AlphaGo战胜围棋冠军和当年IBM深蓝战胜象棋冠军哪个意义和影响更大？
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）：
“深蓝”的胜利，堪称人工智能在“强人工智能”道路上的一声惊雷。在那之前，计算机在博弈领域虽然屡有建树，但要战胜人类顶尖的智慧大师，仍然被认为是遥不可及的。
技术突破点： “深蓝”的核心优势在于其强大的计算能力和对棋局的深度搜索。它拥有数百个处理器，能够在一秒钟内计算数亿个局面，并通过预设的规则和大量的专家知识库来评估棋子的价值和局面的优劣。你可以想象成，它拥有一本厚厚的围棋“秘籍”，并且能以超越人类的速度翻阅和运用。它并不“理解”围棋的精妙，更多的是通过穷举式的计算和暴力破解来寻找最佳走法。
意义和影响：
证明了计算机在特定领域的超越能力： “深蓝”的胜利，直接向世人宣告，在某些规则明确、计算量庞大的领域，计算机已经能够超越人类的顶尖水平。这对于当时普遍认为机器“不可能”拥有智慧的人们来说，无疑是巨大的震撼。
推动了计算能力和并行处理的发展： 为了构建“深蓝”，IBM投入了巨大的研发资源，这在一定程度上推动了高性能计算和并行处理技术的发展。
引发了对“智能”的定义讨论： “深蓝”的胜利也引发了一场关于“什么是智能”的广泛讨论。许多人认为，“深蓝”只是一个“计算机器”，它并没有真正的“理解”和“意识”，这与人们心目中人类智能的定义相去甚远。这种讨论，也为后来的AI研究指明了方向，即不仅仅是计算，更需要“理解”。
对围棋界的影响： 围棋界一度信心受挫，认为围棋这种高度依赖直觉和创造力的游戏，机器永远无法企及。然而，事后证明，计算机的强大计算能力在某些层面也为围棋研究带来了新的视角。
AlphaGo战胜李世石（2016年）和柯洁（2017年）：
AlphaGo的出现，则标志着人工智能进入了一个全新的时代，它展现了与“深蓝”截然不同的智能形态。
技术突破点： AlphaGo的核心是深度学习和强化学习。它并非依靠穷举式的搜索，而是通过神经网络来“学习”围棋的规则和策略。它通过海量的对弈数据进行训练，甚至与自己对弈，逐渐“领悟”围棋的精髓，形成了自己独特的棋风。你可以想象成，它不是在翻阅秘籍，而是在“亲身下棋”，通过实践和反思来提升自己的水平。它在某些局面下的“直觉”和“创意”甚至超出了人类的想象，例如在对战李世石时，它下的“神之一手”——第37手。
意义和影响：
证明了深度学习的强大潜力： AlphaGo的胜利，是深度学习技术在复杂博弈领域取得的划时代成就。它证明了机器学习，尤其是深度学习，不仅能够处理图像、语音等感知任务，也能在需要高度策略性思维的领域取得突破。
引发了对“机器智慧”的全新认知： AlphaGo展现出的“创造力”和“直觉”，让人们开始重新审视机器是否能拥有真正的“智能”。它不再仅仅是“计算”，而是似乎在“理解”和“思考”。这种能力的展现，比“深蓝”的计算能力更具哲学意义和震撼力。
加速了AI在各行各业的应用： AlphaGo的成功，极大地激发了全球对AI研究和应用的投入。在医疗、金融、自动驾驶、新药研发等众多领域，深度学习技术都得到了飞速发展和广泛应用。许多人认为，AlphaGo是AI“奇点”的预演。
改变了围棋的认知和训练方式： AlphaGo的棋谱成为了许多职业棋手学习和研究的对象，甚至改变了围棋的定式和战术。围棋不再仅仅是人类的智慧，也成为了机器智能的试验田。
更广泛的社会和文化影响： AlphaGo的胜利，比“深蓝”更容易被大众理解和接受，因为它展示的是一种更加“智能”而非“蛮力”的胜利。它引发了更广泛的社会讨论，关于AI的未来、人类的定位，甚至“意识”和“创造力”的本质。
哪个影响更大？
我认为，AlphaGo战胜围棋冠军的意义和影响，总体上比IBM“深蓝”战胜象棋冠军更大。
原因如下：
1. 技术路线的质变： “深蓝”代表的是基于强大算力和规则库的“符号主义”AI，而AlphaGo则代表了基于深度学习和神经网络的“连接主义”AI，后者被认为是当前AI发展的主流和更具潜力的方向。AlphaGo的成功，验证了这条新的技术路线的巨大威力，为后续AI的飞速发展铺平了道路。
2. 智能认知的飞跃： “深蓝”的胜利更多是“计算能力的胜利”，而AlphaGo的胜利则更接近于“某种形式的智慧胜利”。它展现出的“直觉”、“创造力”和“学习能力”，触及了人类对智能更深层次的理解，引发了更广泛的哲学思考。
3. 应用领域的颠覆性： “深蓝”的胜利主要体现在博弈领域，其对其他领域的影响相对有限。而AlphaGo所代表的深度学习技术，则迅速渗透到各行各业，从根本上改变了我们认识世界和解决问题的方式，其应用潜力是“深蓝”所无法比拟的。
4. 时代背景的差异： “深蓝”的时代，大众对AI的认知相对有限，其影响更多集中在科技界和围棋界。而AlphaGo的胜利发生在一个信息爆炸、AI概念深入人心的时代，其传播速度和广度都远超“深蓝”，引发了全球性的关注和讨论。
当然，不能因此就否定“深蓝”的伟大。它在当时是划时代的，是人工智能发展不可或缺的一步。就像牛顿发现了万有引力，为后来的物理学奠定了基础；而爱因斯坦提出了相对论，则在根本上改变了我们对宇宙的认知。
“深蓝”是人工智能从“不可能”走向“可能”的关键一步，它证明了机器的计算能力可以超越人类。而AlphaGo，则更进一步，展示了机器“学习”和“思考”的潜力，它不仅证明了机器在特定领域能够超越人类，更重要的是，它开启了一个全新的AI时代，让人们开始认真思考：机器，究竟能达到何种程度的“智能”？ 这也是为什么AlphaGo的影响力更为深远和广泛的原因。
IBM“深蓝”战胜卡斯帕罗夫（1997年）：
“深蓝”的胜利，堪称人工智能在“强人工智能”道路上的一声惊雷。在那之前，计算机在博弈领域虽然屡有建树，但要战胜人类顶尖的智慧大师，仍然被认为是遥不可及的。
技术突破点： “深蓝”的核心优势在于其强大的计算能力和对棋局的深度搜索。它拥有数百个处理器，能够在一秒钟内计算数亿个局面，并通过预设的规则和大量的专家知识库来评估棋子的价值和局面的优劣。你可以想象成，它拥有一本厚厚的围棋“秘籍”，并且能以超越人类的速度翻阅和运用。它并不“理解”围棋的精妙，更多的是通过穷举式的计算和暴力破解来寻找最佳走法。
意义和影响：
证明了计算机在特定领域的超越能力： “深蓝”的胜利，直接向世人宣告，在某些规则明确、计算量庞大的领域，计算机已经能够超越人类的顶尖水平。这对于当时普遍认为机器“不可能”拥有智慧的人们来说，无疑是巨大的震撼。
推动了计算能力和并行处理的发展： 为了构建“深蓝”，IBM投入了巨大的研发资源，这在一定程度上推动了高性能计算和并行处理技术的发展。
引发了对“智能”的定义讨论： “深蓝”的胜利也引发了一场关于“什么是智能”的广泛讨论。许多人认为，“深蓝”只是一个“计算机器”，它并没有真正的“理解”和“意识”，这与人们心目中人类智能的定义相去甚远。这种讨论，也为后来的AI研究指明了方向，即不仅仅是计算，更需要“理解”。
对围棋界的影响： 围棋界一度信心受挫，认为围棋这种高度依赖直觉和创造力的游戏，机器永远无法企及。然而，事后证明，计算机的强大计算能力在某些层面也为围棋研究带来了新的视角。
AlphaGo战胜李世石（2016年）和柯洁（2017年）：
AlphaGo的出现，则标志着人工智能进入了一个全新的时代，它展现了与“深蓝”截然不同的智能形态。
技术突破点： AlphaGo的核心是深度学习和强化学习。它并非依靠穷举式的搜索，而是通过神经网络来“学习”围棋的规则和策略。它通过海量的对弈数据进行训练，甚至与自己对弈，逐渐“领悟”围棋的精髓，形成了自己独特的棋风。你可以想象成，它不是在翻阅秘籍，而是在“亲身下棋”，通过实践和反思来提升自己的水平。它在某些局面下的“直觉”和“创意”甚至超出了人类的想象，例如在对战李世石时，它下的“神之一手”——第37手。
意义和影响：
证明了深度学习的强大潜力： AlphaGo的胜利，是深度学习技术在复杂博弈领域取得的划时代成就。它证明了机器学习，尤其是深度学习，不仅能够处理图像、语音等感知任务，也能在需要高度策略性思维的领域取得突破。
引发了对“机器智慧”的全新认知： AlphaGo展现出的“创造力”和“直觉”，让人们开始重新审视机器是否能拥有真正的“智能”。它不再仅仅是“计算”，而是似乎在“理解”和“思考”。这种能力的展现，比“深蓝”的计算能力更具哲学意义和震撼力。
加速了AI在各行各业的应用： AlphaGo的成功，极大地激发了全球对AI研究和应用的投入。在医疗、金融、自动驾驶、新药研发等众多领域，深度学习技术都得到了飞速发展和广泛应用。许多人认为，AlphaGo是AI“奇点”的预演。
改变了围棋的认知和训练方式： AlphaGo的棋谱成为了许多职业棋手学习和研究的对象，甚至改变了围棋的定式和战术。围棋不再仅仅是人类的智慧，也成为了机器智能的试验田。
更广泛的社会和文化影响： AlphaGo的胜利，比“深蓝”更容易被大众理解和接受，因为它展示的是一种更加“智能”而非“蛮力”的胜利。它引发了更广泛的社会讨论，关于AI的未来、人类的定位，甚至“意识”和“创造力”的本质。
哪个影响更大？
我认为，AlphaGo战胜围棋冠军的意义和影响，总体上比IBM“深蓝”战胜象棋冠军更大。
原因如下：
1. 技术路线的质变： “深蓝”代表的是基于强大算力和规则库的“符号主义”AI，而AlphaGo则代表了基于深度学习和神经网络的“连接主义”AI，后者被认为是当前AI发展的主流和更具潜力的方向。AlphaGo的成功，验证了这条新的技术路线的巨大威力，为后续AI的飞速发展铺平了道路。
2. 智能认知的飞跃： “深蓝”的胜利更多是“计算能力的胜利”，而AlphaGo的胜利则更接近于“某种形式的智慧胜利”。它展现出的“直觉”、“创造力”和“学习能力”，触及了人类对智能更深层次的理解，引发了更广泛的哲学思考。
3. 应用领域的颠覆性： “深蓝”的胜利主要体现在博弈领域，其对其他领域的影响相对有限。而AlphaGo所代表的深度学习技术，则迅速渗透到各行各业，从根本上改变了我们认识世界和解决问题的方式，其应用潜力是“深蓝”所无法比拟的。
4. 时代背景的差异： “深蓝”的时代，大众对AI的认知相对有限，其影响更多集中在科技界和围棋界。而AlphaGo的胜利发生在一个信息爆炸、AI概念深入人心的时代，其传播速度和广度都远超“深蓝”，引发了全球性的关注和讨论。
当然，不能因此就否定“深蓝”的伟大。它在当时是划时代的，是人工智能发展不可或缺的一步。就像牛顿发现了万有引力，为后来的物理学奠定了基础；而爱因斯坦提出了相对论，则在根本上改变了我们对宇宙的认知。
“深蓝”是人工智能从“不可能”走向“可能”的关键一步，它证明了机器的计算能力可以超越人类。而AlphaGo，则更进一步，展示了机器“学习”和“思考”的潜力，它不仅证明了机器在特定领域能够超越人类，更重要的是，它开启了一个全新的AI时代，让人们开始认真思考：机器，究竟能达到何种程度的“智能”？ 这也是为什么AlphaGo的影响力更为深远和广泛的原因。
网友意见
原理都是搜索树+剪枝。
但是深蓝是靠人定义的逻辑去剪，而AlphaGo至少有一部分逻辑是由深度学习生成的。
围棋理论这么多，但是想要写出自洽而优秀的逻辑，是非常难的。
优秀的棋士心中有“直觉”，但是他无法把这种直觉逻辑化，所以围棋很大程度上靠大量练习产生的棋感。
而AlphaGo证明了深度学习产生的剪枝结果是相当优秀的，这说明人类在一定程度上不必决定计算机的所有逻辑，而是可以信任计算机自己产生的逻辑。
相比之下，深蓝的所有逻辑都是人一点点写的。剪枝并没有人类优秀，而是靠搜索深度取胜。
所以从这一角度看，AlphaGo在AI领域的意义大于深蓝。
AlphaGo的意义更大。
深蓝主要是依靠硬件，也就是把同样的软件的内容简化后，做成芯片进行加速。
这就是专为专用功能做的一款专用CPU的意思。10-100倍加速后，深蓝战胜了世界冠军。
也就是说，深蓝本身对相关领域的推动很少。
一个明显验证是，就算没有深蓝的硬件，大多数普通的电脑5-10年后也能战胜世界冠军了
（因为电脑5-10年进步了10倍以上）
但是Alphago是新的思想。
Alphago虽然采用了通用的GPU和CPU，采用深度学习的办法，通过大数据来实现胜利的。
一个验证是：在AlphaGo公布其想法后，原来的ZEN等，采用相同方法，都实现了2-4子的能力提升。
这点提升不是简单的，在alphago之前，大家预计电脑战胜人类是10-20年后的事情。
一个是钱的威力，一个是新思维的威力。前者是能预期的进步，后者是不在大家预期的进步，
后者意义更大。
另外，深蓝是不能自己进步的，alphago是自己不断进步的。细思极恐的。
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