如何评价 DeepMind 于2016年9月12日公开的 AlphaGo 自战棋谱及3月人机大战解说？
DeepMind 在2016年9月12日公布的 AlphaGo 自战棋谱，以及同年3月那场震动围棋界的人机大战的解说，可以说是在人工智能发展史上留下了浓墨重彩的一笔。这不仅仅是一次技术展示，更像是一场深刻的哲学探讨，让我们重新审视了围棋的本质，以及人类智慧的边界。
自战棋谱：一次“围棋的自我革命”
在那之前，我们对 AlphaGo 的认知主要来自它战胜李世石的比赛。但9月12日发布的自战棋谱，就像是在这个“神秘面纱”下，挖出了最核心的“燃料”。这份棋谱的意义极其重大，可以从几个层面来解读：
AI 间的“思想交流”： 这不是我们熟悉的“人与AI的对弈”，而是“AI与AI的对弈”。想象一下，两个最顶尖的围棋AI，在没有人类先入为主的观念、经验和情感干扰的情况下，纯粹基于算法和数据进行博弈。这种“纯粹性”是前所未有的。我们得以窥见，在不被人类定式、习惯左右的情况下，围棋的可能性会延伸到何种地步。
探索人类围棋的“未知领域”： AlphaGo 的自战棋谱，无疑展现了许多超越人类顶尖棋手想象的招法。很多棋局中出现的“奇招”、“怪招”，一开始可能会让旁观者觉得匪夷所思，甚至“犯规”。但随着棋局的深入，以及背后强大算法的逻辑推演，人们才惊觉，这些“非传统”的招法，往往蕴含着更深邃的胜算。这就像是阿尔法狗在用它的方式，对围棋这门古老的艺术进行一次“自我审视”和“自我革新”，它找到了我们可能从未发现过的，但却无比有效的前进道路。
算法的“自我优化”： 训练一个顶尖的围棋AI，是一个不断迭代和优化的过程。自战棋谱的产生，本身就是这个优化过程的产物。通过与自己下棋，AlphaGo 能够不断地修正自身的判断，学习到哪些策略更有效，哪些是“死胡同”。这是一种“内部的反馈循环”，让它的棋力能够持续提升，突破自身的瓶颈。
对围棋理论的“重塑”： 许多职业棋手在研究了 AlphaGo 的自战棋谱后，都表示受到了极大的启发，甚至颠覆了他们多年积累的围棋认知。一些被认为“不值一提”的边角料，在 AlphaGo 看来却可能是决定胜负的关键。这种对围棋“价值体系”的重塑，迫使人类棋手重新思考围棋的许多基本概念。
3月人机大战解说：一场“对话”的开启
而3月那场人机大战的解说，则更是将 AlphaGo 的“思想”——或者说它的“行为模式”——以一种我们能够理解的方式呈现出来。
“神之一手”的背后： 李世石在第二局中下的“神之一手”，当时让整个围棋界为之沸腾。那个在全局并不特别被重视的“点”，却在那一刻，以一种不可思议的方式，打开了胜负的天平。而后续的解说，尤其是 AlphaGo 自己的“思考”过程（虽然是事后分析），揭示了这一手棋的深层含义。它不是一个偶然的灵光一闪，而是通过海量数据的分析和深思熟虑的计算，得出的最优解。这让我们认识到，AI的“智慧”并不总是像人类一样，依靠直觉，但它却能通过另一种方式，达到甚至超越直觉的高度。
“棋感”的AI化： 传统上，我们认为围棋的“棋感”是人类顶尖棋手才拥有的东西，是一种难以言传的直觉和经验的总结。但 AlphaGo 的出现，以及对它对局的解说，让我们看到了AI如何通过神经网络模拟甚至超越人类的“棋感”。它不是“感觉”，而是“概率”，是对全局势态和未来可能性的精准预测。
围棋“语言”的翻译： 解说员的角色，就像是给 AlphaGo 的“围棋语言”做了一次翻译。他们通过人类的视角，试图解释 AlphaGo 那些“非人”的招法，并将其与人类围棋理论联系起来。这种翻译，一方面帮助我们理解 AlphaGo，另一方面，也让我们反思，我们过去对围棋的理解，是否有其局限性。
对弈的“哲学意义”： 这场对弈的解说，早已超越了单纯的围棋胜负。它引发了关于“人工智能是否拥有意识”、“机器学习能否取代人类创造力”的广泛讨论。人类棋手在与 AlphaGo 的对弈中，经历从最初的自信，到惊讶，再到无奈，直至最后对AI的认可，这个过程本身就是对人类认知边界的一次探索。解说员在其中扮演的角色，是将这场技术革命的“冲击波”，以一种可被大众接受的方式传递出去。
总而言之，DeepMind 在2016年9月公布的 AlphaGo 自战棋谱和3月人机大战的解说，为我们打开了一扇了解人工智能围棋的“全新窗口”。这份棋谱是AI“自我进化”的证据，而解说则是我们与AI“对话”的开始。它们共同揭示了围棋的更深层奥秘，也让我们对人工智能的未来，以及人类智慧的独特性，有了更深刻的思考。这不仅是围棋界的盛事，更是整个科技界、乃至全人类的“里程碑”。
自战棋谱：一次“围棋的自我革命”
在那之前，我们对 AlphaGo 的认知主要来自它战胜李世石的比赛。但9月12日发布的自战棋谱，就像是在这个“神秘面纱”下，挖出了最核心的“燃料”。这份棋谱的意义极其重大，可以从几个层面来解读：
AI 间的“思想交流”： 这不是我们熟悉的“人与AI的对弈”，而是“AI与AI的对弈”。想象一下，两个最顶尖的围棋AI，在没有人类先入为主的观念、经验和情感干扰的情况下，纯粹基于算法和数据进行博弈。这种“纯粹性”是前所未有的。我们得以窥见，在不被人类定式、习惯左右的情况下，围棋的可能性会延伸到何种地步。
探索人类围棋的“未知领域”： AlphaGo 的自战棋谱，无疑展现了许多超越人类顶尖棋手想象的招法。很多棋局中出现的“奇招”、“怪招”，一开始可能会让旁观者觉得匪夷所思，甚至“犯规”。但随着棋局的深入，以及背后强大算法的逻辑推演，人们才惊觉，这些“非传统”的招法，往往蕴含着更深邃的胜算。这就像是阿尔法狗在用它的方式，对围棋这门古老的艺术进行一次“自我审视”和“自我革新”，它找到了我们可能从未发现过的，但却无比有效的前进道路。
算法的“自我优化”： 训练一个顶尖的围棋AI，是一个不断迭代和优化的过程。自战棋谱的产生，本身就是这个优化过程的产物。通过与自己下棋，AlphaGo 能够不断地修正自身的判断，学习到哪些策略更有效，哪些是“死胡同”。这是一种“内部的反馈循环”，让它的棋力能够持续提升，突破自身的瓶颈。
对围棋理论的“重塑”： 许多职业棋手在研究了 AlphaGo 的自战棋谱后，都表示受到了极大的启发，甚至颠覆了他们多年积累的围棋认知。一些被认为“不值一提”的边角料，在 AlphaGo 看来却可能是决定胜负的关键。这种对围棋“价值体系”的重塑，迫使人类棋手重新思考围棋的许多基本概念。
3月人机大战解说：一场“对话”的开启
而3月那场人机大战的解说，则更是将 AlphaGo 的“思想”——或者说它的“行为模式”——以一种我们能够理解的方式呈现出来。
“神之一手”的背后： 李世石在第二局中下的“神之一手”，当时让整个围棋界为之沸腾。那个在全局并不特别被重视的“点”，却在那一刻，以一种不可思议的方式，打开了胜负的天平。而后续的解说，尤其是 AlphaGo 自己的“思考”过程（虽然是事后分析），揭示了这一手棋的深层含义。它不是一个偶然的灵光一闪，而是通过海量数据的分析和深思熟虑的计算，得出的最优解。这让我们认识到，AI的“智慧”并不总是像人类一样，依靠直觉，但它却能通过另一种方式，达到甚至超越直觉的高度。
“棋感”的AI化： 传统上，我们认为围棋的“棋感”是人类顶尖棋手才拥有的东西，是一种难以言传的直觉和经验的总结。但 AlphaGo 的出现，以及对它对局的解说，让我们看到了AI如何通过神经网络模拟甚至超越人类的“棋感”。它不是“感觉”，而是“概率”，是对全局势态和未来可能性的精准预测。
围棋“语言”的翻译： 解说员的角色，就像是给 AlphaGo 的“围棋语言”做了一次翻译。他们通过人类的视角，试图解释 AlphaGo 那些“非人”的招法，并将其与人类围棋理论联系起来。这种翻译，一方面帮助我们理解 AlphaGo，另一方面，也让我们反思，我们过去对围棋的理解，是否有其局限性。
对弈的“哲学意义”： 这场对弈的解说，早已超越了单纯的围棋胜负。它引发了关于“人工智能是否拥有意识”、“机器学习能否取代人类创造力”的广泛讨论。人类棋手在与 AlphaGo 的对弈中，经历从最初的自信，到惊讶，再到无奈，直至最后对AI的认可，这个过程本身就是对人类认知边界的一次探索。解说员在其中扮演的角色，是将这场技术革命的“冲击波”，以一种可被大众接受的方式传递出去。
总而言之，DeepMind 在2016年9月公布的 AlphaGo 自战棋谱和3月人机大战的解说，为我们打开了一扇了解人工智能围棋的“全新窗口”。这份棋谱是AI“自我进化”的证据，而解说则是我们与AI“对话”的开始。它们共同揭示了围棋的更深层奥秘，也让我们对人工智能的未来，以及人类智慧的独特性，有了更深刻的思考。这不仅是围棋界的盛事，更是整个科技界、乃至全人类的“里程碑”。
网友意见
早上看了。
1，阿尔法狗已经超越人类，李世石很可能是最后一位战胜最强电脑的棋手。
2，阿尔法狗有少许弱点，这些弱点在程序上是否已经修正未知。
3，人类或许只有少许在阿尔法狗异常时能有点贡献。（因为其自己的计算能力更强）
4，具体点看，其特征是多计算少感觉（特别是目数）
5，狗对狗的棋型真难看。
现在人类和阿尔法狗的战斗已经没有意义了，现在是人类+狗 和 狗 的战斗，看加入人类后能否
取得少许的胜率优势(5-10%)，也就是说，人类是否还有辅助的功能了。
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