3月9日下午，谷歌AlphaGo在人機對戰的第一盤戰勝李世石。雖然李世石賽前曾經表示，人工智慧擊敗人類長期來看將是不可避免的事，但這次他將堅決為捍衛人類尊嚴而戰。但是他還是出現了幾個失誤，輸給了AlphaGo。
1月，國際頂尖期刊《自然》報道了谷歌研究開發的名為AlphaGo的人工智慧電腦，這款人工智慧於去年10月以5比0完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段樊麾。
隨即，谷歌旗下的DeepMind公司宣佈，將邀請韓國著名職業九段棋手李世石在今年3月初與AlphaGo進行五局比賽。賽前，大部分人看好李世石連勝5局，而第一局是李世石輸了。
人工智慧的挑戰，這個話題自從有科幻小說就有了，這次的人機大戰，除了給谷歌做做大廣告以外有沒有現實意義呢?我們來看一下。
一、谷歌的一次大廣告
計算程式下棋這個事情，自從有計算機開始就有了，李開復當年就搞過一個五子棋的程式。我們在電子遊戲的時候也玩過五子棋的遊戲。
但是棋與棋是不同的，五子棋的複雜度是10的28次冪，國際象棋是10的46次冪，而圍棋因為棋盤大，複雜度是10的172次冪。複雜度越高，對計算能力的要求就越高，所以圍棋計算機程式的水平一直無法與人類高手相比。
所以，雖然從1997年以來，計算機效能遵照摩爾定律一直在飛速增長，超級計算機每年效能都重新整理紀錄，但是要挑戰圍棋這種複雜遊戲的人類高手，要到2016年才開始。
AlphaGo的研發者以前是國際象棋高手，AlphaGo在2015年10月份贏的樊麾，也算不上是高手。歐洲冠軍這種頭銜更像是奈米比亞乒乓球冠軍一樣，少體校拉出去一個就行，不用說市隊，省隊，國家隊。
所以AlphaGo這次搞的更像是一個營銷活動，而非真正想要在圍棋上贏得人類，如果想要贏，應該是從樊麾這種業餘頂級水平一步步向職業三四段，五六段逐級挑戰，最後才進入九段高手的圈子，去挑戰中韓的圍棋高手。
而從第一局比賽的表現的棋力來看，中國棋院的高手認為AlphaGo有五六段的棋力，而細節只是業餘水平。但是李世石還是出現失誤，輸了第一局，谷歌得到了一次大廣告。
二、AlphaGo對未來的意義
AlphaGo 是什麼?在今年一月的Nature上有AlphaGo的詳細介紹，AlphaGo是一套為了圍棋最佳化的設計周密的深度學習引擎，使用了神經網路加上MCTS (Monte Carlo tree search)，並且用上了巨大的谷歌雲計算資源，使用了GPU的通用計算能力。
AlphaGo的特點在於充分利用現在的機器學習技術，可擴張的架構，它不僅僅是用一臺超級計算機，而是可以利用谷歌龐大的計算資源來做這個深度學習，提升學習能力。谷歌提供了15-20名世界頂級的計算機科學家和機器學習專家和全世界最龐大的谷歌後臺計算平臺，看看能把圍棋這種高難度的人類遊戲專案做到什麼高度?
圍棋是相當感性的專案，它不像象棋每個子都有價值計算，目標明確就是將死對方的王，不被對方將死。圍棋的形好壞是相當感性的東西。對優劣的判斷也不是純計算的結果。
把人類感性的東西，透過計算機龐大的計算能力和高水平的人工智慧程式來解釋，透過機器的自我學習來提升，這是很有意義的。
AlphaGo裡面的深度學習、神經網路、MCTS，和AlphaGo的擴張能力計算能力都是通用的技術。AlphaGo今天要進入一個新的應用領域，用AlphaGo的底層技術和AlphaGo的團隊，應該可以更快更有效地開發出解決方案。
AlphaGo如果有朝一日在圍棋上擊敗頂級的人類智慧，那麼這種學習能力用於其他難以精確計算而依靠人類經驗判斷的領域，也會擊敗人類。
要知道，現在感測器實際上有遠遠優於人類的感知能力，如果計算機對非精確描述的事物學習能力也超過人類，那麼人類真的就可以被替代了。
無人駕駛是小菜一碟，人類能學會的，計算機都可以學會，而且學得更好，那麼人類的所有的技能與經驗就全部變成可替代的了，包括程式設計。計算機可以自我發展，完成各種功能，人類的各種勞動都可以解放了。
三、科幻共產主義
共產主義一直被當作烏托邦，但是人工智慧卻真的有可能最大程度的滿足人類需求。
計算機具備了深度學習能力以後，人類的所有勞動都可以被替代。工廠是無人的，車輛是無人的，飛機是無人的，飯店服務員是機器人，名廚是一臺自動烹調的機器，人類只複雜在機器故障或者失靈時候，做人為的干預與檢修。而機器給人創造的財富幾乎沒有上限，只取決於自然資源的多少。
能源如果搞定了可控核聚變，那麼能源幾乎也是無限的。
人類的各種不切實際的慾望，隨著大腦研究的深入會變成一組腦電波，當你需要時，接入計算機，就可以提供你任何想要的夢。
那將是一個科幻共產主義的世界，人類的工作變得簡單輕鬆，只是監控機器，保證其執行就可以獲得無盡的財富。人類的慾望可以在夢中完成，現實中人類只要做好自己的小角色就可以了。
這個世界聽上去似乎很熟悉，沒錯，The Matrix就在不遠的將來。