主题：人类在所有竞技项目上输给机器是必然的 -- 贼不走空

非常可喜的是，通过几天的比赛，深度学习出现在公众的视野中，正在听新浪的直播，比起前面几天，嘉宾的说法越来越靠谱，不再像刚开始的时候让专业里的人听起来觉得是在瞎扯了

深度学习目前在理论上处于一种比较尴尬的状态，由于缺乏理论基础，目前研究者的工作主要都集中在查缺补漏上面，对于深度学习真正应该往什么方向走并没有清晰的认识，感觉走到了一个瓶颈期

在深度学习应用的领域上，基本上都只能和传统的机器学习方法pk，这就像与比自己差的棋手下棋，不是一个正确的提高途径，下围棋是一个非常难得的机会，让深度学习能够向真正比自己强或者差不多的对手人类智力学习，这种平台并不多见，哪怕是下一步的DeepMind Health也做不到

对于深度学习来说，与深蓝完全不一样，是一个非常通用的框架，从下围棋上积累的经验可以更方便地迁移到完全不同的应用场景中。比如从第4局的比赛我们可以看到，对于机器来说，也不是说结果决定一切，过程也有极大的重要性，这一点对我们今后设计深度学习算法也是非常有价值的经验，accuracy不是一切，loss比accuracy更为重要，这种重要性可能会体现在泛化能力上

每局改变风格或者调整权重，这个很难做到，这意味着每局之后都要重新fine-tuning，一是训练时间上承受不起，二是要针对性地生成样本，防止这个特定风格被淹没在大量的训练样本中，这一点可能不是一两天的时间里就能做到的

不管谷歌的目的是什么，它肯定是这场比赛中获益最大的，不说股价的提升，光是通过比赛的数据收集和知识积累，就又在全世界领跑的前面又紧跑了几步。另外谷歌可能觉得深度学习基本上成熟了，要推应用了，出来打广告，比如无人驾驶汽车，需要用一种普通人能够理解的方式说服大家技术的能力不比人的能力差，可能大众的怀疑和抵触情绪会低很多