柯洁在《十一少年的秋天》中提到自己这辈子都打不过AI，大家怎么看呢？
首先，我们得承认柯洁说这话的语境和背景。那是在和一群少年们交流，分享他的围棋人生和对未来的思考。他作为一个经历过无数高强度对局，与李世石、申真谞等顶尖棋手搏杀过的“常青树”，亲口说出对AI的“认输”，这其中蕴含着他对围棋这项古老技艺与飞速发展的人工智能之间关系的深刻体悟。
从柯洁的角度来说，他可能感受到的“打不过”是多方面的：
算力与记忆力的绝对优势： AI，尤其是像AlphaGo、星阵围棋这样的顶尖程序，它们的计算能力是人类无法比拟的。它们可以瞬间评估成千上万种可能性，每一次下子都基于庞大的计算量和精确的概率分析。柯洁即便有再好的棋感和经验，也无法在“看盘”和“计算深度”上与AI抗衡。AI没有疲劳，没有情绪波动，不会因为一时的失误而影响后续判断。
对“正确”棋步的接近： AI通过海量数据的学习和自我对弈，正在不断逼近围棋的“最优解”。很多时候，AI下出的棋步会颠覆人类棋手的传统认知，甚至一开始会让人觉得奇怪，但事后复盘会发现，那往往是更深远的、更接近真理的下法。柯洁即使能理解AI的棋路，但要做到完全同步、并且在实战中精准执行，难度极高。
心理上的压力： 尽管柯洁是顶尖棋手，但在与AI对弈时，他也曾表达过巨大的心理压力。这种压力并非来自棋力本身，而是来自一种“不可战胜”的宿命感。面对一个不断进步、近乎完美的对手，棋手的心理负担是巨大的，这种心理状态也会影响到实战发挥。
那么，我们普通人如何看待柯洁的这句话呢？
是对人类智慧极限的思考： 柯洁的这句话，从某种程度上来说，是对人类智慧在特定领域（如计算、逻辑推理）可能存在的局限性的一种诚实表达。这并不是否定人类的创造力、情感和洞察力，而是在强调人工智能在某些方面的“超人”之处。
围棋的意义是否因此改变？ 一些人可能会担心，既然AI如此强大，围棋这项运动是否还有意义？但我认为，恰恰相反。AI的出现，让围棋的面貌焕然一新。它像一面镜子，照出了围棋的深度和复杂性，也激发了人类棋手去探索新的境界。柯洁自己也说过，他从AI身上学到了很多，这些学习也帮助他突破了瓶颈，棋艺更上一层楼。所以，AI是围棋的“对手”，但更是围棋的“老师”。
区分“擅长”与“超越”： 人类擅长的是创造、情感、直觉、艺术性，以及在不确定环境中做出决策的能力。而AI则在计算、记忆、模式识别等领域展现出压倒性的优势。柯洁说“打不过”，更多的是指在AI的长项领域。这并不意味着人类在所有维度上都无法与之匹敌。比如，AI目前还无法完全理解围棋背后蕴含的人文精神、艺术美感，或者在比赛中为观众带来纯粹的情感共鸣。
对未来科技发展的警示与期待： 柯洁的这句话，也提醒着我们，科技发展是双刃剑。一方面，AI能极大地拓展人类的能力边界；另一方面，我们也需要思考如何在AI时代找到人类自身的价值和定位。柯洁作为行业的佼佼者，他的思考，也是对我们所有人关于“人与AI共存”这个未来命题的一种深刻提示。
一种谦逊和坦诚： 抛开技术层面，单从柯洁的这份坦诚来说，就很值得敬佩。敢于承认自己的局限，尤其是在自己最擅长的领域，这是一种非常成熟和勇敢的表现。这也能鼓励年轻一代棋手，以更开放的心态去面对AI，并从中汲取养分。
总而言之，柯洁说“这辈子都打不过AI”，不是一种悲观的论调，而是一种基于现实的洞察，一种对围棋与人工智能关系的深刻理解。它让我们看到，即便是站在人类顶峰的棋手，也需要面对科技带来的全新挑战。而围棋的魅力，也正是在于它既能被AI极致计算，又能被人类用情感、智慧和创造力去演绎得淋漓尽致。柯洁的这句话，更多的是一种对人类智慧边界的探索，以及对未来如何与强大的AI“和平共处”的思考。
网友意见
分享一下我自己在李世石和柯洁两次公开对阵阿尔法狗的个人感受。
李世石公开对战阿尔法狗之前，我相信，没有一个围棋圈里的人有想到结果会是这样的一边倒。包括我在内，绝大多数人应该是没把这个当回事，少数人在看了他们科研团队那个小眼镜儿屡次信心满满的公开言论后表示有点担忧，会觉得有挑战，但是总觉得AI在围棋上不可能会有如此大的突破。
人工智能攻破国际象棋大概是1997年的事。当时就说什么人类智力游戏的皇冠已经被人工智能摘走了。那时大中华文化圈这些下围棋的人肯定是一笑了之，笑这些西方人还是too young too naive。后来就一直听说各种团队开始对围棋下手了，然后就是十几年的沉寂。我对相关专业没有了解，说实在的我也没有太大的兴趣和精力深入研究，但凭常识我知道十几年的时间在这个年代对于信息科学技术来说可以说是非常漫长了。我们开始陆陆续续看到各种小游戏，一台手机运转的各种棋类AI，五子棋、象棋、国际象棋，不用像当年战胜卡斯帕罗夫那样摆开一大片的机器，就一张指甲大小的芯片，足够了，可以初级、中级、高级、专家级、无法战胜的棋神级。你几时看到有围棋游戏了？根本就没有的。再后来有了那种世界AI锦标赛，每次去的AI都是菜鸡互殴那样的，人类围棋高手就在一边看个热闹，最高水平也就大概是我的水平。直到阿尔法狗诞生的那一年，据说谷歌的这个团队就在暗中观察，还找了旅欧中国棋手樊麾加盟，不断内测升级。那年的世界AI冠军和中国一线棋手连笑（虽然没拿过世冠，但普遍认为具备世冠实力）下了表演赛，好像是让了四个，连笑轻松取胜。这个水平，在中国基本上就是没冲过职业的业余5段水平（冲过职业的业5和没冲过职业的业5水平上中间还有一道鸿沟，就算是我的水平）。
这时，阿尔法狗来了。
谁会当回事呢。
第一盘，我在外面忘记是在干什么，学校棋社好像有组织大家一起看直播。我当时已经毕业了，虽然还偶尔代表学校参赛，总觉得经常回去捣乱不是很好，而且我也没怎么把这当回事。微信群里陆续更新着棋谱，李世石开局就是几个怪招，不是人类职业棋手水平会下的正常布局，一看就是还停留在AI是靠输入大量人类顶尖棋手对局棋谱进行分析学习的认知上，然后想要靠出奇去攻击阿尔法狗的盲区。结果，不奏效，陷入苦战。当时我觉得李世石是自乱阵脚，自己枪法乱了，稳住就好。果然，苦战之后好像局面回到了僵持，很多当时在直播的专业棋手也觉得李世石几度占据了优势。我觉得能扭转局势就说明AI还是开局局面简单的时候能撑住，后面复杂了就不行了。该干嘛干嘛。再拿起手机，李世石已经认输了。明明看着还行的棋，中盘转收官几个回合就垮了。我一个并不指着围棋吃饭的半个“业内人士”，那种震惊，那种三观尽毁，真是一种非常神奇的体验。
第二盘，脆败。
第三盘，脆败。当时好像是韩国棋手是金志锡吧，说阿尔法狗能让他两个。因为李世石明显是完全撑不过百手。棋的内容可以用羞辱来形容。
第四盘，著名的人类最后的一胜，载入史册的“神之一挖”。我调侃过高晓松老师作为一个我个人判断恐怕还没入门水平的围棋爱好者在节目里滔滔不绝炫耀他是如何能早就看出李世石这盘能赢的。然而实际上棋是已经垮到没得下了。绝境中的搅局一手，直接命中AI的局部计算盲区，导致阿尔法狗直接崩溃陷入自杀状态。人类才知道AI的强大原来不是计算力。那种彻骨的、从脑门往里垂直挖下去然后直接灌入冷气的感觉让人觉得恐惧。围棋之所以深奥，是因为原本无法穷尽其中的变化。中国象棋、国际象棋固然千变万化，但有效手段的计算范围毕竟能看到边界，甚至可以“熟能生巧”，但围棋的三百六十一个交叉点和几乎没有规则限制的落子选点使得变化超过了宇宙可以囊括的范围。于是东方人把围棋除了当做比拼计算力的游戏，还当做艺术、当做一种超越了竞技运动的修行，这里面有气、有道、有感觉，有那些说不清道不明的价值判断。这些虚的东西才是围棋手们认为AI无法攻克围棋的关键所在。实际的计算反正无法穷尽，电脑能算的再多再快还是不够，而虚无的判断是人类独有的能力电脑怎么能理解呢？然而事实证明，AI远超人类棋手的，不是局部直线计算的能力，这一部分能力甚至被李世石，一个巅峰已过的前辈传奇所击溃。AI真正强大的，恰恰是看不见摸不着的所谓“大局观”，所谓“价值判断”。如果可以说脏话，此处应该加进去，这实在是太XX的恐怖了。
第五盘，脆败。
赛后，阿尔法狗团队公布了和樊麾测试赛互有胜负的棋谱（樊麾已经远离围棋世界的中心多年，欧洲围棋冠军和法国围棋队教练的头衔实在和围棋世界一线棋手没有可比性），也公布了和李世石五盘对局的后台数据。几个月的时间里，阿尔法狗的进化让人目瞪口呆，从那一刻起，其实后面的故事已经是注定了的，没有人再去怀疑。甚至连李世石的第一局，以为局面稍有波澜，以为李世石带有“遛狗”的心态，其实在AI看来李开局就不行了，为求稳才让局面看起来是僵持住了，后面收割比赛也是尽在掌控，只因在AI的世界观里半目取胜和收获一场大胜没有区别，不必冒险。这个在人类看来近乎玩弄和羞辱的思路，人类棋手在后来的较量中反复砸啧了一次又一次。当然，柯洁在最终落泪的一战中，更是把这种滋味品尝到了极致。
回到柯洁和阿尔法狗的对决。那是一次明知不可为而为之的宣战，那是一次堂吉诃德式的冲锋，凝结着人类古老的东方智慧和西方骑士精神的单挑，一场结局早就注定失败的单挑。
这是我真的佩服柯洁的地方。因为他还真的想赢。
后来，以王思聪为首的很多人都曾经嘲笑柯洁，因为李世石输棋后，人类棋手纷纷表示震惊和认输，更有不少人干脆说阿尔法狗可以让先甚至让两子，而柯洁跑到微博上说了一句，阿尔法狗赢得了李世石，赢不了我。多么可笑，是吧，自不量力，你看看你最后输成个什么样子，怎么不吹了呢？
其实柯洁说了这话之后还是有退路的。彼时李世石和阿尔法狗的五番棋较量还没结束，谷歌团队把所有研发数据藏的严严实实，樊麾屡次露面除了稍有透露之前阿尔法狗就赢了他以外也是对其运转方式闭口不提。坦白讲，李世石当时的实力已过巅峰，和柯洁已经有了差距，那场对战谷歌也有很多做的“不太地道”的地方。用一种简单朴素的视角看过去就会觉得奇怪，人类像是扒光了站在阿尔法狗面前，而这只狗子呢，人类对他一无所知，明显的信息不对等。就像樊麾，第一次遇见测试版的狗子，先稀里糊涂输了五局，稳住阵脚后还是能发现狗子的弱点，互有胜负。我相信，李世石对战的那个版本的阿尔法狗，给柯洁一定的研究时间，代替李世石上阵，不是没有胜机。但是等说完这话，那么长时间过去了，人脑一天，狗脑已是数年，这不是借口，是事实，柯洁完全可以顺着这条路退出来。
但是他没有。
他明知这条狗已经比赢李世石的狗不知道进化了多少了。
换谁谁还会上啊，自己打自己的脸。
柯洁应战了。
你们那些嘲笑他的人有没有稍稍感到有点敬畏到不敢说话，在人类历史的进程中，有几次这样的场面，这几乎触已经碰到了最终极的哲思，已经是在探索有关于人类一些最本质的命题，这是人类和人造物之间的灵魂对话，就像是宗教话语中人类对造物之神的反叛。
这不是中二病发作。仔细想想。真的。
第三局，我是和柯洁一起哭的。我这个水平，说实在的，离能基本看懂棋盘上都在发生什么还有非常遥远的差距。但是有几次能看到这样的场景的，一个人呕心沥血去迎接一场失利。布局、中盘接触战，已经进化到超出人力想象的阿尔法狗始终没有压倒胜负的天平，局面就这样坚持着，坚持着。棋手们在屏息注视，看不懂棋盘上在干嘛却盯着后台数据的谷歌研究人员露出不可思议的感慨的神情，他们不懂棋却最直观地看到了柯洁最顽强的抗争，那组胜率的数据就那么坚持着，坚持着。然后柯洁开始揪头发，那是他的标志性动作，被人攻击有失棋士仪态的动作。然后柯洁开始捂脸。然后柯洁离席。他和那组胜率数据在同一时刻崩溃。他带着泪水坐回来。他知道他已经输了，只因为对面是狗，不是人。他开始继续最顽强的收束。他开始逐渐知道最后的结果就是一点一点地缩小差距，直到那不可逾越的半目。他知道他将再一次被这只狗子玩弄和羞辱并败于其掌控之下。
我想，每个人都知道的，柯洁自己也知道的，那一战，除非有什么神迹发生，绝无胜机。
柯洁知道的，最后的人狗公开对决结果将是，樊麾，一个已经不具备职业棋手水平的职业棋手（绝无贬义，我与樊老师有几面之缘，也曾经热情指教过我一些东西，我很尊敬他），赢过；李世石，一个过气的世界冠军，赢过；他，一个当世第一人，全败。
然后当他最终说出这辈子自己都下不过AI的时候，我是没法评价的，我觉得任何人都没法评价。他经历的那些，我们没有经历过。我无法触及，我只能为他鼓掌。
如果某一个领域的规则明确、可以标准化，那么在这个行业中，人工智能的效率就很有可能超过人类。
你看围棋就是一个典型的代表。它的规则非常透明和标准化，所以AlphaGo 背后的原理就是通过深度神经网络 Policy Network（策略网络）和 Value Network（值网络），合作挑选出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里。
通过这种方式 ，计算机拥有无与伦比的记忆能力和运算速度，柯洁最后被“辗压”也就很正常了。但像AlphaGo 这样的项目，它在算法的演进、更新，都是针对封闭环境产生的效果，这样的能力其实目前是很难被用于大规模的复制和使用的 。
所以，就像当初蒸汽机的发明解放了人类的肌肉力量一样，人工智能就是对人类大脑的解放，并不能实现替代。主要原因在于，现在人工智能还是以计算和数据处理能力为主，并没有拥有真正的类脑功能（目前人的神经网络反馈机制以及神经元之间的信息交互机制都尚未被破译，现有的人工智能并不是模拟大脑工作机制的系统）。
所以更多时候，人只能是将人工智能作为一种提高效率的技术手段，以便让人类有更多精力投入到更需要创意的“非标准环节”中。
打个比方，比如现在的物流、金融领域，可能人工智能应用发展最快的领域，按上面的分析，主要有两个原因：
第一，物流业、金融业的很多环节都是标准化的，这让它天然地具有了使用新工具以提高效率的潜力。比如在华尔街的产业链上，量化交易是最标准化的环节之一，也是人工智能应用最广泛的领域。量化交易是一种基于数学公式的定量交易方式，某些特定条件得到满足，交易就会按照设定好的条件自动发生。一个量化公式的优劣，往往通过评判历史业绩来比较。它能够快速地分析所有的数据，从中尝试不同的公式，再回看历史业绩，选择更好的公式。
第二，物流和金融业都属于极度追求结果的行业，决定了这两个行业有极大的意愿去提高自身的运营效率。
机器语言是用二进制代码表示的计算机能够直接识别的指令集合，它反映了计算机“思维”的原理，也反映了人工智能的原理。虽然0和1两个数字能构成世间万物的一切逻辑，却不能创造灵感、拥有直觉、获得情感。因为世界上还存在太多不可计算的问题，而应对这些问题是人类的长项。
日本国立情报学研究所的研究人员，原本雄心勃勃宣称要让其研发的人工智能 Torobo-Kun考上东京大学。但在今年 1 月宣布放弃日本高考。原因是，这个人工智能在数学上获得了高分，但是在每个科目的阅读理解的测试中却显得非常糟糕。所以，柯洁面对人工智能的“平常心”挺好的，未来人工智能与人共同合作，共同存在，而不是属于竞争的模式。毕竟，人工智能可以帮助我们解决非常大的挑战，比如说治愈癌症和应对气候变化这些重大的、涉及人类的生存问题。
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