围棋的人类时代结束了，还有什么可玩的？

昨天，2016年3月9日，是一个值得纪念的日子。因为公认的最为复杂的人类智力游戏，围棋，一个人工智能AlphaGo战胜了人类排名第一的顶尖棋手李世石。

有人要说李世石还有四盘棋呢，完全可以扳回来。扳回来与否已经不重要了。AlphaGo战胜李世石一盘，就说明它的系统已经具备了人类围棋的最顶尖实力。跨入了这个门槛的AlphaGo，再修炼提高一下，会是人类棋手不可企及的境界。

回顾97年IBM的深蓝计算机首次战胜国际象棋人类冠军卡斯帕罗夫时，卡斯帕罗夫还抗议电脑有不公平的地方。现在再也没有人对国际象棋的AI程序有什么说法了，因为一个手机上跑的国际象棋程序都已经达到国际特级大师的水平。

国际象棋相对围棋来说，可能的计算空间要小得多。但尽管如此，穷举计算法仍然是不现实的。靠简单穷举计算，电脑的计算能力仍然没有达到能够战胜人类的地步。从97年到现在，进步的不光是电脑硬件的计算能力，更是AI人工智能系统的软件设计。

下棋AI（人工智能）已经仿照人类下棋的思维来设计。下棋，犹如走一个迷宫，每下一步，都是打开了一扇门，门后面又是很多的门。有些门能够到达胜利的终点，而另外一些导向失败。和人一样，下棋软件需要计算出哪一些门胜利的可能性大。在做这种判断时，无论人和机器，需要的技能都是一样的：经验和计算。

经验是下过多少盘棋，积累了多少认知。经验能够极大地简化找到下一步最优的那扇门所需要的计算量。

计算则是面对新的变化时，能够理性逻辑地通过假设和预览来找出最优解。

下棋神童是计算能力超强的人，下棋大师则是同时经验极为丰富的人。

所以，一个顶尖天才选手也需要下很多棋、需要多年的奋斗，才能成为大师。

下棋AI软件也是如此。软件算法设计以及其电脑芯片速度能力提供了它的计算能力，而经过无数次下棋实战训练、实际棋谱学习这个过程，提供了它的经验。

19x19的围棋棋盘，代表着天文数字的可能性。穷举法对于围棋是不适用的。然而通过模仿人类的思维、模仿人类的学习过程而形成AI程序，能够以和人类非常相似的方法来解决围棋这个难题。它可以首先储备极为丰富的围棋棋谱，并且把这些棋谱分解为其可以使用的“经验”。然后它的超强的计算能力，能够把现实的棋局快速地和这些经验匹配。

据报道，AlphaGo经过了3000万步棋的锻炼。如果每盘围棋平均下200步，那么这相当于下了15万盘围棋。如果一个职业棋手每天下10盘棋，每周5天，一年52周他会下2600盘棋。15万盘棋相当于近58年的经验。

世界上没有一个棋手具备如此丰富和高强度的经验。而且，AlphaGo的这些经验是不会忘记的，每个细节都清清楚楚准确无比。

具备如此强大经验的AlphaGo, 五个月前才第一次战胜一名职业围棋选手（欧洲围棋冠军，世界排名第800位），说明其软件水平还没有强大到能充分利用这15万盘棋经验的地步。然而仅仅过了五个月，AlphaGo已经强大到战胜了世界排名第一的李世石。

再过五个月呢？李世石到时候能不能挑战AlphaGo会是一个问题。

昨天的棋局，证明了AlphaGo的算法已经成功地大幅提高了自身的计算准确度。它的经验是举世无敌的（而且这种经验还在不断增加），它需要的，仅仅是如何改进自身的计算算法，以更高的精度来匹配它庞大数据库里的经验。五个月的大幅成长，表明它快速提高了计算每一步最优解时的可靠程度。

那么围棋再不是人类的游戏，这难道意味着机器全面取代人类吗？

我认为答案是否定的。

AlphaGo虽然在电脑上运行，但它是人类智慧的产物。它实际上是人类大脑的一种扩展。我们不可能记住15万盘棋，我们也不可能一秒钟计算成千上万步落子，但我们的大脑有思路有方法。按照人类的思维方式设计的程序，实际上是人类智慧的扩展。我们让电脑来代替我们储存和计算。这局棋，实际上是人的智慧来下的。

如同人没有翅膀，却能够制造飞机，给人以飞翔的能力一样。

AlphaGo预示着人类智慧获得了人工智能的强大的支持和扩充。

人类虽然失去了围棋，但会迎来一个更为精彩的未来。

将来，我们和机器人的关系会变得更复杂，出现一种7个步骤的循环模式： 

1.机器人干不了我的工作。 

2.好吧，它会许多事情，但我做的事情它不一定都会。

3.好吧，我做的事情它都会，但它常常出故障，这时需要我来处理。 

4.好吧，它干常规工作时从不出错，但是我需要训练它学习新任务。 

5.好吧，就让它做我原来的工作吧，那工作本来就不是人该干的。 

6.哇，机器人正在干我以前做的工作，我的新工作不仅好玩多了，工资还高！ 

7.真高兴，机器人绝对干不了我现在做的事情。
然后回到步骤1。

——KK《必然》

佩弦：

将来，我们和机器人的关系会变得更复杂，出现一种7个步骤的循环模式： 

1.机器人干不了我的工作。 

2.好吧，它会许多事情，但我做的事情它不一定都会。

3.好吧，我做的事情它都会，但它常常出故障，这时需要我来处理。 

4.好吧，它干常规工作时从不出错，但是我需要训练它学习新任务。 

5.好吧，就让它做我原来的工作吧，那工作本来就不是人该干的。 

6.哇，机器人正在干我以前做的工作，我的新工作不仅好玩多了，工资还高！ 

7.真高兴，机器人绝对干不了我现在做的事情。
然后回到步骤1。

——KK《必然》