以很難說人工智慧在解決像下圍棋這樣問題很好時，就一定能創造性地解決某些日常問題。

請參考1830年火車與馬車的賽跑後人類生活因為工業革命而發生翻天覆地的變化..

人在規則確定有限可形式化描述的智力遊戲上會被AI全面超越。

這樣就像人沒有辦法和計算器比賽算術計算速度，沒有辦法和汽車比速度一樣。

圍棋代表不了人類智能，也不算是人類智能的優勢所在。

遊戲AI也不是今天剛發明出來，早就陪這電腦玩家完了十幾年了。

AlphaGo背後的深度學習演算法也已經應用的非常廣泛了，我們每天在淘寶上瀏覽、交易的數據都正在被深度學習演算法進行分析，影響已經在了，只不過不是很有新聞性，大眾不關心，也不了解。

結論就是：Google弄了個大新聞。

現在的人工智慧原理上還是在複製人腦的思維活動,利用神經網路去用大數據訓練得到一個好的模型.

但是從神經生理學上說,人類大腦的神經元數目,網路的複雜度要遠遠超過現在的人工智慧技術.人類的優勢在於在小的數據上的訓練就可以達到很好的效果,但是目前的電腦還做不到.

今天谷歌圍棋贏了, AlphaGo是通過3000萬盤棋局以上的訓練才達到現在的水平. 但是一個職業選手達到同樣的水平,需要的訓練程度要少的多.

現在的人工智慧是一場工業革命,是一個從計算能力到智力能力的跨越. 現在的人工智慧還只是剛剛起步,未來10年會有質的飛躍!

這個只有一種意味：機器在單獨的一個項目上完全可能比我們聰明！但是現在的人工智慧其實非常的弱智，我們一定要注意一個情景：李同學的段位並不是很高，所以目前的危險不大，但是從另一個角度來講，AI以後會發展到超出我們的想像力！

這意味著很多，甚至可以說是一個轉折點。

在這之前的人工智慧，一直是一些科學家、書獃子、技術狂熱分子玩得東西，而這次，因為谷歌的程序，並非是圍棋專用的AI，所以可以應用到很多方面。也就是說可以用到很多方面並取得經濟利益，只要有利益，人類在這方面的資金投入、設備投入、人力投入都會有很大的變化，投入的變化必然引起大的發展

意味著，人類智力代替體力勞動的革命即將開始。

事實上，目前來講，一些低級的重複性高的機械性勞動扼殺了人類的創造性，比如一個廚師，他真正創造應該在於菜式和味道的研究，而不是重複拋鍋的動作！

人類最偉大的能力之一，1是學習，即繼承，2是創造，發展。其他物種是不同時具備這兩種能力的！

人類就是在繼承祖先偉大的科學文化的基礎下，再創造超越前人而有今天的成就的！

所以，意味著，人類文明發展的加速度也將達到前所未有的情況，最大限度地釋放人類創造力！

謝邀 @劉柯我已經回答了一個類似問題

人類大腦在圍棋的學習上，是否存在目前的 AI 難以複製的優勢？ - 人工智慧

人類智能在圍棋上輸給AI是遲早的事，因為目前的深度學習網路早就可以應付圍棋這種具象的神經網路策略性遊戲。

未來的世界是這樣的：機器（AI）能做的交給機器做，機器做不了的人類來做。

（那些重複性和規律性的事情交給機器，比如衣食住用行等，那些創造性的事情還是通過人類的感知比如藝術、哲學、教育等）

完全解放人類的時間和思維，去在時空領域裡做創造性的事情。這是必然的，也是很迫切的，因為相較於宇宙本身的探索，人類的科技智慧才剛邁步，更不用說超時空、穿越和製作光子和黑洞了。拿目前人類的科技來說我們要到另一個星系需要幾千幾萬光年，這太漫長了！！！

人類陷落的前兆( ????? )

這只是科學技術的進步表現，機器控制人類還有非常遠的路要走，甚至不可能，安心吧。

其實....咳咳這東西真的沒有意義.

程序角度講這都OUT了.

不過這個事件讓更多的人知道了GOOGLE的機器人而已...

廣告打的好. 僅此而已.

謝邀，我只知道一點，人類存在思考的偶然性，而這種偶然性在某種程度上是不可掌握的，而目前的機器邏輯方式還不存在如此大程度的偶然。

這或許是就是二者的區別吧。

怎麼有人邀請我回答，這方面，我只是個未曾入門的普通人，和AI距離最近的一次不過是在大學時代作了一個簡單的腦機交互介面（BCI）。

李開復老師回答相當權威。

個人感性看法：長遠來看，人類機器智能終將超越人類大腦智能，人工智慧在圍棋上勝過「人類」不過是這長河中值得記錄的一個截點，機器會極大解放人類被束縛在生物形態上的智能。人類意識或類人類意思某一天會承載到機器上去，人類這個詞會出現新的定義..

其實我想說無論人工智慧怎麼發展歸根結底擺脫不了人類，它們生而為人。

這種需要大計算的博弈下, 計算機本就應該勝出. 這樣是人類發明他的原因.

在其他很多領域,計算機還有很長的路要走. 所以沒什麼屁影響. 要談影響, 先去撩個妹再說.