如何评价周志华在微博对 AlphaGo 和机器学习技术的评论？
一、周志华教授的背景与视角
首先，理解周志华教授的背景至关重要。他是一位在理论和应用领域都有深厚造诣的学者，是“西瓜书”（《机器学习》）的作者，也是国内许多顶级AI研究机构的负责人。他不仅深谙机器学习的理论基础，也对当前技术发展的前沿有着敏锐的洞察。因此，他的评论往往是：
基于扎实的理论功底： 他会从机器学习的根本原理出发，分析AlphaGo的技术突破点。
具有宏观视野： 他不仅仅关注某一个具体的AI模型，更会思考其对整个机器学习领域乃至人工智能发展的影响。
注重科学严谨： 他通常会避免过于夸张的宣传，而是力求客观、准确地描述技术。
带有中国学界的视角： 他对中国在AI领域的进展和挑战也会有自己的思考和表达。
二、对AlphaGo的评论
当AlphaGo横空出世并取得一系列突破性胜利时，周志华教授的评论主要集中在以下几个方面，并对这些方面进行了详细的阐述：
1. “软硬兼施”的成功：
软件层面： 周教授强调AlphaGo并非仅仅依赖于某种单一的“黑魔法”。他会详细解析AlphaGo的核心技术，例如：
深度学习（Deep Learning）： 特别是卷积神经网络（CNN）在围棋棋盘特征提取上的出色表现。他会解释CNN如何模拟人眼的视觉处理机制，识别棋盘上的局部模式和战略布局。
强化学习（Reinforcement Learning）： 这是AlphaGo取得成功的关键。周教授会详细说明蒙特卡洛树搜索（MCTS）与深度学习的结合（即后来的AlphaGo Zero和AlphaZero）。他会解释MCTS如何通过大量的模拟对局来评估每一步的优劣，而深度学习（策略网络和价值网络）则为MCTS提供了更高效的“指导”，使其能够更快地收敛到最优策略。
自我学习（Selfplay）： 他会强调AlphaGo通过与自己对弈来不断提升棋艺的重要性，这是一种非常高效的无监督/半监督学习方式，避免了对大量人类高质量棋谱的依赖（尽管早期版本也使用了）。
硬件层面： 周教授也会提到AlphaGo背后强大的计算能力（如TPU），并指出硬件的支撑是实现这些算法和模型的基础。他可能会提到算力的重要性，以及其对AI研究的“赋能”作用。
2. 对围棋AI的意义和限制：
代表了“计算智能”的极致： 他会肯定AlphaGo在特定、规则明确的游戏领域（如围棋）取得了人类无法企及的成就，展示了计算智能的巨大潜力。
“狭义人工智能”的典范： 同时，周教授也会审慎地指出，AlphaGo的成功主要属于“狭义人工智能”（Narrow AI）的范畴，即在特定任务上表现出色，但并不具备通用智能。他可能会提醒大家，不要将其与“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）混淆。
对传统AI方法的反思和借鉴： 他可能会讨论AlphaGo的成功是否意味着某些传统AI方法（如基于规则的专家系统）已经过时，但更可能的是强调不同方法之间的融合与协同（如深度学习与搜索算法的结合）。他也会分析AlphaGo的成功经验如何启发其他领域的研究，比如在决策优化、游戏AI等方面。
3. 对未来AI发展方向的启示：
强化学习的复兴： 周教授可能会借此机会，再次强调强化学习在解决序列决策问题上的重要性，以及深度强化学习（DRL）作为一个热门研究方向的未来潜力。
算法与数据的协同： 他会分析AlphaGo的成功是算法创新（如MCTS与DL的结合）和海量数据（自我对弈产生的数据）共同作用的结果，强调这种协同的重要性。
迁移学习和泛化能力： 尽管AlphaGo在围棋上表现出色，但其泛化到其他复杂任务的能力仍然是一个研究挑战。周教授可能会提及模型的可解释性、泛化能力和迁移学习等问题，这些都是当前AI研究的重点。
三、对机器学习技术的普遍评论
除了对AlphaGo的分析，周志华教授的评论也常常触及机器学习领域的普遍性问题：
1. 机器学习的“大年”：
他会肯定当前是机器学习发展的“大年”，深度学习的进步极大地推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
他可能会提及“深度学习+大数据+强算力”的“三驾马车”对这一轮AI浪潮的贡献。
2. 对“过度炒作”的警惕：
作为学者，周教授通常会保持一种审慎的态度，警惕对AI技术的过度炒作和不切实际的期望。
他可能会提醒公众和从业者，要区分研究成果和实际应用，认识到当前AI技术仍有许多局限性，例如：
对数据的依赖性： 许多模型在数据不足或数据分布发生变化时性能会急剧下降。
可解释性差： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以理解，这在一些关键领域（如医疗、金融）是不可接受的。
鲁棒性问题： AI模型容易受到对抗性攻击，导致输出错误结果。
通用性不足： 目前AI在处理多模态信息、理解复杂世界、进行常识推理等方面仍有很大提升空间。
3. 强调理论研究的重要性：
他会强调，尽管AlphaGo等成功的应用令人振奋，但理论研究仍然是AI发展的基石。新的算法、新的模型结构、新的优化方法等，都需要深厚的理论支撑。
他可能会呼吁加强对机器学习基础理论的研究，例如如何提高模型的泛化能力、如何解决样本效率问题、如何构建更具解释性的模型等。
4. 中国AI发展的机遇与挑战：
他可能会评论中国在AI领域的快速发展，以及在数据、人才、应用场景等方面的优势。
同时，他也会指出中国在原创性理论研究、核心技术突破等方面仍然面临挑战，需要持续的投入和努力。
总结：
周志华教授在微博上对AlphaGo和机器学习技术的评论，总体上可以评价为：
专业且客观： 评论基于深厚的学术背景，对技术进行了清晰的解析，避免了浮夸的宣传。
有深度且全面： 不仅分析了AlphaGo的技术细节，还探讨了其对整个AI领域的影响和未来发展方向。
富有洞察力且审慎： 既肯定了AI技术的巨大潜力，也指出了当前存在的局限性和挑战，提醒大家保持理性。
兼具启示性： 为理解当前AI技术的发展状况和未来趋势提供了宝贵的参考视角。
他的评论就像是一位资深学者在与同行、学生和公众进行的坦诚交流，既展示了技术的辉煌，也揭示了前行的道路，引导着大家以更科学、更理性的态度拥抱人工智能。
网友意见
我是不同意这个说法的。机器学习，尤其是深度学习，进步的基础是算力。巧妇难为无米之炊，有了算力才能谈别的。
就拿象棋的例子来说，深蓝的算力是11 gflops，而现在的一个cpu就有几百gflops，一个显卡有几千gflops。表面看深蓝每秒算6亿个位置，比现在每秒两万个多，但实际上评价每个位置花费的算力大大提升了。
谷歌训练alphago用了5000个比gpu更猛的tpu。就算你带着alphago的全套代码穿越回20年前，也打败不了人类。
每一次算法突破就像浮在海面上的冰山，海面下是几十年一点一滴的算力积累。大家在为英雄欢呼的时候，也不要忘了广大挖沙子，炼晶圆，刻芯片，水paper的人的贡献。毕竟，历史是由人民群众书写的。
对于周老师这个评价，只能呵呵了。
表面看，周老师的说法没问题，但是对于科学来说，则不同。
因为对于科学家来说，他面临的是无数问题无数解决方案。一个问题会否有答案，
一个方案会否有解决方案，知道这两个结果，比求结果更加艰难。
逻辑上，混乱猴子打字机可以完成世界所有的名著，你会采用这种办法写小说吗？
谷歌TPU硬件的意义就在于你10倍100倍地加快了iteration的速度。这在科学上意义远大于工程
或者技术上的意义。
现在人工智能的核心基本上在于硬件+数据+算法。
谷歌团队deepmind 的AlphaZero 的效果特别好，一个原因是把数据转换为拼硬件。
谷歌才有5000TPU，所以它产生数据的速度是一般中等公司的100倍，它的硬件是100倍。
这表明它可以在同样时间内比他人测试多1万倍的参数组合。
最近看围棋游戏leela 的全球众筹模式的仿alphaZero，全球几百个终端帮助它。（这类似一个中等公司的大小了）。但是，谷歌1小时的进步大约等于leela 20天。
也就是说，在谷歌已经指明了道路的情形下，重现A0，至少需要1年多。
谷歌完成现在这个A0，我们可以肯定说，至少是百次的循环吧。也就是说一般公司要有100年才能实现的突破，三个月实现了，这就是硬件的功劳。（真实中，这家公司根本不会花100年去试）
正确的说法就是：
1，人工智能的飞跃是硬件的升级带来的结果。
2，但是，这个飞跃的体现是算法的飞跃。
3，这个原因，是因为有了硬件飞跃，我们才能大幅度地调参，才能有算法的飞跃。
当然，某一天，我们的DL变成了白盒子，我们不再是黑暗中摸索，而是像牛顿力学下公式求解，
我们会觉得之前的摸索是瞎摸索吗？
（所以，牛顿力学是更高精度望远镜带来的飞跃。）
ps:今天看到一个微博，太恰当地描述了科学的发展。
证明费马大定理的数学家怀尔斯，对做数学的感受有段精辟的论述。这段论述的意义也许远超数学之外，如果你精通某种技能、学问等等，也许能感受到一点共鸣。
进入一间黑暗的大宅。你走进第一间房，一片漆黑，伸手不见五指。你蹒跚地摸索着，时常会撞到家具。你也渐渐熟悉了每件家具的位置。终于，也许在六个月或更长时间后，你找到了房灯的开关，把它打开。刹那间，光芒四溢，一切清晰可见了，你精确地知道自己的位置。于是你进入下一间暗室...
所以，发明一种100倍速度摸索的办法，比打开一个房间的灯意义大多了。
今天深度学习这么火，然而它所基于的神经网络、反向传播、梯度下降法的理论基础都是在上世纪80年代就完备了的，至于CNN、RNN、以及它们构造的各种网络结构，只是在这个基础上的优化，其余的就是把这些网络应用于具体问题时的系统方法设计了。
从理论基础的提出到AlexNet第一次展现出DNN的潜力，直到今天深度学习这么火，中间有近30年的gap，仅仅是大家突然都开窍了吗？
毕竟深度神经网络的计算需求太大，在10年前这样的计算量都不敢想，直到近几年随着GPU的通用计算能力被发掘，突然发现训练深度神经网络变成可行的了，而在很多问题上效果又出奇的好——在AlexNet拿下2012 ImageNet图像分类的冠军后，深度学习方面的研究就发生了爆炸式的增长。
所以说，深度学习这几年的发展，是硬件计算能力的提升->具体问题性能效果的提升->网络结构的提升->更广泛的应用->算法的改进，等各方面相辅相成的，在基础理论完备的情况下，计算能力就成为了关键的门槛，一旦迈过了才有了今天的各种进步。
而硬件的问题，不能说是全部，但对于某些特定问题，那的确是硬门槛。
有很多工作，尤其是偏向理论以及具体细分场景的应用的，的确不需要很高的硬件，有一块1080Ti往往就足够了。
但在一些更大、更传统的问题上，在大家都在做的问题上，那十之八九就是硬件的比拼。
同一个算法，Google跑一遍要1天，我跑一遍要10年。需要100次迭代尝试才能找到结果，那么我需要1000年。
有人说，硬件是爆炸式增长的，等到5年后10年后也许谁都能1天完成。没错，如果用现在的硬件跑上10年才能出结果的问题，那么我还不如先等到10年后的硬件，用一天就能完成。
然而，别人10年前就做出来的结果，你到10年后去复现一遍，这又能说明什么呢？过了十年各种技术的发展也跟硬件一样快，那时候早就改用更新的方法了（计算力需求也更大）。
话说回来，也正因为深度学习的基础理论大都还是30年前的东西，使之成为了现阶段深度学习存在的瓶颈之一，也是Hinton老爷子最近反复强调的，让大家不要过度依赖反向传播。
基于梯度求导的反向传播适用于神经网络这样处处连续的模型，并且要求整个网络拥有良好的梯度性质，才能成功地优化——这也是为什么ReLU激活函数、模型参数的初始化、batch normalization、residual connection、dense connection等trick在今天的深度学习里扮演了那么重要的角色。
之前，我尝试用VAE的思想，做了个encoder网络和decoder网络，encoder网络对输入进行编码，decoder网络对编码后的数据进行解码还原。但不同于VAE做的降维，我的encoder尝试在维度不变的情况下，通过将数据编码成离散的整数数据并最小化熵实现压缩，然后用decoder还原。
于是问题就来了，将数据编码成离散的这个操作的映射，是阶梯跳跃式的，梯度为0，这会导致梯度的反向传播失效，而使encoder网络无法被训练。
在传统分类问题中使用的sigmoid、softmax等“软性”阈值操作在这里是行不通的。因为一旦你的编码数据使用soft阈值激活以使梯度能流通，就会导致学习得到的网络把大部分信息都编码进这些soft的部分，导致最终test时使用硬阈值得到的离散数据无法实现还原。
而且这个任务和Binarized NN这类利用离散weight、activation加速的情况也不大相同。因为BNN仅仅是把量化作为一个引入的误差噪声来看待，所以可以在训练时用连续的映射来近似，以使梯度流通。而在这个问题中，量化是对数据编码的硬性限制，当网络试图去最小化rate和distortion的时候，就会自然地学会把大量的信息存放在仅有的连续的部分中，从而得到一个和理想的目标截然不同的最小化loss的结果。
总之在尝试了诸多方法后我都没办法让连续的神经网络去“理解”离散量化的数据，而离散量化的数据在传统的计算机科学里却是再常见不过的东西了……
我不太清楚有没有人做过这方面的工作，如果有的话希望能学习一下。
今天的神经网络处理的数据，往往限制于特定的采样维度（例如图像分类经常使用的224x224），数据的维度在模型中的变换形式又过于单一（例如stride/pooling按整数倍降维、deconv按整数倍升维），但是这些数据的量化、映射又被限制为连续的。
就如同看到AlphaZero等等各种大公司的论文以后感叹贫穷限制了我的想象力，这些限制的客观存在同样极大地限制了我的想象力。
看到有人在质疑我的这篇回答，那我就继续补充一些吧。
首先，其实我并没有真正在回答这个提问的问题，只是看到了这个问题，结合最近所体会到的（包括各种DL方面的新闻以及自己做东西时遇到的问题），发表了一点自己的看法而已。
至于到底是计算能力重要还是算法重要这种问题，本来就是个陷阱，不论偏向哪一方面总是有无数的反例可以来反驳，试图在这个问题上争个高下只是一种愚蠢的行为，一定要回答那只能用中庸的说法——都很重要。所以我在我的回答中说到了计算能力的问题，也说到了理论、算法的问题，并没有说谁更重要，反而它们是相辅相成的。
从历史的进程来看，今天深度学习的进步的确不是一蹴而就的，是许许多多的小的改进一步步积累之后，最终量变形成质变达成突破。
30年前反向传播的优化办法被提出，使得训练深层神经网络成为了可能。而后LeNet利用CNN实现了手写字符的识别，RBM的提出，ReLU的引入以及参数初始化方面的研究，这些无疑都成为了构筑今天深度学习大厦的基础。
Hinton、Lecun、Bengio等人在那个神经网络不受待见的年代，坚持在这方面一步步累积起一砖一瓦，他们的毅力和坚持无疑令人敬佩。
而同一时间，计算机快速的发展，GPU从专为游戏图形设计到开始支持通用计算编程，也悄然埋下了种子。
算法设计上的积累，加上对GPU计算能力的应用，最终成为了敲门砖。AlexNet在ImageNet比赛上的大获成功，一下子让这30年来的积累都得到了回报，并开启了新时代的大门。
而这之后的故事大家也都知道了，这五年来机器学习的发展速度可以说远超以前任何时候，对人工智能方面的话题，社会、媒体与资本的关注也达到了空前的高度。
所以，与其说是因为理论的提出、算法的改进、硬件算力的提升，倒不如说，社会的关注度才是最重要的——先是研究者群体这个小社会开始大量涌入这个领域，接着是IT公司，硬件厂商们也开始集中注意力往这方面发展，等到搞出了大新闻，结果就是媒体、全社会、各大资本甚至政府都涌进来，并吹出了所谓的泡沫……
AlexNet的成功得益于算法技术的积累，得益于对GPU计算力的应用，但他最大的成功在于用一个足够大、足够好看的结果，吸引了足够多的眼球，让众人都看到了其中的潜力，让众人都开始参与其中的研究，从而大大加速了深度学习的发展——虽然这样的说法可能很多人看着都不舒服，包括我自己，但这却是现实——毕竟，在技术发展这个全人类级别的优化问题上，更多的人、更多的资本就等于更高的计算力。
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