关于人工智能的话题从来没有像现在这么火热，李世石与AlphaGo的人机大战正式开始，尽管棋到中局，AlphaGo出现明显失误，但李世石并没有完全掌控局面，却因为后面的失误连连负于AlphaGo。很多人一方面惊讶于人工智能的进步，另一方面也有一种败于机器的沮丧。
即使在人机围棋大战中，人类落败，但这又何尝不是一种胜利？因为AlphaGo是人类智慧的结晶，从比赛结果论成败不免有些狭隘了。类似的“人机大战”早就已经上演，在计算器刚刚出现时，人们就已经知道心算一定没有计算器算得快；而在计算机出现之后，人脑所能存储的东西，或者说图书馆所能存储的资料，远不如计算机硬盘存储的多；后来，人们开始寻求更加刺激的体验，于是就有了深蓝和人类的国际象棋对抗。
在国际象棋的人机大战中，机器成功获胜，这并没有什么可炫耀的，因为计算资源的强大，已经让机器拥有了“暴力计算”的能力，无论棋手走出哪一步，电脑都能穷举出这一步带来的所有可能性，从而电脑会选择最佳的方式予以应对。国际象棋，电脑的运算能力可以采用这一方式获得胜利，但围棋的算法过多，以目前的计算能力而言，“暴力计算”并不能实现，于是就有了人工智能。
抛开人工智能不讲，如果人类的计算能力进一步增强，围棋终有一天也会被计算机破解，机器获胜只是时间问题。
但在计算能力不足的情况下，AlphaGo能够在与李世石的对决中获胜，在某种程度上证明了技术的发展正在走向另外一个方向：不需要借助强大的运算能力穷举出所有的结果，机器也可以通过 的机器学习和算法进化战胜人类。这显然比暴力算法更加高明。
尽管如此，在李世石与AlphaGo下棋过程中，机器所表现出的优势更多体现在局部的判断上，但在大局观上，机器还是要略逊一筹。这似乎也证明了在计算资源有限的情况下，机器在局部的计算显然比整体的计算更具优势。
即便只是这样，AlphaGo所展示出的能力也足以让人震惊，关键在于，这样的能力显然不是下下围棋那么简单，它给人们所提供的帮助有望应用到更多领域，不管是科学研究，还是商业决策，亦或是现实模拟等，人工智能都可以提供帮助。
人工智能的“青出于蓝而胜于蓝”显然能够给人类带来更大福祉，至于在围棋这样的比赛中超过人类，这也没什么大不了，计算能力增加是机器占优的必然结果，而一切依然在人类掌控之中，所谓的机器学习还没有发展到自学习的阶段。
只是，假若有一天，机器的“暴力算法”可以如蝴蝶效应一般推演出一个人的一生，甚至是推演出整个宇宙进化的趋势，那才是“细思极恐”呢。亦或者说，AlphaGo战胜李世石并不可怕，AlphaGo故意输给李世石才更可怕。
从“博弈论”的角度看，人机大战结果不论怎样，人类都是赢家。其中包括AlphaGo的提供者谷歌、因参与人机大战而声名大噪的李世石、以及借助AlphaGo看展商业公关秀的企业和那些段子手与公关狗们。（微信公众号：changyandao1；作者：丁常彦）
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
