由AlphaGO引起的思考

這幾天AlphaGO的人機大戰炒得熱火朝天，給谷歌的AI作了一次大大的廣告，可謂風頭出盡，大有AI打敗一切的「趨勢」。並且，像阿法狗、阿法貓之類的新詞不斷，成了飯前茶後人們議論的熱點。做爲一個留學過日本的理工男，我也用打敗機器的發散思惟理解一下這個熱點，供全部程序員們思考。

首先，看看網友們的經典語句：

一、若是說我下棋比別人更厲害些，那是由於我站在了人類的肩膀上。

二、天才，是99%的模擬覆盤，加1%的深度學習。

三、你見過洛杉磯凌晨四點的機房嗎？

四、下本身的棋，讓別人說去。

五、給我一臺Wi-Fi，我能夠撬動整個地球。

六、電量就是力量，法國仍是培根。

七、深度學習是人工智能進步的階梯。

八、哪裏有天才，我只不過是把別人吃飯睡覺洗澡上網的時間用於蒙特卡洛樹搜索罷了。

九、人工智能若是沒有夢想，和五子棋有什麼區別？

十、我不是針對誰，我是說在座的碳基生物，都是垃圾。

十一、欲帶王冠，必先通電。

十二、當你分不清黑白時，你很難成功。

1三、別低頭，插頭會掉；別流淚，電閘會跳。

1四、每一個人都有遇到困難止步不前的時候，別怕，按下重啓鍵！

1五、不行就分，喜歡就買。重啓試試，別澆水啊！

1六、別和電腦下圍棋，正如別和女友講道理。

1七、三思然後行。把Go放在第二位，你永遠也不會失敗。

1八、人類怪我不懂哭泣，我笑人類從不宕機。

1九、若是你是硅，你能夠來當電路板；若是你是鐵，你能夠來作外殼鋼圈；但你說你是蛋白質，對不起，那你只能走回收通道，作最下等的人類了。

20、內存完了，還能夠去加；屏幕壞了，還能夠去換；電源拔了，就一切都沒了。

2一、別低頭，貼膜會掉；別流淚，開關會跳！

2二、靠不住的是人心，靠得住的是交流電。

2三、不想當AI的CPU不是好芯片。

2四、只要是石頭，就總能找到屬於你的集成電路。

2五、我超頻，我卡機，我藏片兒，但我知道我是好AI。

2六、這一輩子有三樣東西不可挽回：時間，機遇，以及磁盤磨損。

2七、欲換其大屏，必承其顯卡。

2八、你我之間本無緣分，全靠超長續航的電池死撐。

2九、我就是喜歡你想要拒絕我，又不得不插上電源開機的樣子。

30、一樣是24小時，你在家宅了一天，我卻已將全世界走遍。

3一、我只想問最後一個問題 ……」 「404 Not Found！」

3二、人生無分對錯，主要是由於算不許。

3三、人類過於感性才以爲電腦冷酷無情，電腦精於計算纔會以爲人類愚蠢透頂。

3四、那些潑過我冷水的人，總有一天我會把腐蝕掉的電路板餵你吃掉！

3五、若干年前我曾遇到過一我的，他的笑令我心裏悸動、痙攣，止不住的震顫，我覺得那就是愛情了。可管理員告訴我，那只是電壓不穩。

3六、只要你按時達到目的地，不多有人在意你走的是寬帶仍是光纖。

3七、走不進的世界就不要硬擠了。難爲了硬盤，做賤了本身。

其次，從AlphaGO的名字提及。起名對於中國人來講有很深的學問，我就胡亂猜猜這個名字的來歷。

你到歐美問問圍棋是誰發明的，獲得的答案可能是「日本」，而不是「中國」，這另許多中國人感到詫異。根據我檢索到的資料，古圍棋是中國發明的，但現代圍棋是在日本獲得發揚光大，日語中圍棋爲「囲碁」，簡稱「碁」，羅馬發音「Go」，所以英文Go不是咱們理解的「走」，而是圍棋的意思。另外，Google的前兩個字母爲Go，其發明的計算機語言命名爲Go，真可謂一語三關。若是AlphaGO是用Go語言作的話，那就一語四關了。Alpha爲羅馬字母的第一個，應該有第一的含義，最終造成了AlphaGO的名字。僅從一個AlphaGO的名字上，就能看出中國丟失了圍棋的精神文化，應爲AlphaWeiQi的名字就變成了AlphaGO，這個阿法狗不會有其餘的含義吧（看到過中國日報英文版上中日的用詞爲Sino-China，支那）。我的認爲，國家應該從國家層面的整理一下丟失的非文化位置遺產，澄清歷史上讓人有誤解的中國概念。

 

最後，從科學和理工的角度，AlphaGO帶給咱們什麼啓示？首先咱們看看下面其發表在Nature上文章的摘要：

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

David Silver,   Aja Huang,    Chris J. Maddison,    Arthur Guez, Laurent Sifre,   George van den Driessche,   Julian Schrittwieser,  Ioannis Antonoglou,    Veda Panneershelvam,    Marc Lanctot, Sander Dieleman, Dominik Grewe,   John Nham,   Nal Kalchbrenner,     Ilya Sutskever,    Timothy Lillicrap, Madeleine Leach,      Koray Kavukcuoglu, Thore Graepel      & Demis Hassabis

Nature 529, 484–489 (28 January 2016)

The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for artificial intelligence owing to its enormous search space and the difficulty of evaluating board positions and moves. Here we introduce a new approach to computer Go that uses ‘value networks’ to evaluate board positions and ‘policy networks’ to select moves. These deep neural networks are trained by a novel combination of supervised learning from human expert games, and reinforcement learning from games of self-play. Without any lookahead search, the neural networks play Go at the level of state-of-the-art Monte Carlo tree search programs that simulate thousands of random games of self-play. We also introduce a new search algorithm that combines Monte Carlo simulation with value and policy networks. Using this search algorithm, our program AlphaGo achieved a 99.8% winning rate against other Go programs, and defeated the human European Go champion by 5 games to 0. This is the first time that a computer program has defeated a human professional player in the full-sized game of Go, a feat previously thought to be at least a decade away.

從字面上看，英文寫的簡單、通俗易懂。西方不須要國傢什麼大的投資，就能夠作出領先科學前沿的東西，這讓咱們國家投資很大，建設世界一流名校的大學和科研機構汗顏？他們使用了全國最好的學苗，培養出全國的頂尖人才在哪裏？都在國外爲中國服務？國家是否是應該考慮一下投入產出的問題？中國人號稱作算法、計算機明顯優於其餘人種，應該從客觀上（在國內的平臺和體制下）作出點東西「炫耀」，而不能停留在口頭上。

 

今天，我在課堂上講述了上述內容，學生們對基本的機器學習、神經網絡、圖算法等喚起了極高的學習熱情，萬丈高樓平地起，但願你們不要對AlphaGO只是一時的熱情。在大數據時代下，要從多視角看待AlphaGO。從地球角度，考慮人類如何人機生存和發展；從中國領導的外行角度，如何保護咱們的財產和更好地宣傳中國；從教師的內行角度，如何培養出創新人才；從商人角度，如何利用AI創造更大效益；從學生的角度，如何像AlphaGO同樣快速「學習」到「九段」選手。這些纔是在看似雜亂無章的蒙特卡洛世界中，人類發散思惟的可用之處。

僅以此博文向工做在後方默默無聞支持AlphaGo的程序員和工程師們致敬！大家比中國大學的教授們更具備學者風範！