“阿尔法狗”虽然在棋盘上战胜了人类，但它取胜的利器是模仿人类
业界指出 ， 人工智能时代远超出科技对人脑复杂性探索的意义 。 “阿尔法狗”之父、谷歌DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯透露其雄心：最终要用“人工智能找到各类问题的智慧解决方案” 。 有观点指出 ， 一旦各类问题都可以归结到用人工智能找到“智慧解决方案” ， 新一轮由此启动的创新周期将被迅速开启 。
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“阿尔法狗”虽然在棋盘上战胜了人类 ， 但它取胜的关键“武器”却恰恰是模仿人类 。 “阿尔法狗”是美国谷歌公司旗下人工智能公司“深度思维”开发的智能软件（围棋电脑程序） ， 研发者称它“已经集合了3000万种职业棋手的下法” ， 但这款围棋电脑程序与此前不同的是 ， “它具有数百万次深度学习与自我对战 ， 十分接近带着直觉和第六感的人类大脑” 。 换而言之 ， 它是会自己学习的 ， 因此将所有别人的长处 ， 它都能占为己有 。
“阿尔法狗”可以运行在不同的硬件平台上 ， 其“单机”版本用到48个中央处理器 ， 而还有一个分布式运算的版本 ， 可同时用到多台计算机的1202个CPU ， 大大提升计算能力 。 除了超强的计算能力 ， “阿尔法狗”
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在首局对弈中 ， 共耗时近4个小时 ， 最终“阿尔法狗”中盘胜 ， 这个结果几乎让所有人大吃一惊 。 “阿尔法狗”的开门红已足够让世界震撼 ， 人工智能超过人类也被认为是指日可待 。 即便最乐观的计算机专家 ， 也没料到 ， 人类在智慧上不敌机器人的那一天这么快就来到眼前了 。 这意味着机器每时每刻都在进步 ， 而人脑终究有疲惫和损耗的时候 。
人工智能对抗人类大脑以4比1领先 ， 这场被科技界称为人工智能里程碑的赛事 ， 似乎正向人们希望看见、又不愿意看见的方向发展 。 在那些年的科幻电影中 ， 人工智能统治人类的场景被再次搬了出来 ， 对于人工智能的喜欢和恐慌十分矛盾也再次被热烈讨论 。
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【“阿尔法狗”虽然在棋盘上战胜了人类，但它取胜的利器是模仿人类】“阿尔法狗”的设计者们为“阿尔法狗”设计了一个“大脑”——神经网络 ， 这个“大脑”和人脑一样是通过大量独立的“神经单元”组成 ， 每一个单元可以处理非常简单的问题 ， 但是所有这些单元连结起来就可以处理非常复杂的问题 ， 这十分类似于人脑的运作方式 。
工程师们还为“阿尔法狗”设计了类人的“思维”——深度学习算法 ， 这种算法使得“阿尔法狗”可以像人一样的学习 。 人类的学习模式基本上是一种经验式学习 ， 深度学习所采用的方法是 ， 让电脑观看大量行人过马路的视频 ， 有安全通过的也有发生事故的 ， 然后电脑自己去“学习”怎样过马路 ， 这和人类的认知学习方式没有太大差别 。
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“阿尔法狗”采用人类下围棋的方式 ， 即经验和直觉 。 人类在下围棋的过程中不可能推理出所有可能 ， 人类只能积累经验 ， 落子的选择往往都是在经验基础上直觉反应的结果 ， 棋手并不确定每一步棋所能产生的可能性和后果 。 “阿尔法狗”战胜李世石所采用的方式也是这样 ， 它并不是运用强大的运算能力推算几十步棋 ， 而是真的像人一样在下围棋 。 它像人一样观看别人的对弈 ， 了解别人在下棋时是如何落子布局 ， 然后不断与自己下棋形成实战“经验” ， 这与一般人学习下围棋是相似的 。
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“阿尔法狗”虽然战胜了李世石 ， 但是这并不说明“阿尔法狗”要比李世石“聪明” ， 实际上“阿尔法狗”所具有的智能仍然很低级 。 “阿尔法狗”之所以能够战胜李世石 ， 主要是因为它比任何人都要“勤奋” 。
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虽然“阿尔法狗”战胜了李世石 ， 也并不能说明人工智能已经真正能够代替人类、甚至取代人类 。 “阿尔法狗”对于人工智能来说确实是一个里程碑 ， 因为它代表了机器学习 。 真正的人工智能应该是一种带有思想的自我学习过程 ， 虽然目前“阿尔法狗”已经有学习的能力 ， 但毕竟还需要人工参与 ， 并不能算真正的人工智能 。
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