曾在线上快棋中取得对人类围棋职业高手60:0战绩的新版“阿尔法狗”，昨天又在慢棋比赛中战胜了当今世界围棋“第一人”柯洁。人工智能到底有多强大？围棋已经被“攻克”了吗？人类还有希望吗？
5月24日，澎湃新闻特约撰稿人、人工智能和大数据专家郑宇就上述问题展开讲解：
原标题：走出人机大战五个误区：人类没那么差，阿尔法狗不会故意输棋
行至这一局面，柯洁连续抓头发25秒，引现场讲解一阵吐槽
5月23日，AlphaGo2.0版本在人机围棋比赛中以四分之一子的微弱优势战胜了柯洁，一方面继续彰显了人工智能的强大，但也让人们对AlphaGo和人工智能有了新的认识。
先说出结论，再看分析：
1．在围棋这个项目上AlphaGo目前走在了人类的前面，但并没有完全攻克围棋这项运动。它只是通过深度学习找到了一个比人类认识更优的解，但不是最优解。最优解无法找到，即便用尽地球上所有的资源。从专业的角度来讲，就是用深度学习去逼近了一个强化学习中的价值判断函数，然后再跟蒙特卡洛搜索树结合的方法（具体详解可参看《郑宇：一张图解ALphaGo原理及弱点》，不再重复）。既然人工智能和人类都不能找到最优解，现在说哪一方已经完全彻底的失败还早。
2. 人类也是在进步的，我们也不要低估了人类后天的快速（小样本）学习能力，这点AlphaGo基于现在的学习方法还做不到。短期来看人获胜概率小，但长远来看（未来5-10年）人还有机会，因为人也有很强的学习能力，可以从少量跟AlphaGo的对弈的棋局中快速学习。而即便再给AlphaGo1亿副棋谱，再添加一万块GPU，如果还是基于现有的学习体系，它进步的速度也终将放缓，因为新增的棋谱和计算资源相对于2x10171这个搜索空间来说只是沧海一粟。我们对人脑的了解还远不如对围棋的认识，这里面还有很大的未知数。
柯洁开局下出两手“三·3”，已然颠覆至少二十年来的围棋棋理（截自围棋社交App“弈客”）
（但实际上，柯洁这样下并不是心血来潮，他在各种职业比赛中已多次用这样的招数与其他职业高手“过招”。最近的中国“围甲”职业比赛中，各种“狗招”<阿尔法狗的招数>也已层出不穷，大家都在以自己的理解尝试人工智能下出的招数。而柯洁等职业棋手的“喂招拆招”，也是中国自己的围棋人工智能“绝艺”快速成长的重要因素。）
事实上，这一招柯洁已在对人类的对局中尝试多次（截自围棋社交App“弈客”）
现就读北大哲学系的“学者型棋手”李喆，也尝试多种新招（截自围棋社交App“弈客”）
3. 目前人类职业棋手跟AlphaGo的差距也就在一个贴目的水平，没有大家想象的那么大。其实这个贴目的差距（按中国标准7目半），在职业棋手看来，已经是非常大的差距了。很多职业高手，进入官子阶段后发现自己还落后对方7-8目，就会主动投子认输了。很多通过数子来决定胜负的比赛，输赢往往都在1-2目之间（比如柯洁就输给AlphaGo半目）。否则会被其他专业棋手笑话，自己落后那么多都不知道，点空能力太弱了。
要能真正客观、准确的看待这个问题急需要较强的人工智能专业知识，也需要一定的围棋功底。下面先纠正网上认知的一些误区：
误区一：AlphaGo可以让人类顶尖棋手4个子，AlphaGo2.0可以让上一个版本4-5个子。
要消除这个误解，首先要跟大家普及一下围棋知识：在围棋里“让对方两个子”和“赢对方2个子”有着天壤之别。这点对于下围棋的人不用多说，但我今天才意识到，很多吃瓜群众一直以为这就是一回事。难怪网上会流传以上的错误言论。