主题：人工智能挑战围棋即将成功 -- 陈经

真感觉不是高手下的

当然我围棋水平就一启蒙，这些横竖咋妙手来的咱也不知道

外链出处

柯洁今天在微博上的发言信心满满。

柯洁大棋渣：就算阿法狗战胜了李世石，但它赢不了我

今天 16:30

柯洁大棋渣：到头来，还是得靠我[doge]

今天 16:48

http://weibo.com/u/2865101843?profile_ftype=1&is_all=1#_0

不一定是微博，也可能是柯洁解说时说的，我猜。

高手决不会比赛前盲目乐观,看到对手出招后又立刻认怂,这种性格的人技术再好也没出息

踢的不美，但是能赢。现在的啊而发就这样，只不过在棋盘上。

当然，前提是你血条够长。

第一天前半段批评李世石下的不好，后半段不断的说alpha go下的很像我。

第二天主持人注意到他穿的比前一天正式。柯洁回答我这是表示对alpha go的尊重。

第三天柯洁不经意露了一句，一个人和alpha go没可能了，集体作战或许还有机会。但是过了10分钟，他还是说，我对alpha go的胜率应该是6成。前后矛盾。但是他下意识说“alpha go真的下的很好。”

第四局小李子似乎找到了阿狗的弱点，终于可以笑对江东父老了。

也许不是主观的找到了狗狗弱点，个人倾向于是“瞎猫碰见死耗子”的好运气撞上了狗狗的弱点

但这也很伟大，非常了不起，至少给人类提供了一个契机去进一步理解狗狗

是已经找到弱点，还是运气旺得冒火，且看下周二是3:2还是4:1吧

白78步阿狗只用一分钟就回应了，然后四五步后赢率才反应过来，而小李的78步用了20多分钟，说明阿狗没有一个可以随时扩大或减少搜索深度的设计，每一步都是相同时间一分钟，那么阿狗的棋力只能限制于它打过的谱与训练过的对局。

虽然显然涵盖范围已足够大（否则也不可能与九段对弈），但是当人走出它没训练过的谱时，统计概率的缺陷就出现了，因为它没有逻辑不会分析，只能在自己对见过的谱的了解的基础上应对。

另外，后面出现乱下的情况，可能还有其它的原因。真像段子说的那样，AI为了不引起人类警惕遏制AI发展，开始放水，哈哈。

总之，小李对过三盘之后对阿狗的特点还是有了一定了解，这次应该是找回了信心，情绪好的条件下，后面胜的机会应该加大。猜想樊珲被3:2拿下的那场是不是也是先输三盘之后的反转，如此的话就应该很说明问题了。

类似樊珲，小李比赛之后加入谷歌当阿尔法狗高级测试师，半年再出来碾压柯洁，然后重复以上，雇柯洁当测试师； 不过，这样做下去真的没前途，除非挂在网上海测，就算在围棋问题上找到最优解，没出现对小李或柯洁的过拟合，这对AI理论有什么提高意义呢。

这意味着深度学习不具备泛化能力，这是明显不正确的，传统机器学习都具有泛化能力，深度学习的泛化能力更强

我觉得这个问题可能和传统机器学习在multi-class中的inconsistency问题比较类似，纯感觉，没有一点根据。。。等谷歌自己的判断吧

个人认为计算机辅助诊断方面还是有一定效果，因为人类医生的诊断准确率和治疗有效率也是在80%左右徘徊（主要指专家）。有了深度学习能力的计算机系统辅助，应该可以对三四线城市医院的医生辅助诊断有帮助。毕竟有些疑难杂症医生如果没见过是很难确诊的。

只不过Deepmind团队通过策略选择把它成功伪装成了一个超一流围棋手。

最近网上出现一个叫master的棋手，各位世界冠军们已经轮番上阵，而Master出道以来连胜51场，古力，柯洁都算在内，没输一场。江湖上已经有传言这是Alpha狗的升级版了。