会下围棋的人为什么可怕（掌握围棋的人为何令人敬畏）
近日，谷歌旗下的deepmind团队公布了最强版的alphago，代号为“alphago zero”。它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手，并以 100 比 0 的成绩击败李世石版本的 alphago。
此后的alphago zero并未停下追赶的脚步，到了第40天，它以压倒性的优势战胜了此前3：0完胜柯洁的alphago master，胜率达到90%。它不会忘记事情、也不会疲倦、更不会犯同样的错误。
从零开始学围棋，40天从入门到精通。它的棋艺可以超越人类积累数千年的水平，这究竟是有多可怕！
我们来看看alphago以往的辉煌战绩
打败柯洁之后，研发团队宣布alphago退役，不再参加任何围棋比赛。原以为deepmind公司停下了研究的脚步，没想到几个月的时间，就给业内业外扔下了这么个重磅炸弹。
连柯洁也发来了感慨式贺电
他说，一个纯净、纯粹自我学习的alphago是最强的...对于alphago的自我进步来讲...人类太多余了外加一个失望的表情
alphago zero骤然出现，可以说是在柯洁快要被人类对手和迷妹们治愈的伤口上，撒了一大把盐呐！
被震惊的不止柯洁，在deepmind的nature论文公布之后，在deepmind的nature论文公布之后，悲观、甚至恐慌的情绪，在大众之间蔓延着。当然也有非技术者与吃瓜群众的调侃。
小编手抖划重点凑合着看呐
难道对付崛起的ai，我们真的只能拔掉它的电源嚒？
手抖的小编并不悲观呐。就像网友评论里说的，人类发明了一种工具，超越了自身而已。跟汽车、飞机一个道理。
alphago zero 并不可怕！alphago zero 让人类围棋的历史经验成为了zero，标志着人类向通用型的人工智能迈出了重要一步。alphago之父、deepmind联合创始人兼ceo 戴密斯•哈萨比斯说，“最终，我们想要利用它的算法突破，去帮助解决各种紧迫的现实世界问题，如蛋白质折叠或降低能耗、寻找革命性的新材料。如果我们通过alphago，可以在这些问题上取得进展，那么它就有潜力推动人们理解生命，并以积极的方式影响我们的生活。”
蛋白质折叠，这对于很多普通民众来说是个陌生而艰深的名词，我们可以换个角度来认识它。一些人们谈之色变的疾病，如阿尔兹海默症、“渐冻症”（运动神经元病）等，其实都是由于蛋白质折叠异常而造成分子聚集甚至沉淀或不能正常转运到位所引起的。蛋白质折叠没有什么数据可以参考，而根据氨基酸序列来预测结构拥有太多的可能，这就跟围棋棋盘上的变化非常类似——都有众所周知的基本规则，以及一个清晰的目标。倘若alphago zero的算法能在解析蛋白质折叠的细节方面发挥作用，将会为上述疾病药物的研发提供工具，简而言之，就是发现新药。
戴密斯•哈萨比斯还提到了降低能耗、寻找革命性的新材料。如果能通过alphago在这些问题上取得进展，那么它就有潜力推动人们理解生命，并以积极的方式影响我们的生活。”
alphago zero出来之后，傅盛构思了一个alphago zero的一个假想蓝图。想象有一条生产线，这条生产线上的每一个环节都可被数据模拟。此时，机器人自己就可生成一个虚拟空间（类似alphago zero），并以此训练和优化生产线的智能化。以生产一瓶矿泉水为例，目的是把矿泉水成本降到一块钱以下。于是，它开始设计这条生产线，并进行虚拟生产，生产完以后，通过一个评估软件，发现成本没能做到一块钱以下。计算机就会重新设计不同的生产线，自己再去训练，再去博弈，直到有可能生产出一个世界上最廉价又最优质的矿泉水……也许这个梦是有可能实现的。有些条件未必满足，但它代表着一个未来可能的方向。
但正如他想表达的——机器人的梦想正在离我们越来越近。
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