AlphaGo 与李世石的对战会推动人类的极限还是机器学习的进步和觉醒？
一、推动人类极限：对围棋界的冲击与人类智慧的重新审视
这场对弈对于人类围棋界而言，无疑是一次巨大的冲击，它在多个层面上迫使人类重新审视自身的极限：
棋力上限的挑战与刷新： 在这场对决之前，很多人认为围棋的复杂性极高，机器难以在短期内达到人类顶尖棋手的水平。AlphaGo 的胜利，特别是其展现出的超越传统棋谱和人类直觉的下法，直接挑战了人们对于围棋棋力上限的认知。它证明了即使是最具创造力和智慧的领域，机器也有可能超越人类。
传统围棋理论的颠覆与重塑： AlphaGo 的一些下法，例如在第二局中出现的“神之一手”般的第37手，以及在与柯洁对弈时的一些“芈氏飞刀”等，都超出了当时人类棋手的理解范围，甚至与传统的围棋定式和战术相悖。这些“非人类”的招法，迫使人类棋手不得不反思和学习，去理解和接受机器带来的新围棋哲学。这意味着围棋的理论体系需要被更新和扩展，人类棋手的学习和研究方向也随之改变。
人类棋手能力的激发与提升： 尽管李世石输掉了比赛，但他的顽强抵抗和在第四局中的胜利，展现了人类在逆境中的智慧和不屈精神。这场对决也极大地激发了全球围棋爱好者的热情，更多的人开始学习围棋，研究棋局，甚至尝试模仿AlphaGo的下法。顶尖棋手们也因此更加勤奋地钻研，试图寻找AlphaGo的弱点，或者学习它的优点，以提升自己的棋力。从长远来看，这场对决客观上提升了人类整体的围棋水平。
对人类创造力与直觉的辩论： AlphaGo 的成功引发了关于创造力、直觉和“灵感”是否是人类独有的特质的深刻讨论。AlphaGo 的“学习”过程是通过大量的自我对弈和神经网络的训练来实现的，它并非“理解”围棋，而是通过海量数据的模式识别来做出最佳决策。这让人类思考，我们所谓的“直觉”和“创造力”是否也只是复杂的模式识别和概率计算的体现？这促使我们更深入地探索人类思维的本质。
二、机器学习的进步与“觉醒”：算法的革新与AI发展的新纪元
AlphaGo 与李世石的对战，是机器学习技术发展历程中的一个里程碑，它标志着机器学习，特别是深度学习和强化学习，取得了前所未有的突破，并某种程度上展现了AI的“进步”和“觉醒”的迹象：
深度学习的强大能力展示： AlphaGo 成功运用了深度神经网络（DNNs）来评估棋局和选择落子。通过卷积神经网络（CNNs）对棋盘状态进行特征提取，以及策略网络（Policy Network）和价值网络（Value Network）的组合，它能够以极高的精度预测胜率和最佳落子。这极大地证明了深度学习在处理复杂感知任务和决策问题上的强大潜力。
强化学习的突破性应用： AlphaGo 的另一个关键技术是蒙特卡洛树搜索（MCTS）与深度学习的结合。它通过大量的自我对弈进行强化学习，不断调整策略网络和价值网络，从而学习到最优的下棋策略。这种“试错学习优化”的循环，使得AlphaGo能够超越预设的规则和人类棋谱，探索出全新的可能性。这种强化学习的模式，为解决其他需要通过与环境互动来学习的复杂问题提供了强大的范例。
超越监督学习的范式转变： 传统的机器学习很多依赖于大量的标注数据进行监督学习。而AlphaGo 的部分训练过程，如“自我对弈”，更接近于无监督学习和强化学习的结合，它能够从零开始，通过与自身对弈来生成数据并进行学习，从而达到超越人类大师的水平。这表明了机器学习在摆脱对人工标注数据的过度依赖方面，迈出了重要一步。
“觉醒”的讨论： 虽然说AlphaGo 具有“觉醒”是过于拟人化的说法，但它所展现出的学习能力、适应能力和创造性决策，确实让人们开始认真思考人工智能是否有可能在未来发展出某种程度的自主意识或更高级的智能。AlphaGo 的胜利，让人们对“强人工智能”的到来产生了更具象的想象和更迫切的讨论。它提醒我们，机器学习的进步不仅仅是算法的优化，更是智能范式的演进，可能在未来解锁出我们尚未想象到的能力。
对其他领域的启发： AlphaGo 的成功不仅仅局限于围棋领域，它所采用的技术和方法，如深度强化学习、神经网络架构等，已经开始被应用到其他许多领域，例如：
医疗诊断与药物研发： AlphaFold 等类似技术在蛋白质结构预测上的突破。
自动驾驶： 强化学习在路径规划和控制中的应用。
金融交易： 预测市场趋势和优化交易策略。
科学研究： 发现新的材料、优化实验设计等。
游戏AI： 在星际争霸等更复杂的游戏中实现超越人类的AI。
总结来说：
AlphaGo 与李世石的对战，是一场双向的推动：
推动人类极限： 它以一种震撼的方式，迫使人类围棋界反思其理论体系，提升棋手的技艺，并引发了对人类创造力本质的深刻探讨。它挑战了我们对智力上限的固有认知。
推动机器学习的进步与“觉醒”： 它展示了深度学习和强化学习的强大威力，开启了人工智能研究的新纪元，证明了机器在复杂决策和学习能力上可以达到甚至超越人类的水平，同时也引发了关于人工智能未来发展方向和潜力的广泛讨论，让我们开始正视AI可能带来的深刻变革，甚至将其视为一种新形式的“智慧”的初步体现。
这场对弈的意义，远不止于一场比赛的胜负，它更像是一次预言，预示着人工智能时代正加速到来，并深刻影响着我们对自身能力以及未来世界的认知。
网友意见
只要Alpha GO没有产生“意识”这个东西，就无所谓。
那究竟何为意识？简单的举个例子，你喜欢长发，波大，开朗的女孩子，这是你的择偶类型，但是你不会通过分类筛选不会通过交叉比对来对不同的女孩子进行评估，你可能对一个短发，平胸，文静的女孩子一见钟情。这个女孩子可能连一条标准都挨不上，但是你就喜欢人家了。这个例子最简单最浅显的理解，就是所谓的“意识”，即毫无逻辑可言的决定和行为。
还是上面的例子，如果你是一个当前阶段的机器人，喜欢类型一样，当你看到上述的那个女孩子，第一反应；短发，不符合；平胸，不符合；文静，不符合.....最后选择的结果，就是在一群长发大胸的开朗妹子中徜徉.....
上面讲的就是一种“意识”，不过，这个故事还没完。
为什么你会喜欢长发大波开朗的女孩子？有人告诉你的么，有人告诫你的么？没有啊，因为你就是特么的喜欢，至于为什么会喜欢，你特么也不知道啊。
而现阶段机器人的逻辑，你不给他几个标准，他还真选择不出来。对于有意识的生物来说，做选择，根本不是什么特别难的事。你给几根不同颜色的棒棒糖给一个三岁小孩，让他随便挑，没任何难度，而对于一个机器人来说，就是一件艰难的任务，为啥呢？意识使然。
对于整个大自然来说，这些毫无逻辑性的意识行为，也是物种起源，生物进化的催化剂：人类最早的祖先都在非洲，对于他们来说留在非洲这个熟悉的生活环境是最符合逻辑的事，然而很多人因为各种原因走出了非洲，来到了世界各地；最早的生物都是在海里的，因为有那么些不甘寂寞的生物从海里跑到了陆地上，才有了现在的世界。也是因为各种各样的独特意识，才让这个世界变得丰富多彩。
所以Alpha GO说到底，还是一个目标是获胜的机器人，所有的行为都是基于人类告诉它的逻辑，因此，没有什么可忧虑的。真正可怕的是将来某一天，它明明可以赢，却故意输给了人类棋手，当这种不符合逻辑的行为出现，人类就要开始担忧了。
我求求各位了，你们随意点反对。但是如果你们连起码的计算机知识都没有，看不懂算法描述，求你们别评论了，真的，我看你们说什么“进化”“遗传”“变异”，唉…咱们至少把ai的基本知识，算法描述都看一遍，搞懂吧？
原答案：
我真的很佩服大家的脑洞，但是人工智能，和大多数答主的想象完全不同，至少目前的人工智能和你们想的不同。
1.AI所谓的“学习”，和你们理解的不一样。这里的学习，我们更多称之为“训练”，它是在对一个数学模型的参数就行修正，并不是大家以为的“看到你做什么，我就跟着做，然后我就会了”，没这会儿事。狗，就是设计来进行对弈的，它有一套自己的数学模型，来决定每一个子怎么落，它所谓的学习，只是通过不断地进行对弈，然后对结果进行评分（这个评分标准也是人给它设定的），然后修改一下参数。你给他一盘国际象棋的棋谱，它会给你报错的。ERROR！ERROR！ERROR！
2.AI的行为边界是确定的。目前的AI依然是图灵机，它的行为边界非常确定，如果你不懂什么是图灵机，可以看看《计算理论导论》或者之类的书。简单说，它就是接受一些输入，然后改变自己的状态，再给出一些输出，就这么简单。有人会问，它不是会修改参数吗？那修改参数之后，输出不就会变了吗？然后它不就不确定了吗？不是这样的，实际上，“改变参数”这件事也是确定的，它所有可选择的，可改变的参数以及参数范围，也是人类已知的。AI目前超过人类的地方，就是它快，它大，算得快，存储大，仅此而已。你要是长生不老，记忆力爆棚，你也能做到它那样。
3.AI目前依然只能处理离散问题，注意这是质的区别，也就是说它无论处理多少离散问题，无论怎么训练，目前的程序结构，它就是处理不了非离散的问题。它必须把非离散的问题转化为离散问题来处理，这个转化方法——人类给定，且AI自身无法更改——叫算法。换句话说，思考生命是什么，生命的意义是什么，机器和人哪个应该主导世界，这些无法用离散的数字标定的问题，是目前程序结构下的AI无法做到的。注意，跟计算能力和存储能力无关，你给他逆天的能力，它也做不到，它本质上就是一段程序，一个图灵机。
4.AI目前的发展，只是人类的工具，跟电视，录音机，扳手，内燃机，衣架，没有什么本质的区别——我指的是“思维”。以目前AI的结构，做离散问题，它可以挨个挨个地把人类的活动虐个遍，如果今天不行，那就是明天，所以狗战胜李，我觉得并没有什么多大的历史意义，好比汽车速度超过了100KM/H，好比电视机可以播放4K视频了···没有质的区别，只是量的变化。
5.当然，还是有比较欣喜的地方，谷歌的科学家们的算法还是很牛逼的，简化之后目前的计算机已经可以通过这样的算法来解决人类的围棋大师了，极大加快了AI在围棋上的进步。
6.再当然，以上对AI的描述，指来自于公之于世的资料，如果有什么秘密的科学组织，已经破解了人类的“思维”之谜，研究透了思维的物质基础，形成原理，运作方式，并以此发明了非图灵机的新程序模型，那当然有可能让机器拥有思想。不过我觉得从常识来看也不可能，这样的发现和创造，一定是跨学科的，生物，化学，物理，数学，计算机等等领域的顶尖科学家，至今也没有突破性的发现，如果说世界上有个黑暗的科学组织完成了，我只能说——大刘，你又在写什么小说了！
所以，综上所述，狗对人的胜利，不过是图灵机AI的一个量变——更快，更高效而已。
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