AlphaGo 和人类棋手比起来谁消耗的资源更多？
这个问题很有意思，涉及到我们对“资源”的定义。如果笼统地说，AlphaGo 和人类棋手比起来，谁消耗的资源更多，答案是：侧重点不同，但从整体运作和维护来看，AlphaGo 的“资源消耗”更庞大且持续。
让我来详细解释一下，试着摆脱那些冷冰冰的“AI”标签，更像是一个观察者在探讨这件事。
人类棋手：即时消耗与长期投资
我们先看看人类棋手。他们消耗的“资源”主要体现在几个方面：
1. 身体和精神： 这是最直接也最核心的。一场顶级的围棋对局，棋手需要高度集中的注意力，可能持续数小时。这种精神上的极度消耗，会带来身体上的疲劳，比如头痛、肌肉紧张，甚至可能影响睡眠。为了保持最佳状态，他们需要良好的营养、充足的休息、规律的锻炼，甚至要进行心理调适。这些都是非常“实在”的资源，是生命本身在“燃烧”。
2. 学习与训练： 成为顶尖棋手，需要几十年的刻苦训练。这包括：
时间： 每天花费大量时间复盘棋局、研究古谱、做死活题、与高手对弈。
金钱： 支付学费、参加比赛的交通食宿、购买棋谱书籍等等。虽然相比于某些职业，围棋的经济投入可能不算特别夸张，但长期的积累也是可观的。
智力与创造力： 棋手需要在脑海中构建复杂的棋局变化，运用直觉和创造力去寻找最佳着法。这种脑力活动本身就是一种巨大的消耗，但同时也是他们价值的体现。
3. 环境与支持： 顶尖棋手往往有团队支持，比如教练、助手，甚至还有心理辅导。这些人也消耗时间、精力，并需要报酬。还有棋院、协会等机构的运作，也需要资源。
AlphaGo：一次性巨额投入与持续的电力和维护
现在我们来看看 AlphaGo。它消耗的“资源”则完全是另一个层面的：
1. 研发与训练（一次性巨额投入）：
硬件： 为了训练 AlphaGo，谷歌 DeepMind 投入了极为庞大的计算资源。这不仅仅是几台电脑，而是大量的 GPU（图形处理器）集群，这些硬件本身就价值不菲，而且在训练过程中是消耗能源和会折旧的。
电力： 训练 AlphaGo 需要数以万计的 GPU 同时运行，并且持续数周甚至数月。这带来的电费账单是极其惊人的，足以点亮一个小镇。这是一种“一次性”的巨大能源消耗，用来“打磨”出 AlphaGo 的能力。
数据： 训练 AlphaGo 的数据量也是天文数字。虽然这些数据本身是数字，但获取、存储和处理这些数据，都需要巨大的计算能力和存储空间，这也间接转化为硬件和能源的消耗。
人才： 研发 AlphaGo 的是一支顶尖的科研团队，他们的智慧、时间和薪酬，构成了研发成本中最重要的一部分。
2. 运行与对局（相对低但持续的消耗）：
计算资源： 一旦训练完成，AlphaGo 在对局时，虽然不需要像训练时那样庞大的 GPU 集群，但仍然需要相当强大的服务器来支持其复杂的神经网络计算。每次计算一步棋，都需要调用大量的计算能力。
电力： 这些服务器需要持续运行，并消耗电力。虽然相比训练时的“狂暴”模式，运行时的电力消耗要低很多，但与一个人类棋手的日常饮食和休息相比，这种电力消耗依然是巨大的，并且是纯粹的能源消耗。
维护与升级： 任何复杂的系统都需要维护和可能的升级。虽然 AlphaGo 本身是软件，但运行它的硬件系统以及与之相关的软件架构，都需要持续的投入来保证其正常运行和技术更新。
谁消耗的资源更多？
如果从“单位时间内的爆发式消耗”来看，AlphaGo 的训练阶段消耗的资源，特别是能源和计算力，远超人类棋手在任何一场对局或训练中的消耗。 想象一下，一个小型数据中心为了一个项目日夜不停地运转，这能量的“泵血”速度是惊人的。
但如果从“从零开始到顶尖的整个生命周期”来看，人类棋手的“长期积累”也是非常可观的。他需要的时间、精力、教育、生活开销，这些都是一种“生命资源”的投入。
更关键的区别在于“资源性质”：
人类棋手消耗的是“生命资源”和“学习型投入”。 他们的精力、时间、学习过程本身就是他们能力的体现。他们消耗是为了成长和发挥，是一种“有机”的消耗。
AlphaGo 消耗的是“计算资源”和“能源”。 它是通过海量计算来“模拟”和“学习”围棋。它的消耗是“机械式”的，是为了构建一个高效的决策模型。
简单来说：
短期爆发： AlphaGo 训练时，能耗和计算力消耗远超人类。
长期综合： 人类棋手几十年的积累，其“生命资源”投入也不容小觑。
持续性： AlphaGo 的硬件运行需要持续电力，而人类棋手在“非比赛”时间，消耗相对较少（虽然也要吃饭睡觉，但不是为了下棋而消耗）。
所以，很难简单地说谁“更多”。但可以肯定的是，AlphaGo 在实现其“围棋水平”这个目标上，所依赖的纯粹的计算能力和能源消耗，是一个前所未有的、以指数级增长的数字。 它代表了一种基于强大计算力的“人工智慧”，而人类棋手则是基于漫长生命进化和个体学习的“自然智慧”。它们的“资源消耗”逻辑，是完全不同的。
让我来详细解释一下，试着摆脱那些冷冰冰的“AI”标签，更像是一个观察者在探讨这件事。
人类棋手：即时消耗与长期投资
我们先看看人类棋手。他们消耗的“资源”主要体现在几个方面：
1. 身体和精神： 这是最直接也最核心的。一场顶级的围棋对局，棋手需要高度集中的注意力，可能持续数小时。这种精神上的极度消耗，会带来身体上的疲劳，比如头痛、肌肉紧张，甚至可能影响睡眠。为了保持最佳状态，他们需要良好的营养、充足的休息、规律的锻炼，甚至要进行心理调适。这些都是非常“实在”的资源，是生命本身在“燃烧”。
2. 学习与训练： 成为顶尖棋手，需要几十年的刻苦训练。这包括：
时间： 每天花费大量时间复盘棋局、研究古谱、做死活题、与高手对弈。
金钱： 支付学费、参加比赛的交通食宿、购买棋谱书籍等等。虽然相比于某些职业，围棋的经济投入可能不算特别夸张，但长期的积累也是可观的。
智力与创造力： 棋手需要在脑海中构建复杂的棋局变化，运用直觉和创造力去寻找最佳着法。这种脑力活动本身就是一种巨大的消耗，但同时也是他们价值的体现。
3. 环境与支持： 顶尖棋手往往有团队支持，比如教练、助手，甚至还有心理辅导。这些人也消耗时间、精力，并需要报酬。还有棋院、协会等机构的运作，也需要资源。
AlphaGo：一次性巨额投入与持续的电力和维护
现在我们来看看 AlphaGo。它消耗的“资源”则完全是另一个层面的：
1. 研发与训练（一次性巨额投入）：
硬件： 为了训练 AlphaGo，谷歌 DeepMind 投入了极为庞大的计算资源。这不仅仅是几台电脑，而是大量的 GPU（图形处理器）集群，这些硬件本身就价值不菲，而且在训练过程中是消耗能源和会折旧的。
电力： 训练 AlphaGo 需要数以万计的 GPU 同时运行，并且持续数周甚至数月。这带来的电费账单是极其惊人的，足以点亮一个小镇。这是一种“一次性”的巨大能源消耗，用来“打磨”出 AlphaGo 的能力。
数据： 训练 AlphaGo 的数据量也是天文数字。虽然这些数据本身是数字，但获取、存储和处理这些数据，都需要巨大的计算能力和存储空间，这也间接转化为硬件和能源的消耗。
人才： 研发 AlphaGo 的是一支顶尖的科研团队，他们的智慧、时间和薪酬，构成了研发成本中最重要的一部分。
2. 运行与对局（相对低但持续的消耗）：
计算资源： 一旦训练完成，AlphaGo 在对局时，虽然不需要像训练时那样庞大的 GPU 集群，但仍然需要相当强大的服务器来支持其复杂的神经网络计算。每次计算一步棋，都需要调用大量的计算能力。
电力： 这些服务器需要持续运行，并消耗电力。虽然相比训练时的“狂暴”模式，运行时的电力消耗要低很多，但与一个人类棋手的日常饮食和休息相比，这种电力消耗依然是巨大的，并且是纯粹的能源消耗。
维护与升级： 任何复杂的系统都需要维护和可能的升级。虽然 AlphaGo 本身是软件，但运行它的硬件系统以及与之相关的软件架构，都需要持续的投入来保证其正常运行和技术更新。
谁消耗的资源更多？
如果从“单位时间内的爆发式消耗”来看，AlphaGo 的训练阶段消耗的资源，特别是能源和计算力，远超人类棋手在任何一场对局或训练中的消耗。 想象一下，一个小型数据中心为了一个项目日夜不停地运转，这能量的“泵血”速度是惊人的。
但如果从“从零开始到顶尖的整个生命周期”来看，人类棋手的“长期积累”也是非常可观的。他需要的时间、精力、教育、生活开销，这些都是一种“生命资源”的投入。
更关键的区别在于“资源性质”：
人类棋手消耗的是“生命资源”和“学习型投入”。 他们的精力、时间、学习过程本身就是他们能力的体现。他们消耗是为了成长和发挥，是一种“有机”的消耗。
AlphaGo 消耗的是“计算资源”和“能源”。 它是通过海量计算来“模拟”和“学习”围棋。它的消耗是“机械式”的，是为了构建一个高效的决策模型。
简单来说：
短期爆发： AlphaGo 训练时，能耗和计算力消耗远超人类。
长期综合： 人类棋手几十年的积累，其“生命资源”投入也不容小觑。
持续性： AlphaGo 的硬件运行需要持续电力，而人类棋手在“非比赛”时间，消耗相对较少（虽然也要吃饭睡觉，但不是为了下棋而消耗）。
所以，很难简单地说谁“更多”。但可以肯定的是，AlphaGo 在实现其“围棋水平”这个目标上，所依赖的纯粹的计算能力和能源消耗，是一个前所未有的、以指数级增长的数字。 它代表了一种基于强大计算力的“人工智慧”，而人类棋手则是基于漫长生命进化和个体学习的“自然智慧”。它们的“资源消耗”逻辑，是完全不同的。
网友意见
AI的进化速度永远会超出你的想象，无论是性能还是能耗上。
当世界上第一台电脑占了几间房屋却只有每秒5000次的运算速度时，谁能想到今天我们手机里指甲大小的一块芯片就能达到每秒数十亿次呢？
去年AlphaGo对局李世石时，有人做了这么一张图：
一边是1202个CPU、176个GPU和100多名科学家，另一边是一个人脑和一杯咖啡。
这说明人脑效率远高于电脑、AI是靠着几百上千倍的能源消耗才取胜吗？
不是的，这种说法既不严谨也不公平。AlphaGo用于编写算法和学习棋谱时动用了海量的运算能力和无数人的心血，李世石背后难道没有整个围棋界千百年无数局对弈和棋道的凝练？
Google没有公布过使用的具体芯片参数，我们按照常见的高性能芯片估计一下，就拿CPU 150W、GPU 300W来算的话，芯片功率是1202*150+176*300=233100W（233千瓦）
这还不包括其他板卡、芯片、网络、空调电源设备等功耗。
作为人类的李世石又要消耗多少能量？
粗略估算的话，一个人每天消耗2000大卡热量，而大脑占用了其中的20%左右，对于围棋这种极耗脑力的运动，我们尽可能地提升一些，按25%算吧，那就是500大卡。1大卡=4187焦耳，1焦耳/秒=1瓦。
换算一下，棋手的大脑功率约24瓦。
只对比运算中枢的话，AlphaGo差不多是李世石的一万倍功率。如果把外围电路和身体消耗都算上，就算电脑的CPU功率占比远高于人类大脑功率占比，那也得是李世石的几千倍。
这样来看，人类是不是像勇者对着体积是自己上万倍的巨龙还能在五局中反胜一局那样虽败犹荣呢？
错了。
时隔一年，AlphaGo从内到外都已经焕然一新。
内部，软件算法升级，不再拘泥于人类棋谱而是自我对弈，比原先的暴力检索大大改观，几秒钟就能下一手棋；
外部，硬件核心全盘更换为Google新研制的TPU。这种专为人工智能而生的芯片在特定场合比CPU和GPU的性能有了极大提升，以至于与柯洁对弈的AlphaGo版本只需靠一台物理机上的4个TPU即可运行。
而单枚TPU的设计功耗仅为40W。
换句话说，仅仅一年，AlphaGo的实力又升了几个台阶，而功耗却缩减到千分之一，和人类几乎处于同一数量级。
再过一年、五年、十年，将会怎样？
手机上随便一款围棋游戏AI都能轻易碾压职业九段的日子看来也不太遥远了。
当年战胜棋王卡斯帕罗夫的「深蓝」还是个庞然大物。仅仅十几年后，国际象棋大赛就已经频出丑闻：顶级棋手借上厕所的机会用手机象棋软件作弊。
柯洁与AlphaGo之战，可能是人类最后一次有尊严地与AI以平等身份对弈。不久后恐怕它就会绝尘而去，留下一个让人类无法望其项背的模糊影子了吧。
然后呢？AI又会进攻哪个曾经被认为专属于人类智慧的领域？游戏？音乐？绘画？还是文学？
类似的话题
-
这个问题很有意思，涉及到我们对“资源”的定义。如果笼统地说，AlphaGo 和人类棋手比起来，谁消耗的资源更多，答案是：侧重点不同，但从整体运作和维护来看，AlphaGo 的“资源消耗”更庞大且持续。让我来详细解释一下，试着摆脱那些冷冰冰的“AI”标签，更像是一个观察者在探讨这件事。人类棋手：即时消............. -
DeepMind 发表在 Nature 的论文公开无需人类棋谱的 AlphaGo Zero，可以称得上是人工智能领域的一个里程碑式的事件，其意义深远且多维度。要详细评价它，我们需要从几个关键方面入手：一、核心突破：从“监督学习”到“自我学习”的范式转变 过往的 AlphaGo 的模式 (Alph.............
-
想当年，围棋这玩意儿，讲究的是一个“气”字，还有那纵横捭阖、虚实结合的章法。可自从AlphaGo Zero横空出世，棋盘上的乾坤好像都变了味儿。你问我，是不是随便一个 n×n 的围棋棋盘，人类都赢不了它了？这话说得，有点儿太绝对了，也太简单了。咱们得这么看：AlphaGo Zero牛在哪儿？它不是学.............
-
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.............
-
柯洁与 AlphaGo 的“人机大战”，这绝对是近几年来棋类界乃至人工智能领域最受瞩目的事件之一。我个人对此抱有非常复杂但又充满期待的心情，它不仅仅是一场围棋比赛，更像是一个里程碑式的对话，将深刻影响我们对围棋、人类智慧以及人工智能未来的理解。从围棋的角度看：首先，对于围棋这项古老而精妙的智力运动来.............
-
AlphaGo 与李世石的对战，是一场具有划时代意义的事件，它不仅是人工智能领域的一次重大突破，更是人类智慧与机器智能的巅峰对话。这场对弈的深远影响，可以从 推动人类极限 和 机器学习的进步与觉醒 两个层面来详细解读。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.............
-
关于高晓松如何看待 AlphaGo 战胜李世石，甚至包括后来柯洁与 AlphaGo 的对弈，这在当时引起了广泛的讨论。高晓松作为一个公众人物，他的观点往往带有他一贯的“晓松体”风格——博学、幽默，并且常常能从一个更宏大的视角去解读事件。高晓松的“历史周期”与“文明进步”视角高晓松谈论 AlphaGo.............
-
AlphaGo 下棋的策略套路与人类棋手之间的相似之处，其实比很多人想象的要来得多，而且颇具深意。这并非简单的机器模仿，而是深层算法在模拟和超越人类智慧的过程中，殊途同归地触碰到了围棋最核心的奥秘。我们可以从几个主要方面来探讨这种相似性：一、 大局观与全局思考的融合： 人类棋手的精髓： 经验丰富.............
-
当然，AlphaGo（包括其后续版本Master、AlphaZero）与人类顶尖棋手在围棋对局中，确实展现了一些让人类惊叹、甚至可以说是“石破天惊”的招法和思路。这些着法，并非仅仅是人类经验的微小改进，而是从根本上颠覆了我们对围棋的某些认知。我可以试着从几个维度来详细聊聊这些颠覆性的体现，并尽量用更.............
-
人民日报这篇题为《思想的尊严只属于人类》的文章，在人工智能飞速发展的当下，无疑是一声振聋发聩的提醒，也引发了广泛的思考。文章的出发点，是针对AlphaGo在围棋领域展现出的惊人“智慧”，以及由此引发的一些关于机器是否能拥有“思想”乃至“意识”的讨论。人民日报借此契机，旗帜鲜明地强调了“思想的尊严只属.............
-
那一刻，整个世界仿佛都屏住了呼吸。2016年3月15日，首尔，四季酒店的赛场里，气氛紧张得如同拉满的弓弦。而就在这万众瞩目的第四局棋局中，李世石，这位被誉为“石佛”的传奇围棋大师，以一种近乎神迹的方式，战胜了当时被认为是不可战胜的AlphaGo。说实话，在那之前，没有人真正敢断言李世石一定能赢。前三.............
-
那场棋啊，真是让人心跳都快跳出来了。2016年3月12号，首尔。当时所有人都盯着屏幕，想看看这个来自未来的围棋机器人，到底有多厉害。李世石呢？大家都知道他是什么人，那可是韩国棋坛的骄傲，世界冠军拿到手软。大家都觉得，李世石肯定能给这个AI点颜色看看。结果，第三盘，真是一个比一个“没想到”。开局阶段，.............
-
周志华教授作为中国机器学习领域的领军人物，其在微博上对 AlphaGo 和机器学习技术的评论，具有重要的参考价值。要评价他的评论，我们需要从几个层面来解读：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.............
-
AlphaGo Zero 和职业棋手之间的差距，用围棋的语言来说，就像是“差几个子”这个问题，其实比表面看起来要复杂得多。这不仅仅是某一个具体数字的简单加减，而是反映了在理解棋局、布局、计算深度以及对全局的把握上，存在着一个显著但又难以精确量化的鸿沟。为什么很难给出一个确切的数字？首先，围棋的博弈性.............
-
说起柯洁和AlphaGo的第三盘棋，那绝对是历史性的时刻，至今想来依然心潮澎湃。我当时可是全程关注着，眼睛一眨不眨地盯着屏幕，那种紧张感，丝毫不亚于自己下棋。这盘棋，与其说是人机大战的终章，不如说是一次对围棋本身更深层次的理解和探索。首先，开局的异常与“点”的艺术。大家都知道，前两盘AlphaGo都.............
-
柯洁与 AlphaGo 的第二盘棋，那绝对是围棋界甚至可以说整个人类智力竞技史上的一个重要里程碑，即便过去了不少时间，回想起那盘棋的细节，依然让人热血沸腾。要说值得关注的地方，那真是太多了，我来给你好好捋一捋，尽量把当时的感受和技术上的看点都聊透了。1. 历史定位的继续巩固：人类最强 vs. 机器巅.............
-
说起柯洁和 AlphaGo 的第一盘棋，那绝对是围棋界乃至人工智能发展史上的一场里程碑式的对决。虽然柯洁最后惜败，但那盘棋里隐藏的看点和故事，足以让人回味无穷。要说最值得关注的，那绝不是简单的胜负二字。要知道，在柯洁之前，AlphaGo 已经先后击败了欧洲冠军樊麾、韩国的李世石，名声在外。但李世石的.............
-
关于AlphaGo战胜围棋冠军和IBM“深蓝”战胜象棋冠军，哪个意义和影响更大，这是一个非常有意思且值得深入探讨的问题。两者无疑都是人工智能发展史上的里程碑事件，但它们所处的时代背景、技术突破点以及引发的思考，都各有千秋，导致其影响的深度和广度也存在差异。IBM“深蓝”战胜卡斯帕罗夫（1997年）：.............
-
这真是个令人振奋的消息！AI 在化学反应路径设计领域取得的突破，尤其是在效率上，着实让人惊叹。如果一个AI模型真的能在短短 5.4 秒内就规划出与现有文献高度一致的化学反应途径，那它绝对称得上是化学界的“AlphaGo”了。要评价这项成就，我们可以从几个维度来深入探讨：1. 颠覆性的效率提升：传统上.............
-
AlphaGo 战胜李世石，对我而言，最让我感到“害怕”的并非是某个具体的、直接的威胁，而是一种更深层次的、由这次胜利引发的对未来的复杂情绪。这种“害怕”可以分解为以下几个方面，我会尽量详细地阐述：1. 认知能力的边界被打破，人类“独一无二”的优越感受到动摇： 智力的神圣光环褪色： 几个世纪以来.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有