柯潔大戰李世石
北京時間10月25日，10月24日，2017中國（華山）國際圍棋大會在華山客棧開賽，人類棋手柯潔九段再次激戰韓國李世石九段，另一盤半決賽由中國棋手周睿羊VS日本棋手河野臨。此外，人工智能比賽同時進行進行。
本局柯潔執黑先行，雙方序盤很快就下成將要戰鬥的格局，不過最近柯潔黑棋狀態很好，在左下角激戰中兩人以各自做活結束鬥爭，白棋獲得了很厚的外勢，柯潔直接在左上角打入併成功做活，後續激戰中柯潔成功做活大龍，搶佔了中腹，最終柯潔成功逆轉，執黑1.5目勝李世石。另一盤對陣中中國棋手周睿羊執黑戰勝日本棋手河野臨晉級決賽。
比賽日程安排：
10月25日
12：30 人工智能對決第一輪
14：30人類棋手對決半決賽
15：30 人工智能對決第二輪
10月26日
12：30人工智能對決半決賽
14：30人類棋手對決決賽
15：30人工智能對決決賽
下午 挑戰吉尼斯世界紀錄TM 稱號：最大的一套圍棋
10月27日
8：30 頒獎典禮
9：30 高峯論壇
由Coding Caveman 開發的VR策略類遊戲《魔法開局》 （Magician's Gambit）近日在Steam上登錄。《魔法開局》是以國際象棋為藍本開發的一款單人遊戲，可謂國際象棋版本的“阿爾法狗”。
《魔法開局VR》將傳統的國際象棋遊戲改造成虛擬實景遊戲，與玩家對戰的是國際象棋AI，與傳統策略類遊戲不同的是玩家在虛擬遊戲環境中可以和遊戲角色進行對弈。遊戲中融入了魔法元素，以中世紀古堡為背景，對手是一名會魔法的精靈。國際象棋新手玩《魔法開局VR》有一定的難度，但對有基礎的國際象棋玩家來説是難得的練習場所。
此前PSVR上有 一款名為《DarkNet》（暗網）的策略類遊戲，與《魔法開局》不同的是《DarkNet》並非棋局類遊戲而是策略解密類，玩家化身頂級黑客憑藉入侵網絡和攻略服務器來獲取積分。因為畫面極具科技感受到玩家喜愛，同樣是策略類遊戲的《魔法開局》會憑藉魔法畫面吸引玩家嗎？
(2017-10-02)
10月18日，《自然》雜誌網站公佈的論文顯示，此前戰勝人類圍棋世界冠軍的電腦程序AlphaGo的開發團隊又出力作——新程序AlphaGo Zero（阿爾法元）不依靠人類指導和經驗，僅憑自身算法強化學習，就以100:0的戰績擊敗了AlphaGo（阿爾法狗）。
新一代阿爾法狗的出現，數據上完全是碾壓老阿爾法狗，驚豔了整個世界，網友戲稱連阿爾法狗都這麼努力，我們人類還有什麼藉口不努力？
那麼具體是什麼事呢？我們聽聽 科學作家 黃永明先生的解答：
文： 黃永明
打敗了人類棋手的AlphaGo有了個弟弟——AlphaGo Zero。它自學成才，在不借助人類知識的情況下學會了下圍棋，而且只花了40天時間，就達到了在大部分情況下打敗AlphaGo的境地。
這個消息確實令人震驚。它非同一般的地方主要在於幾處。
第一，AlphaGo Zero一開始只學習了一些最基本的規則，然後通過與自己對弈，在短短几天之內就重新發現了人類花了上千年找到的圍棋技法。這改變了人工智能需要基於大量數據的情況。比如説，我們人類的兒童看到幾輛汽車之後，再看到不同款的車，他也知道那是汽車。而機器可能要看幾千張汽車的照片，才能學會識別汽車。這個不同曾被認為是人工智能的一個很大的短板。現在AlphaGo Zero突破了這個瓶頸，這種學習能力是令人驚奇的。
第二，它佔用的計算能力很少，只用了4個張量處理器（TPU, Google專門為人工智能設計的計算片），而前面一代AlphaGo用了48個。這讓人工智能更加具有應用前景。
有人對人工智能的新發展感到恐懼——也許它們會失控，也許它們會像科幻電影裏那樣消滅人類。這種擔心有點遠。人工智能確實有它令人擔憂的一面，但暫時還不是這個。
人類歷史上出現過的一個技術突破是可以拿來做類別的。那就是紡織機。
最初紡織機是純手動的，世界上最早發明電動紡織機的是英國人。1745年出現第一代電動紡織機，但是沒有進一步發展。分水嶺出現在1785年，用同樣原理做出來的電動紡織機獲得專利並開始在工業上應用。後來John Kay發明了飛梭，這讓電動織布機迅速替代人工，佔領英國，到1818年，全英國已經有5700多台電動織布機。
我們來看，電動織布機首先看起來給人類帶來了很多好處。它“解放”了工人，人們不需要那麼苦哈哈地去操作織布機了。人工智能現在看起來也是這樣，許多原先需要靠人力去完成的事，現在自動就能完成了，而且效率高得多。
研發AlphaGo Zero的人説，他們的技術將來可以應用於科學發現，比如用於尋找新藥、研究蛋白摺疊、量子化學、粒子物理、材料設計。他們還舉了個例子，説可以研究常温超導體，可以用算法去把不同材料的原子構成和性質結合起來，去尋找人類沒能找到的常温超導體，一旦找到，將會給人類能源傳輸技術帶來巨大突破。
換句話説，人工智能的算法替代了現有的靠大量科研人員人力完成的工作。而且看起來確實有可能帶來許多有益的成果——就像電動織布機能生產大量的布。
但是，這裏面有一個問題啊：電動織布機把人工替代了，原先的織布工人幹什麼去？他們就失業了啊。同樣，人工智能這麼能幹，科學家就不需要那麼多了，他們也要失業啊。
對人工智能要擔心的地方，不是它們會消滅人類，而是它們對經濟帶來的衝擊。它會造成一些可能已經存在上百年的行當短時間內崩塌。
織布機的例子可能有點遠，但是我們其實已經親身經歷了類似的過程。互聯網的發展對多少傳統行業造成了破壞。當然，互聯網行業的人不是這麼看，他們是把破壞當成就的。當人類一年中產生的照片的數量超過了人類歷史上照片的總和，存在了130年的柯達公司卻破產了。它生存不下去了。大量的工人下崗。
人工智能的發展不可避免地帶來新一波的破壞。它會破壞哪些行業？其實你應該想的是，有什麼行業不會被破壞？連最需要智力活動和創新性的科研領域，都要被人工智能佔領了，還是什麼領域是不受影響的？
現在的年輕人已經不像他們的父輩那樣能夠一份工作穩定地幹幾十年。這其中當然有多種因素，但在我看來，一個不容忽視的因素是，必須要人來做的工作越來越少了，那麼必然有大量的人是被替代下來的。
圖：以後買東西可以讓機器人排隊了
為什麼近年來那麼多人去當程序員？
包括本來不是這個專業的，也要去刷題轉行當程序員。因為他們沒有別的選擇。這就好像説，電動織布機出現了，大量織布工面臨工作被替代，那麼他們就得想方設法去競爭那少量的操作電動織布機的工作，還有一些人去當電動織布機的生產者。越多的人去做程序員，人工智能發展越快，就又會有更多人被替代。最後程序員也會被替代。
另外一個方面，把人工智能本身想象成邪惡的，把它自身想象成人類的對立面是有點想偏了的。它是一種工具，它的善惡要看是被掌握在誰的手裏。它的效應其實還是由人類投射出來的。如果邪惡的人或組織掌握了人工智能，那麼其他人就很難有翻身之日。因為沒有人鬥得過它。
以下為網友評論：
網友“西安用户66xxxx658”：機器人三定律？願以後的時空不會如同科幻片一樣，作為造主的我們反而被消亡
網友“Zoro”：因此失業的人被 解放了，同樣的人力生產更多的東西。並不是人人有活幹就是先進的表現。再説，被解放的人可以其他活。這就是生產力
網友“回憶那麼傷”：嗯不錯距離人工智能統治人類的時間又短了些
網友“老實人”：有點恐怖
(2017-10-20)
中新網10月19日電 據《日本經濟新聞》報道，美國谷歌旗下的英國子公司沉思科技(DeepMind Technologies)日前開發出了新版本圍棋用人工智能(AI)“AlphaGo Zero”。
此前的AlphaGo在擊敗全球頂級棋手時通過學習約3千萬專業棋手的對弈數據使自身變得強大。但AlphaGo Zero無需人類作出示範，也能反覆與自己對弈，藉助自學創造出勝率最高的下法。
據報道，以前的AlphaGo對人類就已經具有壓倒性優勢，棋力達到史上最強。這種實力有助於將來在產業方面得到應用，例如通過大量數據自動找到調整電力供需的時機等。
英國科學雜誌《自然》雜誌10月19日發表了相關文章。谷歌僅向AlphaGo Zero教授了圍棋規則。AlphaGo Zero 將現有的2種學習方法結合起來，分別通過2種方法思考下一手，還能對彼此思考出的結果進行參照。
據悉，AlphaGo Zero最初是隨機落子，但通過反覆與自己對弈，迅速提高水平。在進行實驗3天后，面對2016年3月擊敗頂級棋手李世石時的舊版AlphaGo取得了100戰全勝。
據瞭解，人類在多年的圍棋歷史中不斷自主完善了被稱為“定式”的慣用下法。在試驗40天后，AlphaGo Zero已經與自己對弈 2900萬局，強大程度超過2016年5月時面對全球最強棋手柯潔九段取得3連勝的AlphaGo版本。據稱，AlphaGo Zero還開始掌握人類未知的下法。
美國圍棋協會主席安迪·奧肯等在發給《自然》雜誌的稿件中指出，“AlphaGo Zero在中盤階段的若干判斷簡直就像迷一樣”。另一方面，隨着人工智能和人類在下棋時總結出了相同的定式，證明“人類長達數個世紀的圍棋活動取得的成果並非全部錯誤”。
沉思科技的首席執行官傑米斯·哈薩比斯在AlphaGo擊敗最強人類棋手時表示，“這是最後一次和人類對弈”。為達成“完全不依賴人類的人工智能”這個目標，哈薩比斯在此後繼續對AlphaGo進行了改進。
此前，人工智能曾將人類的對弈數據作為“教師”加以學習。因此有觀點指出，人工智能雖然強大，但僅僅處於人類知識的延長線上。沉思科技通過讓人工智能從零開始自學，採用被稱為“沒有教師的學習”方式，創造出了不受人類思維束縛的革新性人工智能。
哈薩比斯表示，“人工智能有可能推動人類的智力向前發展，給全人類帶來積極影響”。
報道指出，沉思科技與英國國家醫療服務體系(NHS)展開合作，除了將人工智能用於早期發現疑難雜症外，還將用於調整電力供需等方面。將來，還期待人工智能在依靠人類力量難以解決的新材料開發、探究蛋白質生成機制等方面做出貢獻。
報道還稱，新技術將來還可能在產業方面做出貢獻。例如，從大量數據中發現人類難以意識到的提升效率的方式等。
據悉，以各種用電數據為基礎，人工智能將有助於節省電力。由於像AlphaGo Zero一樣的人工智能可以“無師自通”，在宇宙和海洋等觀測數據不足的領域也有可能做出貢獻。
以下為網友評論：
網友“涼茶”：世界要毀滅了，相信我我是從2080年來的，終結者統治了世界！
網友“Miox”：我準備打包回山裏做猴子。
(2017-10-19)
在金庸小説《天龍八部》裏有一段精彩的圍棋對弈——珍瓏棋局。這一“千古名局”，世上諸多高人都無法進行破解，最後卻由虛竹自填一氣，殺死了自己的一塊棋後，反而別開生面，讓棋局得以破解。有棋友問鴨少，在現實的圍棋棋局中，有可能存在這種殺死自己一塊棋後才有獲勝機會的棋局嗎？
對棋局研究不深，但憑藉我對圍棋規則的理解，現實中是不可能存在這種棋局的，除非是在特定情況下，比如人機大戰中的李世石與阿爾法狗，有這種“向死而生”的可能，但這明顯是欺負狗狗了。
我們看原著對珍瓏棋局的描述：
——尋常“珍瓏”少則十餘子，多者也不過四五十子，但這一個卻有二百餘子，一盤棋已下得接近完局……這一局棋劫中有劫，既有共活，又有長生，或反撲，或收氣，花五聚六，複雜無比。
而在這複雜之極的棋局之中，自己任何一處的生活存亡，都會關係到全局成敗。但最終虛竹得以破解此局，第一手全靠瞎蒙——他本意就是要攪亂棋局救人——下了一手其臭無比的棋，將自己的棋直接填死了一大塊。
然而，由於死了一塊，反而令棋局空間得到拓展，局面得以別開生面。在段延慶的指點下，虛竹步步為營，破解了珍瓏棋局。
原著説：
——（虛竹）自己閉着眼睛瞎放一子，竟放在一塊已被黑棋圍得密不通風的白棋之中。這大塊白棋本來尚有一氣，雖然黑棋隨時可將之吃淨，但只要對方一時無暇去吃，總還有一線生機，苦苦掙扎，全憑於此。
但我要説，這只是小説家言。在現實中，不會存在把自己填死一塊棋後反而更易於發揮一説。
在棋局進行到一定程度的時候，每一目棋的死活都至關重要，更別説一塊棋了。如果真有一塊棋事不可為，完全用不着自己去將它填死，因為這塊死棋被撿之後，其空間其實已經不具備進攻的作用——因為這意味着對方已經解困，這一空間頂多也就是官子價值了。
反而如果不去填死這一塊棋子，這塊棋縱然必死無疑，也會對其他局面具備一定的牽制作用，至少還有機會換一個先手。
而按照圍棋規則，虛竹所填之點為“禁着點”（只有一氣，填下後又不能殺死對方棋子），當然，禁着點並非絕對禁着，只要按照規則受處罰即可。
因此，天龍八部這種自填一氣、殺死自己一塊棋的做法，在現實高手之中，是不可能出現的。在理性的對局之中有這樣的“妙手”，只是小説家追求情節的離奇可讀而生造的棋局。
但事無絕對，李世石曾用類似的“昏招”，逆轉勝了一個絕頂高手——阿爾法狗。
去年3月，李世石與阿爾法狗第四局，前三戰狗狗勢如破竹，第四戰依然神勇無敵。但李世石下了一手“臭棋”——如果與人類棋手是找死的一招，結果逆轉了局面。
在李世石下出白78這一手後，前面三局表現猶如戰神的電腦，突然抽瘋：黑87不設計打劫直接逃出死子，黑93繼續送吃，最不像話的是黑97，直接送吃黑子……
一位腦袋裏裝的都是絕世武學的天才，突然遇到一個連武功都不會的漢子，自己也就不會武功了。對，這是澄觀大師曾經遇到過的奇葩事。
這是因為李世石是和電腦下棋，電腦沒有人腦對於現實的判斷能力，被一手真正的臭棋擊潰。但珍瓏棋局所設計的，是理性棋手之間的對弈。因此，這種棋局的破解方式，在現實中是不可能出現的。
文/廖德凱
(2017-09-30)
AlphaGo打敗人類高手
而AlphaGo Zero打敗了AlphaGo
真是一狗更比一狗強
網友：“機器早晚會取代人類！”
事實上，阿爾法狗並不值得人類為之畏懼，
人跑不過汽車，但不會恐懼汽車
圍棋比不過計算機也是正常現象
其實，阿爾法狗只是人類的一種工具，
用於計算和圍棋訓練，又或者用於遊戲。
AlphaGo Zero亮點
據媒體報道，美國谷歌旗下的英國子公司沉思科技日前開發出了新版本圍棋用人工智能(AI)“AlphaGo Zero”。
此前的AlphaGo在擊敗全球頂級棋手時通過學習約3千萬專業棋手的對弈數據使自身變得強大。但AlphaGo Zero無需人類作出示範，也能反覆與自己對弈，藉助自學創造出勝率最高的下法。
人類智能新突破
阿法狗項目負責人介紹説AlphaGo Zero遠比AlphaGo強大，因為它不再被人類認知所侷限，而能夠發現新知識，發展新策略。
新開發的AlphaGo Zero放棄人類經驗後棋力飛漲。前幾代AlphaGo通過分析成千上萬場優秀人類玩家間的對決來發現制勝招數。新開發的AlphaGo Zero則根本不需要人類專長，只要知道遊戲規則和目標就可以投入遊戲。AlphaGo Zero完全靠自己就能強化學習和參悟, 開始學習圍棋3天后，就以100比0的成績碾壓李世乭版“舊狗”。
報道稱：新技術將來還可能在產業方面做出貢獻。例如，從大量數據中發現人類難以意識到的提升效率的方式等。據悉，以各種用電數據為基礎，人工智能將有助於節省電力。由於像AlphaGo Zero一樣的人工智能可以“無師自通”，在宇宙和海洋等觀測數據不足的領域也有可能做出貢獻。
人工智能時代已經到來，將顛覆過去的所有認知。
在於機器人對決的時代，你準備好了嗎？
(2017-10-19)
阿爾法狗又進化了，未來是終結者還是黑客帝國
邢靜
2017年10月17日，沉寂了沒幾個月的“AlphaGo”又爆出了一個大新聞。作為最新版本的“AlphaGo Zero”只經過幾個小時從零開始的自我強化學習，以100:0的戰績擊敗了去年戰勝了韓國著名棋手李世石九段的“老”AlphaGo。此消息一出，“人工智能”再次成為坊間熱點，這一以往只在科幻作品中出現的物事，距離現實世界似乎越來越近了……
“天網”抑或“矩陣”
自從“人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI）”一詞在1956 年的達特茅斯會議上被首次提出以後，它便成為科幻作品熱衷表現的話題。1977 年，喬治·盧卡斯推出電影《星球大戰》，影片樂觀、熱情地擁抱了人工智能，此片創造了兩個可愛的機器人形象R2-D2和 C-3PO。這兩台機器人幽默風趣，一直是人類的好幫手。有趣的是，盧卡斯的《星球大戰》系列突出了機器的外形問題，R2-D2看上去像一台會行走的機器，萌態十足，而C-3PO基本具備了人的體形特徵，只是從步態、金屬外殼和聲音等方面仍帶有明顯的機器特徵。
《星球大戰》中的R2-D2機器人
與此同時，人工智能與人類未來的關係也成為引起紛爭的話題，如果人工智能也在不斷進化，隨着科技進步引發的不確定風險的加劇，一旦機器人站到人類的對立面，人類會不會遭受滅頂之災？這也成為科幻作品一再表現的主題。 在 20世紀八九十年代的科幻人工智能電影開始，就已經出現地球毀滅的想象。
在1984年詹姆斯·卡梅隆導演的電影《終結者》中，美國軍方研製成功一種高級人工智能 “天網”用以控制全國的導彈防禦系統，這最初僅是為了提升美軍軍力，但不久後，“天網”在控制了所有美軍的武器系統之後，產生了自我意識，覺醒的“天網”認定人類是其發展的威脅，於是便轉向攻擊其創造者，決定採用各種大規模殺傷性武器，甚至包括核彈，以此來滅亡人類。公元2029年，經過核毀滅的地球已由人工智能“天網”統治，人類幾乎被消滅殆盡。殘餘人類在領袖約翰·康納領導下與“天網”英勇作戰，並扭轉了局面。“天網”為了改變這一切，製造了時光逆轉裝置，派遣有着人類皮膚和肌肉，但內在卻是超合金鋼鐵結構的“終結者”人型機械人T-800回到1984年，去殺死約翰的母親莎拉·康納，以阻止約翰的出生。約翰發現了一這陰謀，攻佔了天網位於洛杉磯的實驗室，反抗軍戰士凱爾·里斯自願通過時空穿梭裝置回到1984年保護莎拉。最終，想辦法將T-800困在液壓機裏，將它壓成了一堆廢鐵。
《終結者》中的 T-800
而在世紀之交上映的由沃卓斯基兄弟執導的《黑客帝國》三部曲裏，未來人類的處境甚至變得更加絕望：在20XX年，人類發明了人工智能，不幸的是隨後AI控制的機器人叛變，與人類爆發戰爭，人類節節敗退，迫不得已的情況下，把整個天空佈滿了烏雲，以切斷機器人的能源（太陽能），誰知機器人又開發出了新的能源——生物能源。強大人工智能替代人類成為世界的主宰，而人類的身體則被放在一個盛滿營養液的器皿中，身上插滿了各種插頭以接受電腦系統的感官刺激信號。人類就依靠這些信號，生活在一個完全虛擬的幻景——“矩陣（Matrix）”中。人工智能為人類用程序代碼編寫出了一個個高度真實化的世界，讓人們的思想被控制其中，而肉體卻成為為人工智能機械世界提供生物電的電源。
人與AI的二百年
實際上，即使在電影發明之前，科幻作品也已經與人工智能（機器人）結下了不解之緣。作為一種文學形式，近代科幻小説於19 世紀初發軔於工業革命的策源地——英國。西方科幻界公認的第一部近代科幻小説是 1818年問世的《弗蘭肯斯坦：現代的普羅米修斯》，出自英國著名詩人雪萊的妻子瑪麗·雪萊之手。小説描寫貴族青年弗蘭肯斯坦，懷着探究生命奧秘的雄心進行造人實驗。但當面容醜陋的“怪物”（monster）被創造出來後，卻引發一系列謀殺案件，“怪物”也在主人公死後消失在北極冰原。嚴格來説，能否將該故事歸入機器人題材是有爭議的，因為對於“怪物”是屍體縫合而成，還是機械參與改造的人工智能這一關鍵問題，小説文本語焉不詳。不過，雖然小説的副標題隱喻了古希臘神話中普羅米修斯造人的故事，但與神話中普羅米斯修對人類無限眷顧，甚至不惜盜天火的自我犧牲精神相反，作品中的造物主（科學家弗蘭肯斯坦）始終不願接受這個外表醜陋的人造智能生命，也因此引發一系列殘酷衝突，最終帶來了自己家破人亡的悲劇。
《弗蘭肯斯坦》
到了一個世紀之後（1920年），捷克斯洛伐克作家卡雷爾 ? 恰佩克通過《羅素姆的萬能機器人（Rossum’s Universal Robots）》將造人科學家的個人悲劇放大為全體人類的末世審判。大眾所熟知的“Robot（機器人）”一詞便源自於此，詞源為捷克語“勞役或苦役”（Robota）及“奴隸或奴僕”（Robotnik）。顯而易見，該詞隱喻了機器人只能處於服務人類的勞工地位。劇中的智能機器人由工廠批量製造，外表和人類一樣。人類為了從日常勞動中解脱出來，大量使用這種機器人。羅素姆工廠的經理們明白無誤地講出了這點：生產機器人就是為了讓其替代工人勞動，“一個機器人能頂兩個半工人”。後來，機器人不再服從奴役，轉而發動戰爭消滅了人類。與之前作品不同的是，該作最終毀滅的不是個別科學家，而是全人類。導致這一悲劇的關鍵因素在於牟利資本的介入，而根本原因則是人性本身的弱點。科學家小羅素姆為了賺錢而製造機器人，人類則因為好逸惡勞而廣泛使用機器人。從唯一倖存的人物阿爾奎斯特口中，作者表達了人類的懺悔：“為了我們的自私自利，為了利潤，為了連我都不明白的什麼樣的非凡事業，我們把全人類都葬送了！”
《羅素姆的萬能機器人》
到了第二次世界大戰後，科幻小説伴着科學技術的發展迎來了“黃金時代”，著名的科幻大獎“雨果獎”正是在這一時期誕生的。這一階段，愛因斯坦“相對論”、原子能的應用、宇宙空間的科學探索等為科幻作家提供了更為廣闊的想象思考沃土。譬如菲利普·K.狄克 （1928-1982年）就在科幻小説《機器人會夢見電子羊嗎》（後來被拍成電影《銀翼殺手》）裏設定，人類不允許人類創造的智能人組建自己的團隊並且用它的思維能力去主導自己的行動。如果它們表現出“妄圖成為人類”的傾向，就會被貼上機器的標籤，然後摧毀。至於20世紀80年代後，高速發展的信息技術革命催生了一批反映現代科技成果的科幻小説，其代表就是威廉·吉布森（1948- ）創作的《神經漫遊者》。這是第一部同時獲得“雨果獎”、“星雲獎”與“菲利普·狄克獎”三大科幻小説大獎的著作，威廉·吉布森在書裏極具前瞻性地創造了“賽博空間（cyberspace，也譯網絡空間）”的概念，小説主角凱斯為了在賽博空間裏競爭生存，使用各種匪夷所思的人工智能與軟件為自己服務。有人會覺得如此創意今天看來有些眼熟？是的，《神經漫遊者》的核心框架，被認為直接催生了電影《黑客帝國》的誕生。
《神經漫遊者》
但願阿西莫夫是對的
顯而易見，就像許多科幻作品表現的那樣，越來越多的科幻作者趨於相信在未來世界中人工智能會超越人類的體力極限，並且在最大程度上凌駕人類智力之上，以此走向限制人類自由的道路，在高度科技化、工業化的未來社會中“幫助”人類加快速度走向自我毀滅的終極結果。
這當然是一個令人沮喪的前景。或許今天的人們應該從美國俄裔科幻大師艾薩克·阿西莫夫的作品裏尋求一絲慰藉。阿西莫夫具有深厚的科學背景，他擁有生物化學的博士學位，成為專職作家前還是美國波士頓大學醫學院的副教授。或許正是由於這樣的出身，阿西莫夫的科幻小説在如何處理人和人工智能關係上表現出的是積極及建設性的立場。
阿西莫夫
出版於1950年的小説集《我、機器人》收錄了阿西莫夫創作於20世紀40年代的九個短篇科幻故事，所有故事情節展開的前提便是阿西莫夫制定的“機器人三定律”：首先，不傷害定律：機器人不得傷害人類，也不得見人受到傷害而袖手旁觀；其次，服從定律：機器人必須服從人的命令，但不得違反第一定律；第三，自保定律：機器人必須保護自己，但不得違反第一、第二定律。這三條定律在製造過程中就被嵌入了機器人的大腦，無法消除。在這三條行為準則的規約下，機器人可以成為人類值得信賴的朋友。但是後來，即使阿西莫夫自己也意識到“機器人三定律”其實並不完美。在《可以避免的衝突》中，機器人就為了避免人類彼此傷害不得不限制人類的行為自由。此時的機器人可以不聽人類的命令，因為在“服從定律”和“不傷害定律牴觸”時，前者無效。但是如此一來，人類反而成了機器人豢養的寵物，喪失了自由意志。這些合乎邏輯的“意外”促使阿西莫夫補救性地提出了第零定律：機器人不得傷害人類整體，或袖手旁觀坐視人類整體受到傷害。原先的三定律都要服從“第零定律”。可是這又衍生出新的問題：機器人如何權衡自己當下的行為會不會傷害人類整體？後來，其他學者也提出了修正建議，譬如保加利亞作家狄勒烏（Lyuben Dilov）在小説《伊卡洛斯之路》中提出的“第四定律”：機器人在任何情況下都必須確認自己是機器人……
《我、機器人》
到了1976年，阿西莫夫在新作《兩百歲的人》裏更是暗示出：機器人三定律或許終有一天將退出歷史舞台。這部小説，講述了機器人安德魯充滿傳奇的一生。安德魯最初是馬丁家的機器僕人，卻有着驚人的藝術天賦，他在與人類的交流中不斷地理解着人類，並自學成才成了一位機器人歷史學家和機器人科學家。但更為重要的是，自始至終在安德魯的一生中，他都在與自己作為機器人的命運進行着抗爭。最終，在為人類做出了巨大貢獻，同時自己又做出了極大的犧牲後，安德魯徹底擺脱了機器人的身份，獲得了與人一樣的社會地位：被承認為真正的人。阿西莫夫還藉此為人類與人工智能勾勒了一個美好的遠景，那就是建立全新的碳-鐵文明，由大腦控制的人類和人工智能控制的機器人共同組成，結合了人類和人工智能的精華。儘管阿西莫夫先生早已於1992年駕鶴西去，今天乃至未來的人們似乎仍然應該期望，他是對的。
“機器人三部曲”之一的《裸陽》
(2017-10-21)
近日，李世石參加韓國節目“李世石的視線”時回憶人機大戰，關於柯潔與AlphaGo人機大戰時，時越、羋昱廷、唐韋星、陳耀燁、周睿羊等五位世界冠軍團隊對抗AlphaGo的比賽提出自己的觀點。
韓國網友翻譯原文如下：
（About Team Go against AlphaGo） 5 players are too many for the group Go game。 For 5 members， they should have been given more than 5 hours of thinking time。 The group game also requires a very comfortable place for players to discuss。 It would have been better if there were a disclosed room rather than a open place。 Then they could organize someone who sits in front of the board to put stones for them as Doctor Aja Huang did for AlphaGo。
I agree the pair game was an event match but I think the group game was different。 It was 勝負。 Nevertheless its circumstance was not very good。 Compared to a single play， was it be really a better condition for human players？ It was the question I half jokingly asked before。
And this is my personal opinion but I felt the team played this game quite casually。 It is good to enjoy the game but I could not think they really did their best。 However， wasn‘t the Team Go suggested as one of the best alternatives for human players to overcome AlphaGo？ It is a pity that the rule or the game environment were not well prepared but still， shouldn’t they have tried everything they could in a given set of circumstances？ Ke Jie was the representative of human but they also represented the professional Go players。 Media reported that even the cooperation of human champions could not overcome AlphaGo。 However， the game was too messy to say it was their best。 （Caster： Lee 9 dan， are you angry？） Yes。
中文翻譯如下：
（關於五位世界冠軍組團對抗AlphaGo的比賽）
5個人對於圍棋團隊來説太多了。因為有5位棋手，他們有超過5小時的思考時間，並且獲得了一個很舒適的討論環境。但是如果在一個封閉的環境或許比公開的環境更好。他們可以安排一個人在棋盤前擺棋，像黃博士替AlphaGo落子那樣。
我同意兩人對戰是匹配的，但是多人對戰則不同。那就是勝負。儘管環境很不好。與單人對局相比，難道團隊對戰對棋手來説真的是更好的規則嗎？這個是我之前半開玩笑提出的問題。
這是我個人的觀點但是我感覺這個團隊對戰確實有些漫不經心。團隊對戰能夠很好的享受比賽，但是我認為沒有人能夠發揮他的最好水平 。接受建議組成一個非傳統的圍棋團隊就能戰勝AlphaGo了嗎？很遺憾比賽的規則和環境仍然不如預期。難道是因為他們在賽場沒有盡他們他們所能盡最大努力嗎？ 柯潔不僅代表了人類棋手，更代表了職業棋手，媒體報道即便是世界冠軍的組合仍然不能戰勝AlphaGo，然而這次比賽很難説是他們的最好水平。
主持人提問：李九段你感到生氣嗎？
李世石回到道：是的。
(2017-10-22)
在本番對局中，利用了阿爾法狗的弱點，進行了針對性的戰略。
所謂知己知彼，就能百戰百勝。
下一番棋，阿爾法狗一定會更趨完善，
同樣的招數不再管用。
那麼如何才能完勝阿爾法狗呢？
且看下回分解。
(2017-10-15)
這世界，沒地方説理去，還沒搞懂阿爾法狗的原理，阿爾法元又橫空出世了。
10月19日凌晨，國際學術期刊《自然》（Nature）指出，谷歌新智能“阿爾法元”：從0開始自學，在無任何人類指導的條件下，自學圍棋，並以100:0的戰績擊敗“前輩”---阿爾法狗。
阿爾法狗，完全是一個打不倒的勵志小強。
自出生就一路坎坷，最終
藉助48個TPU（神經網絡訓練專用芯片），參考了海量人類棋譜，並自我對弈3000萬盤，又經數月訓練，最終封神，以4:1大敗韓國九段棋手李世石、
以3比0戰勝人類最強棋手中國的柯潔。
阿爾法元，完全是一個天才富二代。
僅用4個TPU，完全不屌人類經驗，閉門自我訓練3天，自已和自己玩了490萬盤棋，出關後，以100:0的戰績輕鬆完爆阿爾法狗。
這説明什麼？
説明人工智能在短短的時間內又向前進化了。
這張圖是阿爾法元的訓練時間軸
阿爾法元為什麼這麼強？
他採用了新的算法——強化學習算法。也就是説，在每一次訓練後，他都能得到經驗和教訓，並以此優化算法、
強化武功
。
舉個例子吧，假如你是一隻猴子，生下來被放在一個沒有猴子的島上。
你這個時候也不知道吃什麼東西適合自己活下來。
第一天，你試着吃蘑菇，結果吃到了毒蘑菇，死翹翹了，於是，你知道了，蘑菇不能吃。
第二天，你試着吃蟲子，結果跑肚拉稀了，於是，你又知道了，蟲子也不能吃。
第三天，你試着吃水果，結果精力旺盛喜刷刷，於是，你這回知道了，要靠吃水果才能在這個島上活得倍爽。
阿爾法元，這隻猴子自己和自己玩，相當於活了490萬天，如果你可以活100年，他的經驗相當於經歷了1300個生命輪迴，這經驗積累的太嚇人了，不是，是太嚇猴了。
我是一個窮人，買不起TPU，甚至都無法免費查詢最新的論文。
這些都是因為商業的原因，被保密了起來，用金錢加了鎖。
我們中國，在這個方面是吃過大虧的。
鴉片戰爭時，大清並不是沒有先進的火器。
比如，那個時候的八旗軍隊就已經配備了和洋人一樣的燧發槍，但派去打仗的卻是隻配備了鳥銃的綠營軍，因為，不想讓漢人掌握最新的武器，結果被人家一直打到了京城。
當時的中國還引入了爆破彈（開花炮彈），可是因為保密，連林則徐都不知道有這麼厲害的東西可以和洋人交手。
開始學習人工智能，我才知道還要到網上去租GPU，看來未來還要租TPU。
人類的科技一直在風馳電掣地向前，我們落後，有的時候，不是它太快了，而是它太貴了。
(2017-10-19)