人机大战-阿尔法狗胜了,意味着什么

alphago取得的成就AlphaGo是由Google旗下的DeepMind公司开发的一款人工智能程序，它以其在围棋领域的卓越表现而取得了许多令人瞩目的成就。

本文将从多个方面介绍AlphaGo的成就，包括击败世界冠军、革命性的思考方式、对人类围棋技术的影响以及在其他领域的应用等。

AlphaGo的最大成就之一就是在围棋比赛中击败了世界冠军。

2016年，AlphaGo与韩国围棋冠军李世石进行了一系列五局三胜的对局，最终AlphaGo以4比1的成绩战胜了李世石。

这次胜利震惊了整个围棋界，因为此前人们普遍认为围棋是一种高度复杂的智力游戏，人类选手在围棋中具有独特的直觉和创造力，是人工智能无法逾越的领域。

然而，AlphaGo的胜利证明了人工智能在围棋领域的潜力和实力。

AlphaGo的成功还在于其革命性的思考方式。

传统的围棋程序主要依靠搜索和评估函数来选择最佳的着法，而AlphaGo则采用了一种基于神经网络的深度学习技术。

通过大量的自我对弈训练，AlphaGo可以从中学习到围棋的规则和策略，并通过神经网络对局面进行评估和预测。

这种新颖的思考方式使得AlphaGo能够在复杂的围棋局面中做出更准确、更有创造力的决策，给人类选手带来了巨大的挑战。

AlphaGo的出现对人类围棋技术产生了深远的影响。

在与人类选手的对局中，AlphaGo展现出了许多独特的着法和战术，这些新颖的棋局让人们重新审视传统的围棋理论和开局定式。

许多职业围棋选手都表示，AlphaGo的出现让他们意识到自己对于围棋的理解和认知还有很大的提升空间，并且开始重新思考和创新自己的围棋策略。

因此，可以说AlphaGo推动了围棋界的发展和进步。

除了在围棋领域取得的成就，AlphaGo还在其他领域展现出了广阔的应用前景。

AlphaGo的核心技术深度学习和强化学习，在医疗诊断、自动驾驶、自然语言处理等领域都有着重要的应用价值。

例如，通过对大量的病例进行学习和分析，AlphaGo可以帮助医生在诊断和治疗过程中提供更准确的建议和决策。

阿尔法狗的胜利带来的教育反思作者：吴向东来源：《中小学信息技术教育》2016年第07期最近，谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）战胜了人类顶尖围棋九段李世乭，真是让人堵心！一些人工智能专家们借此大谈特谈“奇点来临”，即在不久的将来，人工智能将会把人类智能甩下十几条街，快速进入机器人大行其道的后人类智能时代，这是不是相当惊悚？更让人堵心的是，一直享受着空谷幽兰般隐居生活的老友相当应景地发来了忧郁的诗句：“我悲剧的性格被你强化/请回过头来听我说/我将在奔流的鲜血中/等你擦肩而过”。

人类的悲剧，难道就是拼命发展人工智能，然后让它擦肩而过——把人类的身躯和文明交由机器主宰？回想1997年深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫时，我没有如此惊悚过，因为深蓝就如我们应试教育下训练出来的解题机器，它是用暴力算法（ brute-force）应对人类智能。

为什么这样说呢？深蓝的数据库虽然存储了一百多年来优秀棋手的两百多万对局，足以应付一般的棋手，但遇到库中没有的走法，就只能依赖暴力计算。

这种死脑筋机器，在1996年挑战卡斯帕罗夫时落败。

于是在1997年，深蓝运算速度提升了2倍，运算能力为每秒113.8亿次浮点运算，在当时的超级电脑中排名第259位。

另外，深蓝在强大的32颗CPU之外又另加了480颗特别制造的超大规模集成电路国际象棋芯片，使得1997年的深蓝可搜寻及估计12步棋，而人类国际象棋高手大约只可估计10步棋。

也就是说，深蓝就是为应付“考试”（国际象棋）而定制的考生，除了会考试（国际象棋）外，其他的事都不会！更为可笑的是，在对局时，还有一些国际象棋高手和计算机专家在幕后随时调整深蓝的参数，以便在对局时有利，即为了考试成功，还有幕后团队帮它作弊！所以，卡斯帕罗夫很不服气，要求来年再战，但IBM却说，已经将深蓝解体，不了了之。

花这么大的人力和金钱就是为了打造一个只会下国际象棋的呆板的“考生”，你说我会崇拜IBM的人工智能吗？不会，IBM无非是用此噱头多卖机器。

AlphaGo战胜人类棋手：这是下一代面临巨大危机的标志吗？AlphaGo击败人类棋手，对于不动脑子的看客来说，只是一个好玩的谈资而已。

但是不知道您注意到没有；几乎所有的大佬们，都在关注这件事情：真的，这不是围棋圈子的事情。

这是一个划时代的标志：未来已经来到了面前！每一个人，每一种职业，每一个企业，都将面临巨大的转变。

很多深知兹事体大的各业界知名人士，都开始在努力思考：人类的未来前景会如何？因为：如果应对不对，未来就会把他们抛弃，就像是柯达1999年还是领先同行世界十年的优秀公司，但是数码影像的出现，十年后就直接把这样一家以为铜墙铁壁坚不可破的卓越公司弄到破产。

其实，你也一样；也许没几年，你的职业就被机器取代了。

10年后，现在的很多职业都会消失。

如果你只拥有机器都能做的技能，你只想做不动脑子的事情，您还想偷懒，上班玩手机，占占公司的便宜。

由于机器比你便宜多了，而且机器永远不会偷懒，你的老板，一定会把你换掉的---您失业了。

360的总裁周鸿祎，已经意识到这对于他--一家领先的互联网公司的重要性，特别提出了他们的未来目标：他为此还专门给360员工发了一封内部邮件。

他谈的当然不是围棋，娱乐。

他们谈的是：人工智能时代的开启，是网络时代一个新的变革的开端，他们能做什么？要做什么？周总的信中，一段话我觉得很中肯：“1997年，IBM公司的深蓝计算机战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。

那一次人机大战带来了信息基础设施建设的热潮、电脑的迅速普及和互联网的爆发式增长。

这一次的人机大战展示出计算机新的思维模式，它将会促进深度学习、增强学习、神经网络等技术的普及，而语音识别、图像识别等通用技术一定会与深度学习能力整合，加速融入到各种创新产品中。

人工智能产品在大众消费领域的普及只是一个时间问题。

”如果你看不懂上面这些专业词汇是什么？我就翻译得明白一点给你听：如果电脑连人类最复杂的围棋都会下，比围棋简单很多的，你现在正在做的很多工作，未来注定会被电脑们抢走。

看时事学政治：阿尔法狗战胜李世石体现的马哲考点来源：文都图书考研政治复习的一个最大的特点，就是注重时政性。

我们通过时事给大家讲解考研政治时政复习的相关考点，希望能够使广大考生建立起时事与考点之间的联系，进而对时事产生兴趣。

2016年3月10日，2:0!一场史诗般的对弈引发举世关注，谷歌公司的“阿尔法狗”两度战胜世界围棋冠军李世石。

3月15日，李世石最终以四负一胜的结局输给了“阿尔法狗”。

人工智能在棋盘上战胜人类，“阿尔法狗”并非首次，但是与之前的象棋相比，围棋的巨大想象空间、多变的局势变换，向来被认为是人工智能难以逾越的障碍。

而今天，“阿尔法狗”的旗开得胜，不仅秀出了它的深度学习能力，更向世界展示出人工智能的巨大潜力。

然而，正如段子手在事后的调侃，“我叫李世石，我和阿尔法狗最大的区别就是我赢了我高兴，它却不会。

”“阿尔法狗”确实赢得了比赛，但是它并不懂得赢了意味着什么，更不能享受胜利的尊严与喜悦。

在“可测度”的领域内，人工智能都将以其超乎想象的计算能力超过人类，但是在“不可测度”的领域，以数学算法为基础的人工智能就只能望洋兴叹。

这正如科学家所言，人工智能“有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会算计”，它能在微秒之内完成百万级的乘法运算，能够存储世界上所有图书馆里面的知识，但如果要感知阴晴圆缺的美丽、表达喜怒哀乐的情感，人工智能还不如3岁的小孩。

“‘阿尔法狗’战胜李世石”的时事体现了考研政治中哲学部分“意识观”部分考点。

针对这个事件，大家要注意以下几个问题：1、人工智能战胜人类并不能说明人工智能有思维、意识，只有人类才能有意识和思维。

2、尽管人工智能发展的很迅速，但人工智能也不能代替人脑。

3、人工智能是人类思维和实践相结合的产物，不管人工智能多么先进，也不能从事实践活动。

大家在复习意识观的基础上，我们来做一道模拟题，小试牛刀吧! (多选题)谷歌公司的“阿尔法狗”最终战胜世界围棋冠军李世石。

围棋的巨大想象空间、多变的局势变换，向来被认为是人工智能难以逾越的障碍。

“阿尔法狗”留下的兴奋与忧伤孙冰【期刊名称】《中国经济周刊》【年(卷),期】2016(000)012【总页数】2页(P84-85)【作者】孙冰【作者单位】【正文语种】中文人工智能再次颠覆现实。

3月15日，谷歌围棋人工智能AlphaGo（被中国棋迷戏称为“阿尔法狗”）与韩国棋手李世石的最后一轮较量以前者获胜结束，最终这场轰动全球的“人机大战”的总比分定格在4∶ 1。

谷歌公司将AlphaGo赢得的100万美元奖金（由谷歌公司自己设立）捐给了联合国儿童基金会和相关围棋教育机构。

而此次比赛后，AlphaGo的围棋世界排名跃升至第二名，仅次于中国棋王柯洁。

柯洁已经向“阿尔法狗”发出了挑战。

“阿尔法狗”赢了，但留下一连串的兴奋和忧伤。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解人类智能的实质，并生产出一种新的、能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，使得机器能像人那样思考，甚至超过人的智能。

自1956年这个概念被提出并确立以来，这个领域就被视为人类最高的梦想之一。

1997年IBM的超级计算机“深蓝”（Deep Blue）以2胜1负3平的成绩战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，一时间全球轰动，而“深蓝”的设计者们当时就畅想：“何时计算机也能下围棋呢？”而现在无疑又是一个人工智能历史上最重要的时刻。

围棋和国际象棋在复杂程度上不属于一个量级，围棋是一种变数极多、充满不确定的竞技，每一步棋的可能性都是一个几乎无法穷尽的量级，一回合有250种可能，而一盘棋可以长达150回合。

也就是说，AlphaGo是无法以“深蓝”的方式获胜的，以蛮力“强记”，或以“固定”程序逻辑决策，或穷极所有可能性进行筛选，这些在围棋中都是不可能的。

围棋问题与现实生活中的问题是相通的，国人甚至将“博弈”围棋视为洞悉人性、参悟人生的过程。

然而，现在下围棋的却是一个机器，意味着这个机器除拥有超强的记忆能力、逻辑思维能力，还要拥有创造力甚至个性。

alphago给人带来的启示AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的人工智能程序，它在围棋领域上达到了超越人类的水平，而这给我们带来了许多启示和思考。

首先，AlphaGo让我们更加认识到人工智能的威力和潜力。

在人类历史上，机器从来没有达到过如此高的智能水平，AlphaGo的出现让我们知道人工智能已经不再是科幻小说中的概念，已经开始在实践中产生巨大的作用。

它可以帮助我们解决许多复杂的问题，提高人类的生产力和创新能力。

其次，AlphaGo的成功表明了人类智力和技术的有机结合是取得成功的关键。

与人类大师的比赛过程中，AlphaGo不断从中学习，不断完善自己的算法和策略，最终超越了人类大师。

这表明机器和人类之间可以进行高效的协作，在实践中相互学习和相互成长。

因此，我们应该探索更多机器和人类互动的模式，分享知识和智慧，实现更高效的合作。

另外，AlphaGo的成功还启示我们要重视教育。

AlphaGo的开发者们花费了数年时间对其进行了训练和优化，而这背后是无数研究者和工程师的努力。

他们建立了龙门阵，输送了一批又一批的专业选手，打造了一整套训练路径和培养方法，最终将这种与生俱来的天赋充分发挥出来。

这表明一个成功的人工智能不仅取决于技术的进步，更需要人的智慧和教育的支持。

因此，我们应该重视人才和教育，提高人类自身的智慧和创新能力。

最后， AlphaGo还激发我们思考人类自身的定位和未来。

从某种意义上来说，AlphaGo的成功是对人类智力的一次压缩，它在某些方面超越了人类的思维能力。

这表明人类需要不断努力提升自身的智慧和创新能力，才能与机器赛跑。

但更重要的是，人类需要通过思考、探索和合作，找到自身的价值和未来发展的方向。

综上所述，AlphaGo的出现给我们带来了许多思考和启示，我们应该看到其带来的机遇和挑战，以更加开放、创新和合作的方式迎接未来的机遇。

赛程介绍北京时间3月9日下午消息，今天下午谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的第一场比赛结束，AlphaGo获得今日比赛的胜利。

今日比赛结束后，双方还将分别在3月10日(周四)、12日(周六)、13日(周日)、15日(周二)的北京时间中午12点进行剩余4场比赛。

本次比赛用时每方2小时，1分钟读秒三次。

比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子(黑贴7目半)。

采用中国规则是因Alpha GO以中国规则为基础开发。

比赛采用5局3胜制，最终比赛获胜方将获得奖金100万美元。

如果AlphaGo获胜，奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF)，STEM教育，以及围棋慈善机构(Go Charity)。

李世石简介李世石是李昌镐之后，韩国最具代表性的棋手，他在2003年获第16届富士通杯冠军后升为九段棋手。

自2002年加冕富士通杯以来，十年时间里他共获18个世界冠军。

李世石属于典型的力战型棋风，善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击，以强大的力量击垮对手，他的攻击可以用“稳，准，狠”来形容，经常能在劣势下完成逆转。

第一场白棋：AlphaGo 黑棋：李世石在进行的双方第一局比赛中，可谓一波三折。

开局之初，AlphaGo与李世石的对攻就显得惊心动魄，一度AlphaGo还处于领先位置，不过，在“开战”2个小时后，李世石的优势逐渐开始明显，AlphaGo陷入到劣势。

然而，在中盘局势领先的情况下，李世石却在右下角局部战斗中出现小失误，从而被AlphaGo敏锐捕捉到战机，随即重新获得主动权，进入官子阶段，李世石继续长时间思考对策，但最终还是没能找到翻盘的机会。

李世石遗憾地摇摇头，在第186手时投子认负。

最终AlphaGO取得本局的胜利，取得1-0的领先。

从整体来看，AlphaGo的水平表现的强弱分明，有非常好的妙手，也有非常“业余”水准的电脑棋，但AlphaGo 一直没有太大的失误，并在李世石出现明显失误的时候成功抓住，逆转了局面。