主题：人类在所有竞技项目上输给机器是必然的 -- 贼不走空

总共五盘比赛,李前三盘一个bug没找到,测试手段是不少,但测着测着时间没了开始读秒,这还咋想招啊.不说把比赛设定为不限时,至少时间宽裕些啊.

或者赛前谷歌也没想到小李子也这么废?

况且煽风点火的媒体往往并不懂计算机，甚至不懂围棋，而是说“古狗在研究人类的明天而百度变成了骗子”这样的话，说“来中国挑战麻将”这样的话

王羲之还没有实现，不过梵高已经被训练出来了，语音的理解、合成也很多了

算法的“自动化”“数据驱动”的“学习”依旧局限在人设计的范畴内，算法能够使用的资源仍然是有限的

在堆配置的情況下, 运算速度不是大問題, 電腦也不会出現忘掉變化图的情況. 人在比賽中这2點都是有限制的, 長考用時有限, 局勢太複雜時也不能用笔把棋局抄下, 何況人会疲勞和大意, 令水平下降, 不能盡情發揮. 事實上, 圍棋的定石和飛刀都是實戰前研究所得, 也許有天才靈光一閃的想法, 但普通人補缺查漏也很重要, 要知看棋高三段, 團隊合作能做出更強應對是有效和合理的, 吳清源出道時与秀哉下出那場"三三、星、天元", 秀哉年邁力衰, 正路下不過少年天才吳清源, 但憑着無限用時和徒弟团隊, 还是能把吳清源斬於馬下, 可見人類的最高棋力必然不是出於比賽場中, 而是在研究室內.

數十年前, 一盤職業圍棋賽可以下數天, 双方有充足時間長考, 近年為了照顧電視直播, 比賽用時愈來愈短, 快棋賽也愈來愈多, 这是不利於棋力提升的, 但利於吸引觀眾. 本次比賽每方用時2小時不算快棋, 但在常規比實中絕对不慢. 一般情況下棋手思考時, 除了自己的用時, 对方思考的時間也能用上, 每方用時2小時相當於頭4小時的可以慢慢想清楚. 阿發狗一堆配置, 時間上对它就不重要了, 結果李世乭用光2小時, 它才用得1小時, 这情況在人類比賽中不会出現, 总時間約3小時的对局是双方1.5小時的快棋了, 進一步限制了李的發揮.

在限制人類發揮同時大力宣傳, 賽制也是更适合直播的3小時制, GOOGLE設計出的这場比賽, 測試只是借口, 宣傳才是目的

应该相信他们的，毕竟临场调整参数的后果无法预知，这个系统不像很多人以为的那样可以很容易调整的。

今天第五局李世石输的不应该的，他在59手占便宜的局面下没有能够把握好场上局势，一再随手退让才导致无法挽回的。后面阿发狗的100职业棋手说不是好棋，实际是它的胜利宣言，宣告黑无机会获胜了。

既对世界展示了AI的强大能力，能与围棋九段对弈这个的确很说明问题，但同时在第四盘中暴露出的失误后乱下的情况，让人对AI的黑箱性更添惊恐。试想如果这是无人驾驶汽车，或者机器人战士。

不论如何，这次AI的表现让无数的专业以外的人跪拜了，反而可能不是好事，这样会对AI恐惧论的推广会起作用，毕竟有霍金与马斯克，盖茨这样的名人在率队，以后对AI的监管恐怕要更严格，当然未必不是好事。

楼下岑子说得很透彻了，比赛的设定确实不太利于人类的，宣传可能是主要目的

赛前谷歌可能不是没想到小李子这么废，而是没想到小李子这么猛，至少我自己在赛前是几乎肯定小李子会被洗个5:0的，估计在深度学习这一行里的绝大多数都会这么认为，因为我们已经习惯在各个方面被机器碾压了。。。

看到很多地方说这个比赛对小李不公平，因为赛前对系统不了解，也没有测试局，这个因素确实存在。也正因为此，在仔细看了第4局的点评之后，我对小李瞬间路转粉，之前在我眼里他就是一团炮灰，现在我觉得他就是《独立日》里的史蒂夫

我觉得这次比赛，在测试了深度学习的同时，也一样测试了我们人类，如果真的有AI天网，如果真的有外星人入侵，它们一定就是像阿尔法狗一样突然出现在我们面前，我们对它们不了解，它们也不会跟我们搞什么测试，但是人类的潜力仍然使得我们有胜利的希望。鉴于深度学习确实存在演变成AI的可能，这个和当年的深蓝有本质的区别，我觉得今后测试深度学习干脆都这么干，至少有个预警，或者死也死个明白

找缺陷找bug有什么问题？难道跟电脑拼精力拼大数据分析么？

找来看了一下，大致有这么一些感受

首先，自动驾驶和阿尔法狗有一个很大的不同点，设计者对自动驾驶的算法控制能力比阿尔法狗中要强得多。在阿尔法狗中，是以深度学习的选位和胜率判断为主，然后MCTS主要是用来实现利用深度学习进行后手预测的工具；而在自动驾驶中，深度学习只是作为一种特殊的传感器，比如告诉你周边有人、有车、有路牌等等之类的信息，真正的决策机构应该是一个类似于专家系统的东西，应该不可能用深度学习去学习交规哈，直白点说就是一堆的if...else...告诉汽车如果前面有人就要刹车等等

从这样的一个系统上看，其实控制力比较弱的就只是深度学习部分，但是在本次事故中，深度学习表现一切正常，没有出现装着看不见公交车或者认成飞机之类稀奇古怪的问题。专家系统的部分是可以完全控制的，所以修改也很便捷，“现在谷歌已经对其软件进行了修改，让软件不太可能认为公交和其他大型车辆将会向其让路。”看来大车在哪里都是路霸啊。。。

软件系统上看起来谷歌无人车问题不大，但是整体系统设计说道起来就可能有问题的了

看到说撞车时无人车时速只有大约3km/h，在这个时速下，随便一脚刹车就踩停了，居然撞了上去。。。首先一种可能，系统猜测公交车会让行，一脚油就启动了，然后就没继续跟踪监控两者之间的距离了吗？这个可能有点太弱智了，那么第二种可能，虽然在跟踪距离，但是系统响应时间太慢，等反应过来已经撞了，还有第三种可能，隔得太近了，撞车这边有盲区（可能性不太大，测试这么久了，有盲区早发现了），或者是离近了摄像头拍出来的公交车已经不知道是个什么鬼了

不管是出于哪种原因，这个可能只有谷歌自己知道，感觉谷歌这次有点太托大了，我觉得这种还在做实验的东西，怎么也该来个双保险吧，先在车子一圈装几十个倒车雷达，然后滴滴滴了就来一脚刹车，在保证安全方面绝对比再NB的深度学习都要更稳定可靠。毕竟谷歌基本上是一个纯软件公司，估计不能理解什么叫“能靠机械的就不要靠电气，能靠电气的就不要靠软件”吧

深度学习属于机器学习，经常又叫模式识别，所谓模式，其实就是一套较大概率适用的规律，在规律找到之后，我们就可以利用规律直接从因得到果，免去中间复杂的推导和计算，所以看起来就跟人类的“直觉”一样

所以基本上只要这个任务的实质是属于“找规律”的，深度学习理论上来说都能够胜任，而且可能比人做得更好

前3局狗每步平均耗时2分钟，第4局前半局耗时不到1.5分钟，漫不经心的样子。

5：0是刚刚的结局。

第3局，小李子拿棋的手都在发抖。

第4局的日子是小李子结婚10年纪念日，老婆孩子都不敢到现场观战。

谷歌是什么公司？这点人情世故都不知道？以后怎么在东亚这种讲面子的地方混？

3：0赢和3：2赢有什么差别？尤其已经是3:0了。

为了让小李子心里明白，第5局狗还是轻轻松松地碾压。

现在就看宇宙第一高手柯洁还敢不敢口出狂言了。

或者最佳下点最高成功率不得超过70%。

小李子针对性对付狗，狗居然减少了用时。

不知道过几个月放只贝塔狗出来咬死柯洁的话对于公关有没有好处。。。

话说这几个扛AI恐惧论大旗的，我们都看得出来此AI非彼AI，离天网还差十万八千里，这些人尖子会看不出来？反的明明就是谷歌，哪是什么AI。盖茨还出来反AI呢，我看搞AI起劲的除了谷歌就是他微软了，比什么非死不可、苹果都还要胜一些

不放一条狗让全世界看看，怎么能让方滨兴之流服帖？