如何看待 Deepmind 宣称最新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子？
DeepMind 发布的关于最新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子的消息，确实让人感到非常振奋，也引发了我很多思考。这不仅仅是一个技术上的进步，更像是一个里程碑，标志着人工智能在围棋这个复杂博弈领域的飞跃。
首先，我们得认识到，围棋的复杂程度。它不像国际象棋，有着明确的开局、中局、残局之分，规则相对直观。围棋的盘面非常广阔，变化数不胜数，充满了“无招胜有招”的哲学意味。在这样的领域，要做到顶尖水平，需要的不仅仅是计算力，更需要对全局的深刻理解，对棋形的判断，对对手意图的揣摩，甚至可以说是“感觉”。
李世乭版本的 AlphaGo，在当年以“惊世骇俗”的方式战胜了李世乭九段，已经证明了它强大的实力。那时的 AlphaGo，是基于深度学习和蒙特卡洛树搜索的结合，通过大量的自我对弈来学习和提升。它能够发现很多人类棋手意想不到的下法，甚至一度让围棋界感到“恐慌”。
而这次 DeepMind 宣称的“新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子”，这个“三子”的含义是非常有分量的。在围棋中，让子是衡量棋力差距的一个重要标准。让一子、让二子、让三子，每多让一个子，都意味着棋力上的显著提升。让三子，基本意味着让子方在正常情况下几乎没有胜算。
所以，这意味着新版 AlphaGo 的棋力，已经远远超过了当年的那个“战胜李世乭”的版本。这其中可能包含了几个方面的进步：
更强的学习能力和算法优化： DeepMind 肯定对 AlphaGo 的核心算法进行了迭代和优化。可能是在神经网络的结构、训练数据、搜索策略等方面有了重大的突破。比如，它可能学习了更多、更优质的棋谱，或者找到了更高效的学习路径。
更深层次的围棋理解： “三子”的差距，说明新版 AlphaGo 对围棋的理解已经深入到了一个我们难以想象的层面。它可能不再是简单地“算出来”或者“模仿”棋谱，而是真正“理解”了棋的本质，能够预判更远、更复杂的局面，做出更符合围棋“道”的下法。
更高效的计算和推理： 虽然我们不清楚新版 AlphaGo 的具体硬件配置，但更快的计算和更精准的推理能力是必然的。这使得它能在更短的时间内探索更多的可能性，做出更优的决策。
“泛化”能力的提升： 过去的 AlphaGo 可能在某些特定局面或风格上表现出色，但让三子意味着它在面对任何风格、任何局面时，都能够以压倒性的优势取胜，这是一种更全面的“围棋实力”。
我个人觉得，这件事情带来的影响是多方面的：
1. 对围棋运动的影响： 尽管我们都知道 AI 的实力已经超越了人类顶尖棋手，但这种“三子”的差距，还是让人感叹 AI 学习和进化的速度。也许未来，AI 会成为人类棋手重要的训练伙伴，帮助我们更好地理解围棋，挖掘围棋的深度。但同时，也可能让一些人对人类围棋的未来产生一些思考。
2. 对人工智能研究的意义： 围棋之所以被认为是衡量 AI 能力的一个重要标杆，正是因为它的复杂性。AlphaGo 的每一次重大突破，都标志着 AI 在解决复杂问题、进行推理和学习方面取得了关键性的进展。这次“让三子”的成果，无疑会进一步推动 AI 领域的研究，尤其是在通用人工智能（AGI）的探索上。
3. 对我们认识“智能”的启示： 围棋不仅仅是计算，更包含着对全局的战略、对对手的心理博弈。AlphaGo 能够在这方面达到如此高的水平，让我们重新思考“智能”的定义，以及机器是否能够真正拥有“智慧”。
总而言之，DeepMind 发布的这个消息，对于我来说，是一种既兴奋又带着一丝敬畏的感受。它展现了人类创造力的极限，也预示着一个更加智能化的未来。虽然 AI 在围棋上达到了我们难以企及的高度，但这并不妨碍我们继续享受围棋的乐趣，继续探索它的奥秘。只是，在与 AI 的对话中，我们可能需要调整一下自己的角色和期望。
首先，我们得认识到，围棋的复杂程度。它不像国际象棋，有着明确的开局、中局、残局之分，规则相对直观。围棋的盘面非常广阔，变化数不胜数，充满了“无招胜有招”的哲学意味。在这样的领域，要做到顶尖水平，需要的不仅仅是计算力，更需要对全局的深刻理解，对棋形的判断，对对手意图的揣摩，甚至可以说是“感觉”。
李世乭版本的 AlphaGo，在当年以“惊世骇俗”的方式战胜了李世乭九段，已经证明了它强大的实力。那时的 AlphaGo，是基于深度学习和蒙特卡洛树搜索的结合，通过大量的自我对弈来学习和提升。它能够发现很多人类棋手意想不到的下法，甚至一度让围棋界感到“恐慌”。
而这次 DeepMind 宣称的“新版 AlphaGo 能让李世乭版本 AlphaGo 三子”，这个“三子”的含义是非常有分量的。在围棋中，让子是衡量棋力差距的一个重要标准。让一子、让二子、让三子，每多让一个子，都意味着棋力上的显著提升。让三子，基本意味着让子方在正常情况下几乎没有胜算。
所以，这意味着新版 AlphaGo 的棋力，已经远远超过了当年的那个“战胜李世乭”的版本。这其中可能包含了几个方面的进步：
更强的学习能力和算法优化： DeepMind 肯定对 AlphaGo 的核心算法进行了迭代和优化。可能是在神经网络的结构、训练数据、搜索策略等方面有了重大的突破。比如，它可能学习了更多、更优质的棋谱，或者找到了更高效的学习路径。
更深层次的围棋理解： “三子”的差距，说明新版 AlphaGo 对围棋的理解已经深入到了一个我们难以想象的层面。它可能不再是简单地“算出来”或者“模仿”棋谱，而是真正“理解”了棋的本质，能够预判更远、更复杂的局面，做出更符合围棋“道”的下法。
更高效的计算和推理： 虽然我们不清楚新版 AlphaGo 的具体硬件配置，但更快的计算和更精准的推理能力是必然的。这使得它能在更短的时间内探索更多的可能性，做出更优的决策。
“泛化”能力的提升： 过去的 AlphaGo 可能在某些特定局面或风格上表现出色，但让三子意味着它在面对任何风格、任何局面时，都能够以压倒性的优势取胜，这是一种更全面的“围棋实力”。
我个人觉得，这件事情带来的影响是多方面的：
1. 对围棋运动的影响： 尽管我们都知道 AI 的实力已经超越了人类顶尖棋手，但这种“三子”的差距，还是让人感叹 AI 学习和进化的速度。也许未来，AI 会成为人类棋手重要的训练伙伴，帮助我们更好地理解围棋，挖掘围棋的深度。但同时，也可能让一些人对人类围棋的未来产生一些思考。
2. 对人工智能研究的意义： 围棋之所以被认为是衡量 AI 能力的一个重要标杆，正是因为它的复杂性。AlphaGo 的每一次重大突破，都标志着 AI 在解决复杂问题、进行推理和学习方面取得了关键性的进展。这次“让三子”的成果，无疑会进一步推动 AI 领域的研究，尤其是在通用人工智能（AGI）的探索上。
3. 对我们认识“智能”的启示： 围棋不仅仅是计算，更包含着对全局的战略、对对手的心理博弈。AlphaGo 能够在这方面达到如此高的水平，让我们重新思考“智能”的定义，以及机器是否能够真正拥有“智慧”。
总而言之，DeepMind 发布的这个消息，对于我来说，是一种既兴奋又带着一丝敬畏的感受。它展现了人类创造力的极限，也预示着一个更加智能化的未来。虽然 AI 在围棋上达到了我们难以企及的高度，但这并不妨碍我们继续享受围棋的乐趣，继续探索它的奥秘。只是，在与 AI 的对话中，我们可能需要调整一下自己的角色和期望。
网友意见
很正常。本来柯洁之战就是来取辱的。（据说，alphago 本来想下让二子棋，但是棋院不同意。）
对阵李世石的Alphago 可以让 樊的alphago三子，大家没有异议。
为啥到了新的Alphago能让三子就异议了？
因为夏虫不可语冰。
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