如果 2台 alphago 不断对战，是否会不断的强大？
这个问题非常有意思，也触及了人工智能学习的核心。简单地说，答案是：理论上，是的，但实际情况要复杂得多。
我们来仔细拆解一下：
为什么会“不断强大”？
AlphaGo 的强大之处在于它采用了“深度学习”和“强化学习”的结合。这意味着它不是一个死板的程序，而是可以通过与“对手”的交互来不断改进自己的决策。
1. 自我对弈的本质： 想象一下，两台 AlphaGo 就像两个围棋高手，它们轮流下棋。每次对弈，它们都会根据当前的棋局做出一个预判，然后选择一个它认为最好的落子点。
2. 学习“好”与“坏”： 关键在于，AlphaGo 在对弈结束后，会根据最终的胜负结果来“评价”整个过程。赢得对局的那一方，它下过的那些“好棋”会被强化；输掉的那一方，它的“坏棋”会被修正。
3. 参数的调整： AlphaGo 的大脑（神经网络）有无数个参数。每次对弈，这些参数都会根据胜负情况进行微调。就像人类棋手通过复盘，找出自己失误的地方，然后下次尽量避免一样，AlphaGo 也在不断调整它的“思考模式”。
4. 指数级的数据积累： 随着对弈次数的增加，AlphaGo 能够接触到海量的棋局数据。这些数据包含了各种各样的开局、中盘变化、官子技巧，甚至是罕见的“死局”应对。这些丰富的数据让它的“经验库”越来越庞大。
5. 发现更优策略： 围棋是一个极其复杂的博弈。即使是人类顶尖棋手，也可能忽略一些精妙的招法。AlphaGo 通过海量的自我对弈，能够“探索”到那些人类未曾发现的、更有效率的下棋方式。它能发现一些“反直觉”但实际有效的策略。
但是，事情并没有那么简单。这里面有很多“但是”：
1. “强大”的瓶颈： AlphaGo 的强大并非无限的。它会遇到“瓶颈”。
计算资源的限制： 即使是 AlphaGo，它一次对弈能够探索的棋局分支也是有限的。当棋局进入非常复杂、双方都处于高水平对抗时，它的探索能力可能会饱和。
数据的“冗余”： 随着对弈次数不断增加，它可能会开始“重复学习”已经掌握的知识。就像一个人读了很多遍同一本书，后期带来的提升会越来越小。它需要的是“新颖”和“有挑战性”的经验。
“零和博弈”的局限： 围棋是一个零和博弈，一方的收益就是另一方的损失。当两台 AlphaGo 都达到了极高的水平，它们之间的差距可能会变得非常微小。这时候，简单的胜负判断可能不足以提供足够有价值的学习信号。
2. “对手”的重要性： 仅仅让两台 AlphaGo 自己打，效果可能不如一台 AlphaGo 对抗一个“不同的、稍弱的”对手。
“棋逢对手”的意义： 如果两台 AlphaGo 的水平相差无几，它们可能都在一个很高的水平线上互相“磨合”，进步速度会放缓。而与一个水平稍低的对手对弈，更能暴露自己策略的弱点，从而获得更快的提升。
多样性： 如果它们只和自己对弈，可能会形成一种“封闭的循环”，只会在已知的“最优解”附近徘徊，而难以突破到新的领域。引入多样性的对手（比如不同风格的 AI，或者人类棋手）更能激发它的学习潜力。
3. “学习的质量”而非“数量”： 关键在于对弈的“质量”，而不仅仅是数量。如果对弈中没有出现足够多的“新颖”或“有挑战性”的局面，单纯地增加对弈次数，效果会大打折扣。
4. 算法本身的迭代： AlphaGo 的“强大”也依赖于其算法本身的不断改进。谷歌 DeepMind 的研究人员一直在对算法进行优化，加入新的技术。即使是两台同版本的 AlphaGo 对战，其“潜力”也是算法本身决定的。
所以，我们可以这样理解：
短期内： 如果让两台 AlphaGo（特别是早期版本）不停地对战，它们确实会学习到很多策略，并变得越来越强大，其水平会超越绝大多数人类棋手。
长期来看： 它们会持续进步，但进步的速度会逐渐放缓。当它们都达到某个“极限水平”时，单纯的互相对弈可能不足以让它们再有突破性的进展。它们需要的是新的数据、新的算法，或者与风格迥异的对手的对弈，才能进一步探索围棋的奥秘。
这就像一个勤奋的学生，不断刷题，水平肯定会提高。但如果题目都是同一类，而且他已经把这类的题都掌握了，那么继续刷下去，收益就会递减。他可能需要接触更难的、不同类型的题目，或者有老师点拨，才能取得更大的飞跃。
简单来说，两台 AlphaGo 对战，就像两位绝顶高手在互相切磋。一开始，互相能学到很多，进步飞快。但当他们都达到了一个极高的境界后，可能就需要更特别的“刺激”或“指导”，才能再次超越自己。
我们来仔细拆解一下：
为什么会“不断强大”？
AlphaGo 的强大之处在于它采用了“深度学习”和“强化学习”的结合。这意味着它不是一个死板的程序，而是可以通过与“对手”的交互来不断改进自己的决策。
1. 自我对弈的本质： 想象一下，两台 AlphaGo 就像两个围棋高手，它们轮流下棋。每次对弈，它们都会根据当前的棋局做出一个预判，然后选择一个它认为最好的落子点。
2. 学习“好”与“坏”： 关键在于，AlphaGo 在对弈结束后，会根据最终的胜负结果来“评价”整个过程。赢得对局的那一方，它下过的那些“好棋”会被强化；输掉的那一方，它的“坏棋”会被修正。
3. 参数的调整： AlphaGo 的大脑（神经网络）有无数个参数。每次对弈，这些参数都会根据胜负情况进行微调。就像人类棋手通过复盘，找出自己失误的地方，然后下次尽量避免一样，AlphaGo 也在不断调整它的“思考模式”。
4. 指数级的数据积累： 随着对弈次数的增加，AlphaGo 能够接触到海量的棋局数据。这些数据包含了各种各样的开局、中盘变化、官子技巧，甚至是罕见的“死局”应对。这些丰富的数据让它的“经验库”越来越庞大。
5. 发现更优策略： 围棋是一个极其复杂的博弈。即使是人类顶尖棋手，也可能忽略一些精妙的招法。AlphaGo 通过海量的自我对弈，能够“探索”到那些人类未曾发现的、更有效率的下棋方式。它能发现一些“反直觉”但实际有效的策略。
但是，事情并没有那么简单。这里面有很多“但是”：
1. “强大”的瓶颈： AlphaGo 的强大并非无限的。它会遇到“瓶颈”。
计算资源的限制： 即使是 AlphaGo，它一次对弈能够探索的棋局分支也是有限的。当棋局进入非常复杂、双方都处于高水平对抗时，它的探索能力可能会饱和。
数据的“冗余”： 随着对弈次数不断增加，它可能会开始“重复学习”已经掌握的知识。就像一个人读了很多遍同一本书，后期带来的提升会越来越小。它需要的是“新颖”和“有挑战性”的经验。
“零和博弈”的局限： 围棋是一个零和博弈，一方的收益就是另一方的损失。当两台 AlphaGo 都达到了极高的水平，它们之间的差距可能会变得非常微小。这时候，简单的胜负判断可能不足以提供足够有价值的学习信号。
2. “对手”的重要性： 仅仅让两台 AlphaGo 自己打，效果可能不如一台 AlphaGo 对抗一个“不同的、稍弱的”对手。
“棋逢对手”的意义： 如果两台 AlphaGo 的水平相差无几，它们可能都在一个很高的水平线上互相“磨合”，进步速度会放缓。而与一个水平稍低的对手对弈，更能暴露自己策略的弱点，从而获得更快的提升。
多样性： 如果它们只和自己对弈，可能会形成一种“封闭的循环”，只会在已知的“最优解”附近徘徊，而难以突破到新的领域。引入多样性的对手（比如不同风格的 AI，或者人类棋手）更能激发它的学习潜力。
3. “学习的质量”而非“数量”： 关键在于对弈的“质量”，而不仅仅是数量。如果对弈中没有出现足够多的“新颖”或“有挑战性”的局面，单纯地增加对弈次数，效果会大打折扣。
4. 算法本身的迭代： AlphaGo 的“强大”也依赖于其算法本身的不断改进。谷歌 DeepMind 的研究人员一直在对算法进行优化，加入新的技术。即使是两台同版本的 AlphaGo 对战，其“潜力”也是算法本身决定的。
所以，我们可以这样理解：
短期内： 如果让两台 AlphaGo（特别是早期版本）不停地对战，它们确实会学习到很多策略，并变得越来越强大，其水平会超越绝大多数人类棋手。
长期来看： 它们会持续进步，但进步的速度会逐渐放缓。当它们都达到某个“极限水平”时，单纯的互相对弈可能不足以让它们再有突破性的进展。它们需要的是新的数据、新的算法，或者与风格迥异的对手的对弈，才能进一步探索围棋的奥秘。
这就像一个勤奋的学生，不断刷题，水平肯定会提高。但如果题目都是同一类，而且他已经把这类的题都掌握了，那么继续刷下去，收益就会递减。他可能需要接触更难的、不同类型的题目，或者有老师点拨，才能取得更大的飞跃。
简单来说，两台 AlphaGo 对战，就像两位绝顶高手在互相切磋。一开始，互相能学到很多，进步飞快。但当他们都达到了一个极高的境界后，可能就需要更特别的“刺激”或“指导”，才能再次超越自己。
网友意见
这种问题就是标准的“吾尝终日而思矣，不如须臾之所学也”。
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