AlphaGo赢了人类 人工智能概念股爆发（附股）
来源:莲花财经　作者：文章　
昨天，人类迎来发展史上又一个重要时刻，一场人机世纪大战拉开帷幕。最终韩国名将李世石九段中盘负于了谷歌人工智能AlphaGo机器人。双方还将分别在3月10日、12日、13日、15日的北京时间中午12点进行剩余4场比赛。假如李世石获胜的话，他将获得100万美元奖金，这个奖金数额也是超过世界上任何一个国际围棋比赛的奖金数额。
　　李世石对战谷歌AlphaGo机器人
这不是谷歌AlphaGo机器人第一次和围棋高手过招了。去年10月，谷歌AlphaGo机器人在没有让子的情况下以5：0的成绩战胜了欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾。
这是1997年IBM深蓝计算机在国际象棋上战胜人类之后，人工智能追赶人类的又一重大里程碑。
李世石与AlphaGo对弈
李世石是李昌镐之后，韩国最具代表性的棋手，他在2003年获第16届富士通杯冠军后升为九段棋手。自2002年加冕富士通杯以来，十年时间里他共获18个世界冠军。李世石属于典型的力战型棋风，善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击，以强大的力量击垮对手，他的攻击可以用“稳，准，狠”来形容，经常能在劣势下完成逆转。
AlphaGo到底是什么？
AlphaGo并不是普通意义上的智能机器人，而是一个拥有自我学习和进化能力的智能系统。相关论文中说，它的“单机”版本用到48个CPU（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。
AlphaGo由两部分组成，Alpha对应希腊语的首字母，也就是常说的“阿尔法”，Go是日语中对围棋的称呼。
　　决策网络（policy network）和价值网络（Value network）
AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络——
“决策网络”（policynetwork）和“价值网络”（Valuenetwork）。其中，“决策网络”负责减少搜索宽度，排除明显的错误，选择下一步走法；“价值网络”则负责减少搜索深度，通过对局势的判断，在明显劣势下果断抛弃某些路线，不用每条道算到黑。
通过这两个网络分析局面，AlphaGo会更像一个人类棋手，会在下棋时分析每一步的风险系数，比如在未来20步的N种情况下，它立即就能判断出如何落子的胜率最高。
许多专家认为AlphaGo最大的特点是，它会自己学习！（天呐！牛逼死了）在战胜樊麾之前，AlphaGo已进行了超过3000万局的自我训练，不断提升自身棋力。AlphaGo和樊麾之间的比赛发生在去年10月，只是由于论文发表的保密流程等原因才在今年宣布。虽然许多围棋高手研究比赛棋谱后认为，AlphaGo那时的棋力还无法与李世石相提并论，但几个月过去了，它可能又在针对性训练中大有进步。这也是现在许多人押注它会取胜的原因。
DeepMInd公司首席执行官兼谷歌副总裁德米什·哈萨比斯透露，DeepMind为AlphaGo输入了海量的职业棋手对局，其自我演绎的对局数更是达到了3000万局。
七嘴八舌论赛果
在赛前，大多数人都略看好李世石一些，尤其围棋界的各个大佬基本都毫无例外地看好李世石获胜，像新科世界冠军、风头正劲的小将柯洁就表示如果他有100 元下注，他会全部下注到李世石这边。“棋圣”聂卫平更是觉得“对于围棋的判断，是计算机的大难题，我不相信现在有电脑能突破这个，所以人和电脑下，百分之一百是人赢。”
不过在另一个阵营中，有不少计算机领域的专业人士都看好AlphaGo 获胜，比如搜狗CEO 王小川，他就觉得AlphaGo 将会完胜李世石。
而在赛后，众人也对这场比赛发表了自己的见解。
李世石自己表示，虽然受到很大冲击，但还是很享受这盘棋，并且很期待后面的比赛。
“这盘我没下好，所以想后面的棋我胜算还是会很大吧，胜算会是五成吧。”
A股公司中科大讯飞公司董秘江涛在接受证券时报·莲花财经（ID：lianhuacaijing）采访时表示，本次谷歌围棋大战，本质上是一场“科技秀”。因为深蓝之战，已经证明可以机器人智能能够获胜，而且谷歌的运算能力已经是当年IBM深蓝的3万倍。作为中文语音产业联盟副秘书长，江涛表示，人工智能应用会不断增加，未来会像现在的互联网一样，广泛普及到所有行业。
而科大讯飞董事长刘庆峰在2016年两会提案中建议加快推动人工智能和中国脑计划，并建立国家人工智能综合试验区。
奥飞动漫董秘王晶向莲花财经记者表示，智能硬件设备成本下降、云计算类脑计算发展，计算能力大幅提升，未来人工智能将不断拓展应用场景，与现有产品相结合，提升用户体验和商业价值。
古力九段虽然表示李世石在后面的比赛还有机会，但他也不得不承认机器已经表现出了极高的水准，如果明天还能够击败李世石，那说明它的优势真的就比较明显了。
不过最近围棋界风头最盛的小将柯洁九段仍然保持了自己特立独行的风格，表示“就算阿法狗战胜了李世石，但它赢不了我”。
谷歌为何要做AlphaGo
谷歌并不只是想做一个棋类程序，而是想做一个通用的智能计算系统。如果解决了围棋问题，谷歌希望能把这套人工智能算法用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。也就是说谷歌的目的还是为了更好的服务人类，没有任何恶意。DeepMind(AlphaGo的研究公司)创始人哈萨比斯说：公众对人工智能的警示掩盖了人工智能带来的帮助。距 离人脑水平的人工智能仍然相当遥远，可能还需要几十年。
在赛前发布会上，谷歌董事长施密特表示，输赢都是人类的胜利。因为正是人类的努力才让人工智能有了现在的突破。
但并不是所有人都会对人工智能持乐观态度。诸如特斯拉CEO马斯克、理论物理学家霍金等科技界的名人就对此产生了担忧。
人工智能关我们什么事？
根据艾瑞咨询报告，人工智能从2013年起，迎来第三次高潮。按照阶段，分为计算智能、感知智能和认知智能阶段。其中，在认知智能方面，机器能够像人一样思考，采取行动，能够应用在无人驾驶、自主行动机器人等方面，全面辅助或替代人类工作。目前，感知智能应用发展还处于试点阶段，在智能硬件、机器人、 虚拟场景等方面开始应用。
据预测，2020年，全球人工智能市场规模约1190亿元，艾瑞预测届时中国人工智能市场将达到91亿元。
从产业结构和投资领域划分，目前国内人工智能企业以软件服务类为主，应用类企业占比达到71%；技术类企业中，机器视觉领域公司占到一半以上。
在人工智能方面，A股公司中科大讯飞（002230）被认为在人工智能领域技术领先，其启动于2014年的超脑计划已取得较多进展。3月1日，科大讯飞与IBM宣布建立了战略合作关系，将致力于人工智能技术。去年公司21.5亿元定增中，拟投资3.52亿元进行“讯飞超脑”关键技术研究及云平台建设项目。
奥飞动漫（002292）也在布局人工智能。1月公司与北京光年无限科技有限公司签订增资协议，约定公司以自有资金投资5000万元，获得5%的股权。光年无限运营的云端机器人大脑图灵机器人”，使第三方产品快速拥有智能人机交互功能，具有广泛的应用场景。据报道，作为中国首个人工智能机器人开放平台,图灵机器人拥有超过13万的开发者和合作伙伴，共享知识库15亿项。
业绩情况来看，东方网力2015年归属于上市公司普通股股东的净利润为24,850.18万元，较上年同期增长83.00%。报告期内，公司结合人工智能等先进技术，围绕视频的智能化应用，相继以现金收购动力盈科，参股投资中盟科技，介入了社会化视频专网运营和智能交通业务领域，并投资多项服务型机器人。
机器人年报显示，2015年公司归属于上市公司股东的净利润达到3.95亿元元，同比增长21.23%。公司指出，人工智能将是未来机器人发展的主要方向，将推动服务机器人功能更加专业化、精细化，并不断延展其外延边界。
另外，2015年业绩快报显示川大智胜、慈星股份净利润分别同比增长250%和134.47%。
Wind人工智能指数3月9日表现并不抢眼，整体股价下跌1.28%，仅高乐股份、机器人、汉王科技等公司股价上涨。从Wind资金流向统计来看，3月9日机器人、高科股份、天泽信息、美亚柏科、中科曙光等公司净流入资金超过1000万元，其中，机器人、高乐股份和天泽信息近7天内净流入资金量居前。
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AlphaGo赢了 人工智能“奇点”近了？
　　日，人机大战第五场，在经过长达5个小时的搏杀后，人类棋手、韩国围棋九段李世石投子认输，代表人工智能的AlphaGo最终将这场人机对决的总比分定格在4:1，以压倒性优势宣告获胜。
　　“对于任何一个规则明确的特定问题，利用计算机的智能技术迟早要超越人的能力，就像利用深度学习和人类知识自动化的人工智能围棋算法战胜人类棋手一样。”中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃教授如此点评。
　　事实上，现有人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）远远还达不到人类水平，未来也很难全面超越人类。王飞跃教授表示，“无论是从技术水平现状，还是从科学的逻辑推断，不管是现在还是将来，机器都无法全面取代人类，人工智能更不可能全面胜过人类智能；而且这一不可超越的本质很可能不是技术性问题。”
　　在加拿大艾伯塔大学人工智能专家、计算机学教授理查德?萨顿看来，战胜李世石的AlphaGo并不具有真正的人类智能，其缺少人类智能中一个关键特征：学习世界如何运作的能力，比如理解物理法则、预判某种行为引发的后果等。
　　尽管如此，AlphaGo的获胜依然意义重大，其充分显示人工智能的高速度、加速度发展，也展示了人工智能巨大的应用意义和前景。正如Deep Mind在其官网上所言的“Solve intelligence use it to make the world a better place”（研究人工智能，让世界变得更美好）那样，AI在医疗、无人驾驶、机器人、手机智能助手等方面的应用前景颇具吸引力。在国内A股市场，一个AI应用的上市公司群体业已初现规模。
　　机器战胜人类？
　　日，人工智能史上值得浓墨重彩书写的一天，一切都源于那只“狗”（AlphaGo）――代表人工智能的AlphaGo挑战人类棋手、韩国围棋九段李世石的五番棋正式开始。首场较量于当日中午12点左右开始，李世石执黑先下，大约三个半小时后，李世石投子认输。赛后，AlphaGo之父、Deep Mind领军人物哈萨比斯（Demis Hassabis）在推特上欣喜地写下了“登月成功，为我们的团队感到骄傲”。
　　随后的两局对弈分别于3月10日和12日举行，AlphaGo两度“碾压”李世石，取得完胜。在10日的比赛中，AlphaGo序盘先是下出几步“昏招”，但随后则怪招连连，四个半小时鏖战后，逼迫李世石签城下之盟。在12日的比赛中，尽管李世石多次下出非常规的路数并在左下角留下打劫变化，AlphaGo在最后的较量中，打破人类的断言，实现了主动打劫和提劫，再次于中盘取胜。至此，AlphaGo连胜三盘，提前锁定胜局。
　　“人类智力的最后高地已被机器占领，人工智能已超越人类……”一时间，这样的惊呼比比皆是。在第三局后的新闻发布会上，哈萨比斯甚至表示“已经不知道要说什么了”。
　　更值得关注的是，与以往所有的人工智能不同，AlphaGo在这次人机大战中展现了惊人的学习能力。此前在2015年10月，Google宣布AlphaGo在无让子的情况下，以5:0完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾，这是围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业选手。彼时，AlphaGo的棋力不过职业二段，但仅仅5个月后，AlphaGo已通过自我学习取得超越职业九段的棋力。
　　北京邮电大学教授、计算机围棋研究所所长刘知青表示，AlphaGo的自我学习能力是科技界一个重大的突破点。而在科大讯飞研究院副院长魏思看来，这个事件可以看成是人工智能历史上的一个里程碑，AlphaGo在大势方面的判断力对业界的影响和震动很大。
　　在3月13日的第四局比赛中，AlphaGo失利。但是，“在AlphaGo首局获胜的结果面前，以后的胜负都不那么重要；AlphaGo自然还没有进化到完全独立个体的程度，但是那扇门已经打开了一条缝隙。”有网友这样评价。
　　3月15日，人机大战迎来最终的对决。在经过长达5个小时的搏杀后，双方均进入读秒阶段，AlphaGo最终胜出，将总比分定格在4:1。据报道，韩国棋院打算给AlphaGo颁发名誉九段证书。
　　“无论最终结果是什么，赢家都是人类。”谷歌母公司Alphabet董事长埃里克?施密特这样安慰人类。尽管如此，革命性的改变已然发生。
　　“革命”发生在哪？
　　AlphaGo的惊人之处在于其在对战中不断增强的能力和由此展现出的“自我学习”能力，其“能力”已经超出了工程师输入的几十万盘棋谱，是在不断对战和自我对战中“思考和积累”的“应变”和“最优对弈方案”，能够不按套路行棋，甚至已经学会了先手借用。
　　“变异”的力量来自哪里？回顾这只“狗”的身世，AlphaGo由创建于2010年的英国人工智能公司Deep Mind研发，技术上采用了神经网络加蒙特卡洛算法（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS），即通过卷积神经网络来模拟人类大脑的视觉神经网络机制，其中基于海量数据的走棋网络（Policy Network）可以预测下一步的走棋；精确的估值网络（Value Network）则可完成局面评估、下一步动作的选择；蒙特卡洛算法则模拟围棋游戏直至最后找到获胜策略。
　　值得关注的是，基于深度学习（Deep Learning）构建的神经网络是让AlphaGo表现智能的关键。哈萨比斯表示，“蒙特卡洛树搜索在10年前是一个很大的创新，但我觉得我们对AlphaGo做的是引进了神经网络这种直觉层面的东西。”依靠神经网络，AlphaGo能够跟人一样通过“直觉”判断 “大势”、“局面”，具有良好的“棋感”。在此之前，这一领域的专家原以为这还要再等10年才能实现。
　　自从1956年约翰?麦卡锡（John McCarthy）等人提出人工智能这一概念后，人类在这个领域的探索从未间断。2006年，Hinton等人提出的深度学习则让人工智能进入崭新的发展阶段；Hinton在2009年将深度神经网络介绍给语音识别学者，第二年语音识别领域就取得了巨大的突破；此后，Yann LeCun等人提出了第一个真正的多层结构学习算法――卷积神经网络。从此，人工智能奔走在了开挂的道路上。
　　深度学习是源于人工神经网络的研究，也是机器学习中非常接近人工智能的领域。此前，Deep mind表示，通过深度神经网络与强化学习结合的Human-level control through deep reinforcement learning，展现出了在复杂任务中酷似人类的算法。得益于大数据和互联网技术，深度学习正在迅速成长，通过足够大的数据量，深度学习可以建立人工神经网络，实现最好的预测能力。谷歌开源了利用大数据直接训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flow；Facebook公布了其关注深度学习的开源项目并任命Yann LeCun为其人工智能实验室负责人。
　　“奇点”正在临近？
　　美国未来学家库兹韦尔在《奇点临近》一书中认为，人工智能的进步会不断加速，聪明的机器会设计更聪明的机器，这种自我强化最终会导致人工智能达到一个“奇点”，成为远远超出人类智能水平的一种存在。
　　AlphaGo开发团队曾经表示，“开发AlphaGo不是为了模仿人类，而是为了战胜人类。”那么，人工智能真的超越人类了吗？
　　“AlphaGo的优势在于其应用了MCTS，只要时间足够，机器能够穷尽所有对局的方案，进行充分学习，从而突破人类极限，在不断自我对决中提升。”地平线CEO余凯表示。
　　但是，这离真正的人工智能还很远，“奇点”的临近或许还有很长的路程。微软亚洲研究院副院长芮勇表示，今天与其说是机器赢了人类，还不如说是一个人+一台电脑打败了另一个人。如果以后一个电脑设计了一个程序打败了人，那个时候强人工智能将近，“奇点”才会到来。但是，从目前看，强人工智能还要走很远的路，还只是在语音识别、语音合成、计算机视觉等方面做得比较不错，但采用的还是监督式的学习训练方式。
　　不过，人工智能的进步速度远比人们想象的快，而且似乎还在加速，人类是时候需要为人工智能的发展担忧了吗？理查德?萨顿的看法是，“我认为人们不应该为此感到害怕，而是应更多关注。”南京大学自动化学院副教授谈英姿则轻松地表示，“等到AlphaGo意识到自己在下棋的时候，我们再开始担忧吧。”
　　王飞跃教授甚至认为根本不存在“奇点”问题：“‘奇点理论’之假象不可能出现的最大原因正是智能技术从开始到今天所一直面临、也无法解决的核心技术问题：常识的表示、推理及应用。常识对人类再普通不过，根本不值得提及，但对机器人和人工智能却是一道凭自身能力无法逾越的巨大鸿沟。”王飞跃进一步解释称，机器人和人工智能等智能技术目前主要集中在利用已知技术解决已知问题上，但对于规则不明确、任务多样化、情况复杂的（Uncertainty、Diversity、Complexity，简称“UDC”）问题，人们仍然无法开发出具有人类那种能力的智能技术，还没有利用未知手段解决未知问题的能力。这正是机器智能无法超越人类智能的本质，而这一本质可能并不是技术性的问题。
　　王飞跃表示，智能技术将进一步解放人类的智力，这是社会的进步，是螺旋式上升式的发展，不是走向“奇点”，更不是机器主宰世界，而是走向人类主导但更加美好的世界。
　　应用无所不在
　　AlphaGo驰骋的疆域显然不仅仅在围棋。Deep Mind在其官网写道：“Solve intelligence use it to make the world a better place”（研究人工智能，让世界变得更美好）。哈萨比斯则认为人工智能主要的用途是医疗、智能手机助手以及机器人。
　　就在几周前，Deep Mind 宣布了一项与NHS（英国国家医疗服务体系）的合作，开始着手建立一个利用机器学习力量的平台。哈萨比斯表示这个项目与IBM的Watson非常不同，“合作平台做的事情会是医疗图像的诊断，然后可能有对于自我量化（Quantified self）或是重要迹象的长期追踪，帮助人们保持更健康的生活状态，这很适合用强化学习。”
　　对于智能手机助手，哈萨比斯想要让其变得智能、理解上下文，对于人们要做什么有更深的理解，“我认为未来的两到三年会开始看到它，也许在四到五年甚至更久后，可以看到功能上大的变化。”目前，几乎所有的智能手机助手都是预编程的，偏离了预先编程输入的模板，就会变得毫无用处。
　　更为重要的是，人工智能是一门几乎在所有方面都具有重要应用的技术。诺贝尔奖和图灵奖获得者赫伯特?西蒙把人工智能定格为实验科学，研究人工智能的最终目的是为了应用。
　　在哈萨比斯看来，自动驾驶也是一种机器人。谷歌母公司Alphabet董事长埃里克?施密特近期表示，谷歌正在考虑在英国进行自动驾驶汽车路测。百度最近则成立了自动驾驶事业部，宝马、奔驰等传统车企也在这个领域奋力搏杀，国内的北汽、广汽、上汽、长安、比亚迪等汽车厂商同样在悄然深耕。不过，哈萨比斯强调自动驾驶目前还是狭义的人工智能，尽管特斯拉已经采用了一种基于深度学习、现场的计算机视觉方案。
　　随着深度学习的发展，人工智能在无人驾驶、无人机、工业4.0（工业机器人）等领域的应用将愈发广泛并娴熟。而在需要更高智能的服务机器人领域，深度学习似乎更有用武之地，特别是在一个人口老龄化的社会。哈萨比斯对日本在老年护理机器人、家庭清洁机器人上的思考表示欣赏。
　　对于本次人机大战的重要意义，王飞跃教授认为更体现在对搜索和优化问题的处理上。“这将产生一个巨大的新行业，软件定义的系统、工厂、城市将成为现实，大数据真正成了原料，数字化的经验、案例、预演都成为生产力，计算实验与计算优化将成为管理的‘新常态’，或许这就是新IT世代（Intelligent Technology，智能技术时代）的真正开始。”
　　短期内，将人工智能的某一项技术应用于特定领域、改变人们生活已凸显出巨大价值。人工智能在语音识别/搜索、机器翻译、图像识别、人脸识别、搜索引擎、数据挖掘等方面都表现出色。
　　数据显示，全球目前在人工智能领域有近千家公司，分布在商业智能、金融、安全等领域。在A股，已经有超过70家上市公司宣布进入机器人领域。无人机成为创业公司和上市公司竞相追逐的风口，已有超过20家A股上市公司宣布进军无人机。在无人驾驶领域，近40家公司涉足“智能汽车”概念。此外，还有不少上市公司已介入语音识别、人脸识别、VR等人工智能领域，其中科大讯飞的讯飞智能语音系统识别率已达95%，并已启动了讯飞超脑计划。
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围棋世纪之战：AlphaGO来了，人类害怕了吗
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有对垒就会有输赢，若这次AlphaGO真的赢了，对于人类而言，它意味着什么？
谷歌AlphaGO与韩国九段围棋名将李世石的人机大战正式拉开帷幕，这次，对人类来说是个大日子。或许在棋类游戏中唯一能够彰显人类智能更胜一筹的最后一块遮羞布也会被无情的扯下。所以其不仅吸引了全世界的关注目光，同时也将人类对人工智的期待兴奋与担忧恐惧交织而成的矛盾第一次如此真切的公之于众。而在人工智能究竟是蜕变为大白般温顺的天使还是如终结者般残暴的恶魔之前，有关人工智能的梦魔亦将持之以恒的发酵。&
一、谷歌AlphaGO与李世石谁能赢？
AlphaGO与李世石二者在围棋上的碰撞，在很大程度上可以看做是人工智能与人脑在棋类竞技的终极较量。而此次的输赢对于人类而言，输赢都将会显得尤为震撼。其带来的影响或许将远超19年前深蓝击败国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战。要知道，此次对垒的人机智力游戏是被证明为世界上最复杂的棋类游戏——围棋，而其对弈对手则是韩国九段名将李世石。
信息论创始人克劳德香农在1950年对棋类穷举复杂度的测算得出：国际象棋的穷举复杂度大概在10^120种变化左右，而围棋的穷举复杂度又远远超出国际象棋，达到了惊人的10^360中变化。而作为比较，目前可观测宇宙中的原子总数据估计“只有”10^75个。
正因为围棋拥有如此难以穷尽的复杂程度，所以在1997年IBM深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫之后，围棋在很大程度上就成为了人类智慧面临人工智能挑战时聊以自慰，寻找自信的唯一精神寄托。而李世石，则是职业九段高手，前世界冠军，过去十年间的顶尖旗手，其实力远超樊麾。也正是基于此，上至专家大佬下到坊间凡客也都在各抒己见、在科技技术与自然进化的智慧中选择立场。很多人选择捍卫人类智能的尊严，支持李世石会在此次大战中取得最终胜利。
当然也有很多人站在反面，支持人工智能。他们认为虽然人具备主观能动性，能够因时因势而变，高手更是具备整合学习能力，但在人类在以下三方面都存在者着客观缺陷，所以此次人机大战，认为转为围棋优化设计的智能深度学习引擎AlphaGO能够战胜李世石。
1.固定逻辑数值运算人工智能远胜人类
从根本上来说，围棋依旧是属于固定逻辑数值运算。而且在现实中，人工智能在诸如此类固定逻辑、策略运算等诸多细项目上早已超越了人类的能力。人工智能在图片识别能力（人脸识别）赛事预测能力、速记读写能力都超越了人类，而棋类游戏中围棋成为了最后固守阵地，在此之前诸如象棋、国际象棋、跳棋、苹果棋等早已被人工智能攻陷。在此之前，谷歌AlphaGO已经战胜了围棋高手欧洲围棋冠军樊麾二段，并战胜了法国的‘疯石’、日本‘zen’，两个围棋计算机程序。
2.AlphaGO的数据调用能力与学习能力
AlphaGo是一套专为围棋而优化设计的深度学习引擎，运用了神经网路技术和蒙特卡洛树搜索法（MCTS）技术，具备自主学习能力，能够在调用大数据和增加硬件CPU，GPU的方式下获得智能的提升。其能调用谷歌庞大的云计算资源，并且当前其已经完成了对历史上近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，并且AlphaGo也与“自己”完成了高达3000万盘棋局对垒。而每一次的对垒，在观察围棋子的整体布局的基础上选择最佳下法，都使得AlphaGo在不断积累胜负经验，掌握取胜方式。而这些都将助力AlphaGO获得成长。
3.AlphaGO占据生理心理优势
围棋是技术之战，同时也是一场心理、生理综合素质之战。在人与人的对垒中，心理战被广泛使用，但是作为人工智能程序，AlphaGO并无生理、心理的感知能力，人类通用的心理战对他并无作用，反而他的“不动声色”会给他的人类对手带来心理压力。诚如樊麾在接受腾讯科技时采访是所说：两个人下棋的时候，你常常会观察和琢磨对方的情感和心理。它是紧张了，害怕了，你在想象对方的同时，这种作用对方也会感到到，折射回来。但是现在对面是电脑，就是你面对一堵墙，你所有的感觉全部都被打了回来，你知道它没有心态的波动。而其产生的直接影响就是，你无时无刻不在怀疑自己。这个棋它这么下对吗，真的对吗，我有这么多问题吗。
二、AlphaGO赢了意味着什么？
有对垒就会有输赢，而假若这次AlphaGO真的赢了，那么对于人类而言，它意味着什么？虽然他不能意味着人工智能在当前就能真的打败人类（其并没有连贯的智能过程，也并没情感感知），但至少意味着人工智能又向前迈前进了一大步。而这一大步的迈进，或许将会使得人类更为真切的感受到来自人工智能所挑战，更为明确当前自身能量的边界，更会思考在输赢背后人工智能与人谁更为聪慧，在未来谁会是地球的主宰。在未来作为万物之灵的我们又将会扮演何种角色，又将会会置身何处？人类对人工智能的期待与恐惧亦会与日俱增。而从这个层面来说，其带给人类的震撼远比19年前深蓝击败国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战更为猛烈。
三、人工智能不可阻挡
然而在在对未知争论之时，随着移动互联网的飞速发展，大数据的超量累积和算法、设备的持续更新，人工智能将无可避免，其前进的脚步已无法阻挡。人工智能在当前似乎就已经“入侵”了我们生活的方方面面，其正以具体可感和潜移默化两种方式影响着我们的生活。
Siri，Cortana，Google&Now，小冰等等语言助手以具体可感的方式陪伴着我们的日常，而诸如在机器翻译、视频广告精准匹配亦在潜移默化中提升着用户的使用体验。
而在未来，人工智能的发展又或将会为人类带来地覆天翻的变化。也许“在未来，所有简单重复的脑力劳动，都将被人工智能取代。”而那些看似更为深邃的脑力劳动，诸如金融、教育、健康等等也将会被人工智能深刻影响。或许人工智能与人类的竞争将会持久而凶残，人类最终会被无情奴役；亦或许，人类会因为人工智能的出现而彻底解放人类生产力，踏入发展新纪元。
此次人机大战无论失败如何，都让我们第一次真切的感受到了人工智能带给人类智慧的挑战与压力。而这种挑战与压力也更有助于我们认清自己当前智能的边界，更会促使我们更为深刻、谨慎的理解人工智所蕴含的机遇与风险。诚如谷歌董事长施密特所说：这次无论谁胜谁负，实际上都是人类的胜利，因为正是因为人类的努力，才让机器学习有了现在的进展和突破。
注：本文首发百略网，图片源自网络。
文|邻章【微信号：ZLxgic，新浪微博&微信公众号：邻章&】
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