柯潔戰AlphaGo再次惜敗：以後小孩是不是都必須學編程？

早在今年初，圍棋人工智慧AlphaGo化身Master之後創造了連續60場對人類不敗的恐怖戰績，圍棋界都希望能夠一名大神站出來打敗AlphaGo，以證明人類的實力。

而在今天，目前等級分排名世界第一的中國棋手柯潔與AlphaGo開啟了人機大戰的第二局，最終，柯潔執白155手中盤落敗，總比分0比2不敵AlphaGo，雙方的第三局比賽也於27日10：30正式進行。

昨天第一場大戰直播時，《未來地圖》作者、人工智慧商業戰略創新專家吳霽虹教授，就#國手柯潔能戰勝阿爾法狗嗎# 這個話題也進行了網上觀賽、討論。

三次里程碑級的人機大戰

說到人機大戰，其實並不新鮮。這並不是人工智慧第一次挑戰人類。早在這之前，歷史上就共有三次里程碑級的人機大戰。

1997年，IBM深藍贏人類棋王卡斯帕羅夫。在第六局，「深藍」一路強攻，僅用一個多小時，雙方僅走19步，就讓卡氏俯首稱臣，取得了決定性的勝利。

2011年，沃森參加綜藝節目《危險邊緣》。沃森在前兩輪中與對手打平，而在最後一集里，沃森打敗了最高獎金得主布拉德·魯特爾和連勝紀錄保持者肯·詹寧斯，獲得了100萬美元的資金。

2015年，Google的AlphaGo對戰圍棋大師。要知道，圍棋中棋子的走法甚至比宇宙中的天體數量還要多。為了搞定圍棋近乎無限的可能性，谷歌開發了名為AlphaGo的人工智慧系統。研究團隊在它的神經網路當中輸送了來自專業圍棋選手約3000萬種走法，並讓它通過名為強化學習的試錯過程來掌握如何創建自己的策略。

與之前深藍和沃森不同，人工智慧不僅僅是外界輸入給他更多的信息，而是訓練它，通過學習和分析結果來判斷最優策略。再通俗一點的說法就是，DeepMind先用已有的圍棋技巧來訓練AI，稱為監督學習（supervised learning），然後讓AI和自己對弈，通過深度學習讓其掌握如何贏得圍棋比賽的技巧。

科技大佬普遍不看好柯潔

不過，這一次對決普遍不被看好。儘管柯潔自己早在李世石大戰後在個人微博中放出豪言：AlphaGo贏不了自己。但是仍有同行高手認為，柯潔贏一盤的幾率大概只有10%。

除此之外，科技大佬們也普遍不看好柯潔。觀戰的吳霽虹教授認為，這是有一定道理的。她概括出以下4點原因。

1）AlphaGo在比賽中，100%只專註比賽獲勝上；但人類會有很多思考，包括緊張感、舒適度都會干擾和影響下棋；

2）AI在毫秒內，就能記得過去所有的海量賽事，從中學習最佳路徑；但人類的記憶早就比不上AI了；

3）AI在比賽時，能連接（有）成千上萬的子AI（計算機），獲得秒殺的計算能力，但柯潔只能用自己的一個大腦；

4）AI永遠不會有挫敗感而影響下一步棋，但人類在比賽過程中，會有挫敗感而放棄或影響下一步棋子的正確走向，哪怕是瞬間的這種感覺。

以上任何一個原因，都有可能讓柯潔敗在AlphaGo之下。

號稱人類最後智力高地的圍棋都快被攻陷，

以後小孩是不是一定要學編程？

說到這個話題，

吳霽虹教授認為這是一個偽命題。

吳教授認為，AlphaGo與柯潔對決，不要被人機比賽的結果迷惑。無論結果如何，這僅僅是人類價值中的一點點，不就是一個圍棋賽嘛，它不是人類智商和情商的全部啊！

即使AlphaGo會贏，AI也是有局限的。它能在很狹窄的領域超過人類很正常，就像揮舞一個鎚子的力量大過揮舞一個拳頭的力量一樣，難道我們就只學習揮舞鎚子了嗎？人類可做的事遠遠多於AI。

更重要的是，AI和柯潔看未來是如何的不同？AI看未來是居於過去數據、規則，AlphaGo根據過去數據、嚴格執行規則，因此，它困在數據和規則的黑籠子中。而人類看世界，從兒時起，可以無限造夢、創造無限未來，人類一直如此，甚至創造Al。因此，小孩應該學習獲得創造力的一切知識、技能、和能量，並學會人文關懷，讓世界更美！

5種創新教育模式

「教育不是住滿一桶水，而是點燃一把火。」AI將會助力它的再次燃燒。

今天，我們已經看到，傳統教育越來越招架不住海嘯般襲來的AI衝擊。正是人工智慧，挑動了教育這根培養人才的中樞神經，正在誕生一批創新教育模式。

模式1：AI驅動的個性化教育模式

其特點是AI與教授聯手，完成教學任務。例如，在美國喬治計算機學院，有一門課叫作「人工智慧概論」。這個課程的特點是，以問答方式授課：學生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學生參與，提出了超過1萬個問題，其中，40%的問題是由助教吉爾回答的。一個學期下來，在這1000多名學生中，只有一名學生猜測，吉爾可能是一個機器人。讓眾人驚奇的是，吉爾確實是一個機器人，而且教了他們整整一個學期！

模式2：用AI 評估教學質量驅動的模式

基於AI來評估教學質量，開發學習管理系統的特點是：用教學活動、作業、評價等指標，來優化教學內容、教學方式。系統中的所有指標都是可量化、可視化、可互動化的。

模式3：基於遊戲角色驅動的教育模式

EMMORPGs（多人在線角色扮演教育遊戲）模式的特點是，學生可以在一個虛擬的空間邊做邊學，只要動手操作，就能學習。例如，學醫的學生，通過動手做解剖，從而獲得相關的醫學知識和技能。這裡你能感受到，教育可以是「專業」而「碎片化」的，並不一定是傳統的大而全的機構組織。

模式4：基於解決專項問題驅動的教育模式

解決人類懸而未決的問題，也許是教育的重要目的之一。這個項目有兩個重要的教育模塊。一個是管理課程，目的是教授學員如何成為醫療項目工程的管理者；另一個是專業課程，由13 個與項目有關的垂直學科組成，目的是讓學生成為這個領域的頂尖專家。

模式5：慕課平台驅動的教育模式

慕課的誕生，最開始是作為計算機教程，第一個慕課平台創建於2008 年。之後，它被廣泛應用到各個教育領域，以致2012 年被稱為「慕課年」。這進一步刺激和促進了慕課革命。緊接著，在可汗學院之後，有三大慕課平台誕生：EDX，由一個哈佛大學和麻省理工學院的非營利服務提供商創建；Coursera，一個與斯坦福大學合作的平台；Udacity，由塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）教授創建，這是他在斯坦福在線教育的一個計算機課程，也是一個以盈利為目的慕課教育平台。以上三大平台迄今已經為超過1200 名學生提供了各種專業課程。

人類今天如果想要不被取代，必須學會學習、終身學習，而這是每一個人都可以做到的。無論做什麼，保持思想和行動的創造力，畢竟，這是我們人類與動物的本質區別。剩下的，交給AI。讓AI為人類工作，讓AI解決那些還在阻礙人類幸福的難題。