太数学的东西就不说了，只用通俗唱法回答楼主的问题。&br&&br&蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是对一类随机算法的特性的概括。媒体说“蒙特卡罗算法打败武宫正树”，这个说法就好比说“我被一只脊椎动物咬了”，是比较火星的。实际上是ZEN的算法具有蒙特卡罗特性，或者说它的算法属于一种蒙特卡罗算法。&br&&br&那么“蒙特卡罗”是一种什么特性呢？我们知道，既然是随机算法，在采样不全时，通常不能保证找到最优解，只能说是尽量找。那么根据怎么个“尽量”法儿，我们我们把随机算法分成两类：&br&&ul&&li&蒙特卡罗算法：采样越多，越&b&&u&近似&/u&&/b&最优解；&br&&/li&&li&拉斯维加斯算法：采样越多，越&b&&u&有机会找到&/u&&/b&最优解；&/li&&/ul&举个例子，假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个……我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法——&b&&u&尽量找好的，但不保证是最好的&/u&&/b&。&br&&br&而拉斯维加斯算法，则是另一种情况。假如有一把锁，给我100把钥匙，只有1把是对的。于是我每次随机拿1把钥匙去试，打不开就再换1把。我试的次数越多，打开（最优解）的机会就越大，但在打开之前，那些错的钥匙都是没有用的。这个试钥匙的算法，就是拉斯维加斯的——&b&&u&尽量找最好的，但不保证能找到&/u&&/b&。&br&&br&所以你看，这两个词并不深奥，它只是概括了随机算法的特性，算法本身可能复杂，也可能简单。这两个词本身是两座著名赌城，因为赌博中体现了许多随机算法，所以借过来命名。&br&&br&这两类随机算法之间的选择，往往受到问题的局限。如果问题要求在有限采样内，必须给出一个解，但不要求是最优解，那就要用蒙特卡罗算法。反之，如果问题要求必须给出最优解，但对采样没有限制，那就要用拉斯维加斯算法。对于机器围棋程序而言，因为每一步棋的运算时间、堆栈空间都是有限的，而且不要求最优解，所以ZEN涉及的随机算法，肯定是蒙特卡罗式的。&br&&br&机器下棋的算法本质都是搜索树，围棋难在它的树宽可以达到好几百（国际象棋只有几十）。在有限时间内要遍历这么宽的树，就只能牺牲深度（俗称“往后看几步”），但围棋又是依赖远见的游戏，甚至不仅是看“几步”的问题。所以，要想保证搜索深度，就只能放弃遍历，改为随机采样——这就是为什么在没有MCTS（蒙特卡罗搜树）类的方法之前，机器围棋的水平几乎是笑话。而采用了MCTS方法后，搜索深度就大大增加了。比如，在题主说的ZEN与武宫正树九段的对局中，我们可以看这一步棋：&br&&br&&img src=&/70c60eb01ea82b5fb75f_b.jpg& data-rawwidth=&550& data-rawheight=&549& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&550& data-original=&/70c60eb01ea82b5fb75f_r.jpg&&&br&武宫正树九段（执白）第53步大飞，明显企图攻角，而ZEN（执黑）却直接不理，放弃整个右下角，转而把中腹走厚。这个交换究竟是否划算，就不在这里讨论了，但我们至少可以看出，ZEN敢于在此脱先，舍弃这么大的眼前利益，其搜索深度确实达到了人类专业棋手的水平。
太数学的东西就不说了，只用通俗唱法回答楼主的问题。 蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是对一类随机算法的特性的概括。媒体说“蒙特卡罗算法打败武宫正树”，这个说法就好比说“我被一只脊椎动物咬了”，是比较火星的。实际上是ZEN的算法具有蒙特卡罗…
人民日报还知道思想是有尊严的？&br&&br&我个人认为，人工智能在中国最有前途的商业应用，就是利用人工智能审核网络言论，用人工智能删帖。&br&&br&到时候，新浪微博，知乎这样的互联网企业可以少养好多人，节省不少成本。&br&&br&那个时候，希望我们还能再来谈谈，思想的尊严是否属于人类。
人民日报还知道思想是有尊严的？ 我个人认为，人工智能在中国最有前途的商业应用，就是利用人工智能审核网络言论，用人工智能删帖。 到时候，新浪微博，知乎这样的互联网企业可以少养好多人，节省不少成本。 那个时候，希望我们还能再来谈谈，思想的尊严是…
…她可能用机械臂给你一耳刮子…
…她可能用机械臂给你一耳刮子…
说人话！5分钟带你看懂阿法狗。&br&&b&写在前面的话：&/b&&br&昨天的结果也出来了，李世石试图用比较攻击性的打法，结果还是完败。&br&作为一个算是勉强会下围棋的IT从业者，心情有点复杂。一方面我知道计算机战胜人是迟早的事情，另一方面却没有想到李世石会败得这么彻底。&br&或许大时代的潮流终会将一切碾压而过，却总会留下一些落寞的身影。&br&平心而论，李世石下的不太好，但是首次面对机器人，其实压力之大，是不可想象的，李世石勇敢的做了第一个吃螃蟹的人，值得我们尊敬。&br&&b&计算机下棋的历史：&/b&&br&其实AI下围棋已经有了快20年了。之前我们没有太关注，是因为还不够强，印象中最好的AI有业余5段的水平。&br&1997年，IBM公司的“深蓝”计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，然后大概是2006年，人类最后一次战胜过计算机。因为国际象棋的规则简单，下法也比较固定（兵不能后退，象只能斜着走什么的），IBM凭借单纯的硬件堆叠，用最粗暴的方式。计算所有下一步，之后的可能性，就直接解决了问题。&br&&b&为什么围棋那么复杂？&/b&&br&国际象棋所有的可能性性是10^47，1后面跟着47个“0”。&br&但是围棋不一样，19*19 的交叉点中蕴含了2*10^170种可能，就是2后面跟着170个“0”。这个数字大到什么概念呢？&br&全宇宙的原子数量是10^80，也就是全宇宙每个原子代表一张棋谱，都还差得远。&br&大家不要小看那几个“0”，给大家用面积表示下。&br&&img src=&/d6d2c54f959b822abdfeb9_b.png& data-rawheight=&177& data-rawwidth=&470& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&470& data-original=&/d6d2c54f959b822abdfeb9_r.png&&&img src=&/d0370d0bcee926adab5fa2_b.png& data-rawheight=&1115& data-rawwidth=&1020& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1020& data-original=&/d0370d0bcee926adab5fa2_r.png&&请看看上面的图，围棋可是整整比国际象棋多了127个“0”，每一个0都会呈现几何级的增大，大家想想一下相差127个“0”面积差多少吧，反正我的电脑是画不出来了。&br&&br&所以这这种情况下，阿法狗被研究出来开始了。下面正式开始介绍&br&&b&学习狗&/b&&br&从前，有一只学习狗。这只狗很喜欢看人来下棋，并且能记住看过的每一盘棋。我们管他叫学习狗。在初期，他学习的是西方国家的人在QQ游戏中下围棋的棋谱。&br&然后他记住，哦，当出现这个局面的时候，下在天元会输，下小目会赢。他只会做输赢判断，其他一概不知。&br&请大家记住他的技能，学习狗过目不忘。&br&&img src=&/dea02f973663ffcea0d4dca7a8e286ac_b.png& data-rawheight=&450& data-rawwidth=&330& class=&content_image& width=&330&&&br&&br&但是下着下着，他发现自己总是输，因为之前说过了，围棋可能性太多，他学过的棋谱根本数量不够。人类思考一下就能打败他。&br&&b&乱走猫&/b&&br&于是，他的邻居--乱走猫出现了。这只猫的特别是动作特别快，但是她懒得思考，从来不看棋谱。就是瞎走。然后她会记住，哦，这样瞎走最后会赢，那样瞎走最后会输。&br&记住，瞎走猫，是乱走的，但是她能记住，怎么乱走赢的可能性更大。&br&&img src=&/cbfffcf0068c_b.jpg& data-rawheight=&366& data-rawwidth=&282& class=&content_image& width=&282&&&br&&b&分身术&/b&&br&但是很快问题出现了，由于乱走猫总是乱走。没人愿意和她下棋了（废话，谁这么无聊啊）。于是乱走猫用了分身术，自己和自己下，并且记住怎么会赢。&br&&img src=&/b82ed153cecd222fdc4f25_b.png& data-rawheight=&164& data-rawwidth=&352& class=&content_image& width=&352&&&br&&br&反正是自己和自己下，不想学习狗只是自己背棋谱，那当然可以用很多分身了。与是乱走猫每天能下好多盘。&br&题外话：当然，分身数量是有限的，不能无限分身，原因嘛，是因为&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw612qBJOanhxjTURxGlkTY34t6XyibVFgk4fbLMgytUg5Z4Q4OO30Ri8SAtVjSx1NjJY8K44RtEayMbmU%2Bsf0mmyEoMm0kmKaSsv9THKyEvgI6MOh9itZ%2B99D%2BlsKt6dpt8rmcfjR83x9U7CaF1iTqGyU9LI4CCJvs4wPGbuJnYGNA%3D%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&谷歌&i class=&icon-external&&&/i&&/a&给的经费是有限的，只能有那么多机器。&br&什么，你问如果要强行无限分身会怎么样？你拿你家电脑开一万个网页你就知道了。：）&br&&img src=&/015fee04ea189b667d3a89a69161db62_b.png& data-rawheight=&213& data-rawwidth=&431& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&431& data-original=&/015fee04ea189b667d3a89a69161db62_r.png&&&br&&b&合体！&/b&&br&但是当乱走猫和人类下棋的时候，还是输。因为可能性太多，2*10^170种可能种呢。怎么能下的完。&br&他们的主人--科学家想了想说，这样，学习狗和乱走猫，你们一起来下。&br&如果出现的情况谁碰见过，并且知道该怎么下就听谁的。&br&&img src=&/76c7ad0be6f_b.png& data-rawheight=&270& data-rawwidth=&708& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&708& data-original=&/76c7ad0be6f_r.png&&&br&他们合体后，当然就很厉害了，打遍电脑届无敌手。但是和人类比赛有时候还是会输。于是科学家再想办法，这样，你们分身出来自己和自己下，然后&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw62LETIljxYJR2Zfr/7HigcwC36jdY%2BLB5i3pfKJtUWCTh9ssyDK1SDlnhDg47fRGLxIC1WNLHU2MljwrjhG0RrIxuZT6x/SabISgybSSYppKy/1McrIS%2BAjow6H2K1n730P6Wwq3p2m3yuZx%2BNHzfH1TsJoXWJOobJT0sjgIIm%2BzjA8Zu4mdgY0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&总结经验&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&注意，这个自己和自己下和当初的乱走猫完全不同，由于学习狗记住了棋谱。遇到有些情况，知道该怎么下，乱走猫终于不会再乱走一气了，但是学习狗的棋谱里，没有的乱走猫就依据乱走的经验来，他们的水平提高非常快。&br&&img src=&/00abbbc32ff5cd75c073_b.png& data-rawheight=&226& data-rawwidth=&337& class=&content_image& width=&337&&&br&&b&学习狗与乱走猫的真身&/b&&br&其实学习狗就是IT界的“深度学习”，目前用于人脸识别，语音识别。由于需要大量的数据（比如很多棋谱棋谱），所以和大数据结合紧密。&br&大家最常用的应该就是---汽车驾驶导航。&br&&img src=&/bf9ed4b61ec3da_b.png& data-rawheight=&270& data-rawwidth=&570& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&570& data-original=&/bf9ed4b61ec3da_r.png&&&img src=&/e1e6c0bf4de46c077d125_b.png& data-rawheight=&270& data-rawwidth=&680& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&680& data-original=&/e1e6c0bf4de46c077d125_r.png&&乱走猫呢，就是大名鼎鼎的“蒙特卡洛搜索树”他最大的特别是可以并行，可以理解成同时下很多种可能，把每种可能都分身成一盘新棋来下。&br&用处嘛，可以理解凡是排序都能用，比如你要某电商网站搜索北京最便宜的拖鞋。就有无数拖鞋相互比较价格，最终经过预赛、初赛、半决赛、决赛，得出冠军。&br&但是遇到简单的排序就排他的小弟就行了，不用他亲自出马&br&&img src=&/25b55c5f38fbde355c5d_b.png& data-rawheight=&263& data-rawwidth=&336& class=&content_image& width=&336&&&br&&b&闹矛盾&/b&&br&但是新的问题又出现了，一猫一狗配合出现了问题，他们先各思考，再合计，一合计就容易闹矛盾。所以，他们特别慢！&br&&img src=&/408a4b13f3b57909cf3d_b.jpg& data-rawheight=&298& data-rawwidth=&535& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&/408a4b13f3b57909cf3d_r.jpg&&&b&指点鹰&/b&&br&科学家一看，好啦，大家不要吵了。&br&其实不就是对局面的看法不一致嘛，我给你们个专门看局面的家伙--“指点鹰”。&br&这家伙不用计算该怎么下，专门看如果这样下，胜率是多少。这样速度就快多了。&br&&img src=&/7c224c89b54307eff684e96bccc6eb9b_b.jpg& data-rawheight=&238& data-rawwidth=&272& class=&content_image& width=&272&&&br&为了防止，猫、狗、鹰。互相打起来。科学家定了个规矩。你们分别给出几个候选，给了候选后就没有学习狗的事情了。&br&剩下的决策者，乱走猫和指点鹰的意见各占一半。&br&&br&&b&偶像天团组合&/b&&br&然后整个组合的成员就都找齐了。学习狗、乱走猫、指点鹰成为给了一个天团组合，名字就叫SHE! 啊不！叫阿法狗。&br&&img src=&/c9c7d6a91bdad5aa15e354_b.png& data-rawheight=&190& data-rawwidth=&460& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&460& data-original=&/c9c7d6a91bdad5aa15e354_r.png&&&img src=&/62cc5a59e914baa4ebbad_b.png& data-rawheight=&220& data-rawwidth=&240& class=&content_image& width=&240&&&b&为什么叫这个名字&/b&&br&其实人家不是狗。。。Alpha是希腊字母的第一个。GO是围棋的英文说法，翻译过来应该是：围棋一号。&br&不过我认为起名的时候，科学家想的是：奔跑吧，阿尔法！&br&&img src=&/caf2bdaccfe4b188a57e9f_b.png& data-rawheight=&265& data-rawwidth=&520& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&520& data-original=&/caf2bdaccfe4b188a57e9f_r.png&&然后科学家进行了一些人为的调整，让阿法狗养成了这样的习惯。&br&1、开始阶段，先主要由学习狗来下。因为布局越经典，越不容易有错误。这阶段不求有功，但求无过。&br&2、中盘后，逐渐由乱走猫接手，因为之后的可能性越来越小，很可能乱走猫已经走过一模一样的局面。&br&3、指点鹰随时辅助。&br&4、局部争夺的时候，也由乱走猫接手。乱走猫把棋盘假设成只有5*5大小，然后集中精力来计算，这5*5里面有多少种可能。&br&----------------------------------------------------分割线----------------------------------------------------&br&好了，阿法狗，基本上就是这样一个东西，下面说一点私人的看法。&br&当然，目前阿法狗还在不断和自己下棋，不断进化，之后变成究极态，就几乎没有人能战胜了。但是只要他还没有下到2*10^170种情况，人胜利的可能就一直存在。&br&于怎么战胜他嘛，很简单。&br&那就是李世石抡起棋盘砸向电脑！---这是门外汉的说法，人家的主机不在韩国啦，这么多服务器，得多大啊。得专门有自己的发电站、水冷系统、专门的保安和电工好吗！&br&或者拔网线？黑客入侵？都行~~&br&好啦，换回严肃脸，估计下一个对手就是柯洁了。&br&我认为，只是我认为。唯一的胜算在开局阶段，需要不断的下一子换一个地方，跳出5*5的范畴。&br&也许，只是也许，能战胜他，因为如果中盘后，还是势均力敌的话。人类战胜乱走猫的几率几乎为0&br&当然，李世石第一局也是这么想的，当然结局大家看到了。阿法狗的科学家黄世杰，就是代替阿法狗落子那位，人家好歹业余五段啊！&br&&img src=&/20d4d5becde047b7b2e1debdb496c9db_b.jpg& data-rawheight=&659& data-rawwidth=&900& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&/20d4d5becde047b7b2e1debdb496c9db_r.jpg&&&br&&br&好啦，先写到这里，之后想到什么再补充，欢迎大家留言讨论。&br&&br&&p&----------------------------------------分割线-----------------------------------------------------------&/p&&p&昨天李世石扳回一局！从开始围棋界集体的乐观轻敌，到几乎崩溃式的连输三盘，再到以哀兵姿态出战，用“神之一手”逼迫阿法狗出现失误，最终赢下一局。这几天的比赛过程真是波澜壮阔、跌宕起伏。&/p&&p&其实李世石也是一个很有意思的家伙，我打算这几天写个《李世石小传》。希望大家能喜欢！！&/p&&p&然后也欢迎大家搜索h4cj250,或者扫描我的头像二维码关注。&br&我喜欢写一些，关于历史体育，游戏的东西。。。&/p&&br&&br&《神之一手--李世石小传》新鲜出炉！&br&说的是李世石成长的故事，包含了神之一手的片段，保证精彩。走过路过不要错过，点击下方链接观看&br&&a class=&internal& href=&/question//answer/?from=profile_answer_card&&《神之一手--李世石小传》&/a&&br&&img src=&/eadbecdb06fdfa68dd2413_b.png& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&640& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&/eadbecdb06fdfa68dd2413_r.png&&&br&&br&&br&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/Z0j07GjEljXprSyP9x11& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/Z0j07Gj&/span&&span class=&invisible&&EljXprSyP9x11&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&
说人话！5分钟带你看懂阿法狗。 写在前面的话： 昨天的结果也出来了，李世石试图用比较攻击性的打法，结果还是完败。 作为一个算是勉强会下围棋的IT从业者，心情有点复杂。一方面我知道计算机战胜人是迟早的事情，另一方面却没有想到李世石会败得这么彻底。…
都结束了，包括最后的机会、借口与阴谋。&br&&p&0:2的压力之下，李世石做出极致求变，一改前两局的开局试探，从1位尖顶，3位靠断开始，哪怕违背一般的定式，也要对Alphago进行全力攻击，其用意很明白：不要拖到最后的安乐死，而是争取能在前半场确立优势。&/p&&img data-rawwidth=&440& data-rawheight=&434& src=&/f894ea789eb_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&/f894ea789eb_r.jpeg&&&br&&p&然而，Alphago遇强则强，主动切断黑棋进行反击，下至5位之后，李世石陷入苦战，执意分断白棋的结果，是Alphago安然无恙，黑棋反倒有两块棋生死未卜。&/p&&img data-rawwidth=&440& data-rawheight=&437& src=&/6c321991bbf49efd65de4_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&/6c321991bbf49efd65de4_r.jpeg&&&br&&p&再多下几步，李世石顽强出头，然后两块孤棋形成联络。&/p&&p&在我看来，或者说事后看来，这可能都算不上李世石下的精彩，而是Alphago觉得自己胜局一定，不再强求作战，而是稳定局面，走5位出头，而已。&/p&&p&否则，白棋如果第5手改为打吃黑2子，决意分开两块孤棋形成劫争，黑棋的局面难道会更好？&/p&&img data-rawwidth=&440& data-rawheight=&434& src=&/25d65fb004ded5b405c7fe52a73372a8_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&/25d65fb004ded5b405c7fe52a73372a8_r.jpeg&&&br&&p&之前樊麾跟Alphago对弈时，最深的感觉是：&/p&&p&“我觉得Alphago就像一堵墙”&/p&&p&三局下来，李世石想必也感受到了，Alphago在他面前，就像是一条不断延伸的墙：你想绕过去，它比你延伸的还要快；你想翻过去，他比你扩展的还要高；你想击垮它，它会给你加倍的反击与伤害。&/p&&p&前面两局下来，无数人责备李世石：软、失误多、胆怯，甚至有人说，他跟谷歌签订了一个“围棋历史上最大耻辱”的莫须有协定。&/p&&p&然后今天的后半盘，李世石已经不是在跟机器作战，而是在跟这些声音作战，把这些声音让他做的，一步步放到棋盘上。&/p&&img data-rawwidth=&440& data-rawheight=&436& src=&/5c70cdbf3a81_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&/5c70cdbf3a81_r.jpeg&&&br&&p&左边安顿后，李世石开始在盘右侧进行腾挪，试图围魏救赵，强屠白棋中央大龙，从1位断就可以看出，李世石想要的，远远不是偏安一隅，而是绝地反击。&/p&&p&然而，白棋拆二，右上角打吃，再点掉黑棋左上角之后，大龙眼位重组，全盘实地大幅度领先，比赛，似乎已经到了要结束的时候，这个时候，演播室里的古力、柯洁都已经开始总结，展望人机对战未来的发展了。&/p&&p&然而，李世石仍然没有放弃，杀入白阵顽强作战。&/p&&p&讲真，全程看到这里，你真的不会有“英雄末路”感觉吗？&/p&&p&不过好消息是，也许是因为Alphago过于保守，也许是因为苦心人天不负，一块本来净死的打入，最后做成了，广大人民群众翘首以待的，劫。&/p&&img data-rawwidth=&440& data-rawheight=&434& src=&/dd4b525b3ec_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&/dd4b525b3ec_r.jpeg&&&br&&p&之前有很多阴谋论，说李世石签订了协定，不许打劫之类。&/p&&p&我对程序计算不是很了解，但是对于打劫的基本规则，还是略懂的。&/p&&p&所以之前写的：&/p&&p&&em&打劫的本质是什么？&/em&&/p&&p&&em&用一块死活去换另一块死活，或者用一块死活去换另一块布局。&/em&&/p&&p&&em&现在，电脑死活计算碾压人类，布局手段人类看都看不懂；&/em&&/p&&p&&em&时间上领衔人类半个小时，人类读秒；&/em&&/p&&p&&em&现在你说，&/em&&/p&&p&&em&“它不会打劫，我们让着它呢”&/em&&/p&&p&&em&你自己信吗？&/em&&/p&&p&果然，虽然两边都有了一些失误或者说变化，但是Alphago最终选择应战，而且来往十几手，没有明显的问题。&/p&&p&它不爱打劫，没错；但是说它不会打劫，少年，别自欺欺人了。&/p&&p&完成了最后一次对于Alphago的测试或者说挑战，李世石3:0败下阵来。&/p&&p&赛前意料之外，赛后情理之中。&/p&&p&因为人类，在计算机面前，不再是守擂者，而是挑战者。&/p&&p&我记得番棋开始前，我听到的一句介绍是：&/p&&p&“如果比赛以3:1之类的比分提前结束，也将下满5局，以给Alphago更多的学习机会”&/p&&p&有四个字现在看来有点讽刺：&strong&学习机会&/strong&。&/p&&p&那个时候，我们觉得胜券在握，很多人幻想着，第五局，李世石估计可以下下指导棋；&/p&&p&然而现在，我们惊艳于科技的伟大、担忧于AI的崛起，甚至关了电脑，说：没戏了，不看了，看小鲜肉柯洁去。&/p&&p&&strong&然而，李世石，还是要代表所有人类，把这两盘棋下完。&/strong&&/p&&p&&strong&尽管对他来说，可能是职业生涯最大的折磨。&/strong&&/p&&p&三盘棋下来，你可以发现，他紧张了、迷茫了，一个在五天前还踌躇满志的人类棋王，下到现在，今天结婚十周年的他，昨晚一宿未眠，眼神充满落寞，赛后发布会上，情绪低落，话音颤抖。&/p&&p&莫名心疼。&/p&&p&我不是职业棋手，但是我觉得，这是可能改变一个职业棋手命运走向的几盘棋。&/p&&p&“不管你打出去什么，力量只能被吸收掉，然后心中的挫败感就会增长一点。”&/p&&p&这是樊麾的评价，但是他当时只是欧洲冠军，职业二段，而且更重要的是，在他下完之前，恐怕很多人都不知道，Alphago是个什么东西；&/p&&p&现在，对于李世石来说，还有两盘棋，观众数量会直线下降的两盘棋。&/p&&p&做好自己，说出来容易，做出来太难&/p&&p&&strong&“它知道我所有的想法，它算过我所有的选择”，这个时候，还能有人能做好自己吗？&/strong&&/p&&p&我不知道&/p&&p&但愿李世石能静心下完，然后翻过这一页，不管荣耀或落寞&/p&&p&毕竟，现在看来，在Alphago面前，小李就像蝴蝶飞不过沧海，&/p&&p&&strong&没有人忍心责怪。&/strong&&/p&&p&&strong&（棋谱来自新浪直播，侵删）&/strong&&/p&&p&&strong&（有部分修改，谢谢各位知友的指正，以及本人围棋处于爱好者水平，大体是业余有段位，本文也仅是个人看完棋后的想法，如有错误或者不足之处还请海涵）&/strong&&/p&
都结束了，包括最后的机会、借口与阴谋。 0:2的压力之下，李世石做出极致求变，一改前两局的开局试探，从1位尖顶，3位靠断开始，哪怕违背一般的定式，也要对Alphago进行全力攻击，其用意很明白：不要拖到最后的安乐死，而是争取能在前半场确立优势。 然而，…
这哥们有点搞笑啊，被火枪灭掉的先是欧洲武术，才是中国武术。什么？你以为古代欧洲没有武术？呵呵。&br&古代西医和中医大家都是半斤八两，没有点亮化学和生物的技能点，全都靠经验和堆人。我们现在用的是现代医学，非要说灭的话，那也是先灭放血疗法这类西医。&br&算盘这东西，搞不好还是丝绸之路传进来的，罗马也有&br&&img src=&/v2-cbbc2d55b022_b.png& data-rawwidth=&524& data-rawheight=&695& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&524& data-original=&/v2-cbbc2d55b022_r.png&&英国人后来还搞出来计算尺，在上个世纪早些时候还是工程师的象征，那会儿理科男装逼全靠尺，然而被计算器一波全灭了。&br&至于围棋被阿法狗打败，97年IBM的深蓝就干翻了当时的国际象棋人类第一，今年都2017了。ps：深蓝的计算能力在现在还比不过手机的CPU。&br&&br&人类在近代科技爆发之有过很多探索，大家在共同关心的问题上都点了类似的技能点，比方说武术，欧洲，东亚，南亚等等都面临着战争的威胁，这个技能不点就是死，等到火枪来了，哪国的武术都不好使。这就体现了科技发展对前人经验的淘汰，这种淘汰，不因为你是中国人或者欧洲人而改变，非要从全人类共同的科技发展中挖出些民族自卑/豪感出来，这心理挺扭曲的。
这哥们有点搞笑啊，被火枪灭掉的先是欧洲武术，才是中国武术。什么？你以为古代欧洲没有武术？呵呵。 古代西医和中医大家都是半斤八两，没有点亮化学和生物的技能点，全都靠经验和堆人。我们现在用的是现代医学，非要说灭的话，那也是先灭放血疗法这类西医…
&img src=&/v2-a78ecdd90cda_b.png& data-rawwidth=&613& data-rawheight=&344& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&613& data-original=&/v2-a78ecdd90cda_r.png&&&br&&h2&&b&如果一个1997年出生的中国小屁孩跑过来和你说，他是人类某项技艺五千多年来最牛逼、最伟大、最无敌……甚至是“前无古人”的大师时，请你不要喷他。因为，未满20岁的柯洁，不仅仅是现在的世界第一，即使放到五千年的历史中，也真的是“前无古人！”&/b&&/h2&&br&&p&围棋起源于中国，没有准确的年代记载，据传为帝尧发明，到了两千年后的春秋战国，才有了文字记载。这不重要，重要的是&b&围棋是人类最复杂的棋类，也是过去几十年电脑一直无法战胜人类的唯一棋类。&/b&或者说，围棋是人类面对人工智能最后的阵地（1997国际象棋被攻破）！&/p&&br&&br&&p&SO，这次比赛开始前，小屁孩柯洁没有说自己代表中国，或者代表亚洲，而是说自己将代表全人类与阿尔法狗一战！&/p&&p&围棋的变化无穷无尽，可能性已超过已知宇宙中所有原子数目的总和，计算机也不可能算出来。正因为围棋变化的无穷无尽，每位围棋大师都有自己的风格。风格来源于个人对世界的认知，来源于个人的性格，来源于……总之，&b&你丫一个“机器人”，怎么可能有风格？&/b&如果有风格，那不就是人了吗？&/p&&p&所以，很多人不相信人工智能的阿尔法狗能战胜柯洁，包括柯洁自己。在去年三月，阿尔法狗赢了围棋大师李世石后，柯洁放话，“&b&就算阿尔法狗赢了李世石，但它赢不了我！&/b&”&/p&&br&&img src=&/v2-c223ebedb9ed42f77da7d2_b.png& data-rawwidth=&607& data-rawheight=&322& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&607& data-original=&/v2-c223ebedb9ed42f77da7d2_r.png&&&br&&p&不过，在开赛前李开复就说了，不是针对柯洁，而是全人类对阿尔法狗的胜率都为零。因为，&b&阿尔法狗的“超必杀”不是计算能力，而是学习能力。&/b&这就是说，柯洁挑战的不是阿尔法狗，而是全世界所有的围棋大师，包括他自己。&/p&&p&SO，老斯基估计这就是主办方豪言，战胜阿尔法狗将获得一百五十万美元巨额奖金的原因所在吧。或者说，主办方压根就没有准备这笔巨额奖金。&/p&&p&正如李开复所说，这场比赛毫无意义，第一场比赛柯洁就完败！不过，毕竟是97年生的小孩，脸皮还薄，不像太极大师。“前无古人”的柯洁直接说“&b&阿尔法狗太厉害了，我输得没什么脾气！&/b&”棋圣聂卫平点评说，感觉柯洁与阿尔法狗根本不是一个档次的棋手……也就是说，人类和阿尔法狗根本不在一个档次。&/p&&br&&img src=&/v2-8a70e7a4ee6ed999cef2_b.png& data-rawwidth=&452& data-rawheight=&295& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&452& data-original=&/v2-8a70e7a4ee6ed999cef2_r.png&&&br&&p&那么，阿尔法狗是用什么样的风格战胜柯洁呢？&b&这是一场人类历史中前所未见的比赛&/b&，阿尔法狗打破了围棋历史中一切的风格，每一步都出乎柯洁的预料，都是“臭棋”。或者说，阿尔法狗的风格就是没有风格。&/p&&p&风格意味着必然存在缺陷，意味着人类智力的局限性。所以，&b&完美的阿尔法狗没有风格，也就是说人类根本不存在战胜阿尔法狗的可能性，它是上帝。&/b&SO，在人工智能面前，人类已经彻底完败。&/p&&p&&b&这次失败绝不仅仅是一盘围棋的失败，就像阿尔法狗的创始人所说，发明阿尔法狗又不是为了获得围棋冠军。&/b&这次柯洁的溃败意味着，人类不再是地球上唯一具有智力的物种了，一次让很多人绝望的技术革命已经降临！&/p&&p&第一次工业革命和第二次工业革命，其实对人类的冲击还不是如此的绝望。毕竟，那是物理层面的事，没有人能跑过法拉利，也没有人能跑过猎豹啊。&b&人类在地球上最大的优势不是体力，而是智力！&/b&&/p&&p&所以，之前无论怎样的科学技术，都只是在物理层面超越人类，而且都被限制在人类的智力之内，为人类所控制。然而，人工智能的学习功能，就意味着终有一天人工智能必然摆脱人类的控制。&b&如马斯克所说，人工智能最终将毁灭人类。&/b&&/p&&br&&img src=&/v2-8bcf18c7e3a07f05aca7e2_b.png& data-rawwidth=&482& data-rawheight=&294& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&482& data-original=&/v2-8bcf18c7e3a07f05aca7e2_r.png&&&br&&p&不过，人工智能即使毁灭人类，那也是百年以后的事。在今天，人工智能意味着什么？在柯洁溃败的三天前，谷歌、亚马逊、微软发布了一大堆即将商业应用的人工智能项目，世界已不是即将改变，而是正在改变……&/p&&br&&p&人工智能的应用对人类传统商业模式，会产生怎样的影响呢？&b&不是什么商业大战，也不是革命，而是“降维攻击！”&/b&&/p&&p&人工智能不是常规意义上的创新，或者颠覆，而是“毁灭性创新！”一旦人工智能在某个领域实现商业化推广，那么这个领域将寸草不生，没有抵抗，没有衰退过程，没有挣扎，没有……&/p&&p&最简单的道理，谷歌已经宣布无人驾驶技术将计划在五年内商业化。这对传统的汽车企业意味着什么？&b&根本没办法抵抗啊，因为法律很快会出台规定，开车违法！&/b&&/p&&br&&img src=&/v2-806eb020d_b.png& data-rawwidth=&596& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&596& data-original=&/v2-806eb020d_r.png&&&br&&p&无人驾驶技术会将“交通事故”变成历史词汇，将解决一切人类传统汽车时代所面临的问题。这与个人的驾驶技术无关，因为只要是人类，就有可能发生车祸，而人工智能不可能。那么，你觉得应不应该开车违法？&/p&&p&不仅仅是驾驶汽车这种技术含量相对较低的行业，将被人工智能毁灭，很多高端，但可被人工智能学习的行业也无处可逃。2000年，&b&世界最牛的投行高盛，在纽约总部的股票交易柜台有600名多交易员。OK，今天，就尼玛只剩下两个人了&/b&……为毛？高盛大量使用了机器学习技术进行策略建模，这种技术其实就是战胜柯洁的阿尔法狗！&/p&&p&而且，人工智能不仅仅是经济问题这么简单，还是每个国家生死存亡的问题。人工智能的能源必然是新能源技术，一个星期前，在柏林CUBE科技展中，以色列的电池公司“StoreDot”拿出了真正划时代的产物——FlashBattery技术。&/p&&p&这个技术简单地说就是“充电五分钟，跑路500公里”。更重要的是，这已经不再是概念了，而是三年内投入市场。这意味着什么呢？&b&这也绝不仅仅是汽车可以不用加油了，而是将改变人类上百年的能源获取方式。&/b&&/p&&p&石油，这种高污染的燃料也可以扔进历史垃圾堆了。而且，新能源技术一旦普及成熟，那么法律也会规定不允许使用高污染的传统能源。那么，你让那些石油大国怎么办？&/p&&p&比如很多类似委内瑞拉的国家，即使拥有大量石油，还不是世界最穷的地方？要是石油再作废，那就真呵呵了。甚至，牛逼如俄罗斯，财政收入的50%也来源于卖石油啊！&b&“给我二十年，还你一个奇迹的俄罗斯”，呵呵……&/b&&/p&&br&&img src=&/v2-d257da4dab4bf11abd4c4d14ee8562cb_b.png& data-rawwidth=&536& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&536& data-original=&/v2-d257da4dab4bf11abd4c4d14ee8562cb_r.png&&&br&&p&同样的道理，中国怎么办？虽然我们还没LOW到以卖资源为生，但我们的“世界工厂”之名也是卖廉价劳动力啊！&/p&&p&前几天，中国最著名的“血汗工厂”富士康，已经开始逐步搬迁美国。因为，机器人手臂+人工智能足以取代低技术含量的工人。这也就是说，&b&低端技术的工人们，连被压榨的价值都没有了！&/b&&/p&&br&&img src=&/v2-0da778c84ff5086fcf205bb6d337adfe_b.png& data-rawwidth=&376& data-rawheight=&283& class=&content_image& width=&376&&&br&&p&SO，这和人力成本已经没有关系了。因为，这场新技术革命与人类之前的革命本质上完全不一样。&b&以前的技术革命，只是无限拉大了发达经济体与落后经济体的距离，而人工智能革命是彻底否定落后经济体存在的价值啊！&/b&&/p&&p&那么，我们要如何面对这个已经降临，而且无法回避的时代呢？&/p&&br&&p&很多人说起大青国时，都痛心疾首，感到可惜。因为，大青国的GDP并不比西方列强差太多。然而，GDP在国家实力中的重要性，连个屁都不如。&b&唯一能决定国家实力的因素只有一个，教育。&/b&&/p&&br&&img src=&/v2-06a7d44b2f099eb7195a_b.png& data-rawwidth=&396& data-rawheight=&297& class=&content_image& width=&396&&&br&&p&只有教育是人类发展的唯一动力，从石器时代到今天，这个道理亘古不变。不管是经济、军事或者其他什么东西，所有的基础全都是教育。&b&甚至，人和猴子的区别就是，是否能用知识制造工具啊。&/b&那么，当大青国文盲率高达99%时，拿什么和西方列强玩？&/p&&p&大青国败在教育，中国的崛起也同样在教育。我们回想一下，中国发展速度最快的时代，是不是也是教育发展速度最快的时代呢？然而，&b&当人工智能已经来临时，在最需要中国教育加速发展时，中国教育却不进反退！&/b&&/p&&p&中国现在的教育现状是什么？&b&62.32%的贫困人口认同读书无用论，只让自己的孩子上完小学或初中。&/b&因为，很多大学生毕业后也无法获得高收入。那么，如果教育如此重要，为毛大学生的收入还不如农民工？ &/p&&br&&img src=&/v2-7b03a77ecb2bc187e4b9282faca2b743_b.png& data-rawwidth=&603& data-rawheight=&223& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&603& data-original=&/v2-7b03a77ecb2bc187e4b9282faca2b743_r.png&&&br&&p&其实，这不过是两个时代之间的短暂断层而已。我们今天说大学生收入比不上农民工，也就不到十年时间。二十年前，一个大学生的收入是农民工的十倍多！所以啊，在那个时代全国人民都认可“知识改变命运”、“书是人类进步的阶梯”……&/p&&p&不过，即使在那个年代，&b&十倍的收入差距依然不是知识的真正力量&/b&，因为我们都知道中国的教育体系有多么XX。以世界教育水平较高的美国为例，2015年美国大公司主管平均薪酬达到1550万美元（不包括额外收入），是公司普通员工平均薪酬的&b&275倍！&/b&所以，教育才是世界贫富差距无限扩大的根本原因。&/p&&p&因为，不管是中国公司，还是美国公司，都不是慈善机构，它每发给员工一毛钱工资，都意味着员工要给公司挣出超于工资的钱。那么，一个高官怎样才能比普通员工多挣275倍呢？&/p&&br&&img src=&/v2-606e1a9d2cb953e1bbe28a_b.png& data-rawwidth=&404& data-rawheight=&266& class=&content_image& width=&404&&&br&&p&一个只会拿镰刀收割麦子的农民，能挣多少钱？一个会开大型收割机的技术人员能挣多少钱？一个能发明改进收割机的科学家能挣多少钱？这就是“知识的力量！”&/p&&p&然而，这种数百倍的差距即将成为“过去式”。&b&在人工智能面前，这种差距将不复存在，差距将只会是有价值的人和没有价值人&/b&。比如，在网上疯传的德国机器人盖楼，就已经让你失去了“退一步搬砖”的可能性。&/p&&p&老斯基知道这么说是“XX不正确”，但现实就是如此啊。今天，地球上还有10亿人不知道电是什么玩意，被称为无电人口。他们是文盲，没有任何现代知识技术，没有……所以，这十亿无电人口主要靠各国的慈善救济粮为生，还饿死很多人。那么，他们对人类文明的贡献有多大呢？&b&你觉得10亿无电人口对人类文明发展的贡献，能比得上马斯克一个人吗？&/b&这远远不是275倍的差距啊！&/p&&br&&img src=&/v2-307e17bff85df_b.png& data-rawwidth=&439& data-rawheight=&331& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&439& data-original=&/v2-307e17bff85df_r.png&&&br&&p&再次强调，人工智能与之前技术革命的本质不同是，它具有学习功能，也就是说它初期的发展，就是取代低知识含量的劳动。&b&马斯克很保守地说12%-15%的劳动力将因为人工智能而失业，而李开复激进地说人工智能将极其血腥地“清洗人类”，初期将造成50%的人失业，甚至包括HR……&/b&&/p&&p&人工智能的降临，很可能意味着不远的未来就是真实的《北京折叠》。或许到时，&b&巨大的贫富差距也不会造成冲突，因为高知识群体在养活低知识群体。&/b&因为，如果低知识群体的知识储备无法超越人工智能，那么他将失去创造劳动成果的能力与必要性。&/p&&br&&img src=&/v2-732a0a2f1f8afa7c22ba29_b.png& data-rawwidth=&614& data-rawheight=&339& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&614& data-original=&/v2-732a0a2f1f8afa7c22ba29_r.png&&&br&&p&SO，&b&这场人工智能革命无关国家，而是一个真正的风口，一个人类文明的风口！&/b&然而，在这个风口中，我们居然还在讨论北大XX，浙大的120年校庆好不好，祖国的空气甜不甜？真尼玛日了狗了！&/p&&p&老斯基当然知道自己说这些对于大环境没有屁用，只是说，各位撸友们，人类的新时代已降临，大家要抓紧时间系好安全带，不要被甩下车……&/p&&p&来源：老斯基财经（ID：laosijicj） 作者：老斯基&/p&&p&&b&转载&/b&请注明来源及作者
侵权必究&/p&
如果一个1997年出生的中国小屁孩跑过来和你说，他是人类某项技艺五千多年来最牛逼、最伟大、最无敌……甚至是“前无古人”的大师时，请你不要喷他。因为，未满20岁的柯洁，不仅仅是现在的世界第一，即使放到五千年的历史中，也真的是“前无古人！” 围棋起…
&p&这个题目其实挺有意思的，但是答案大部分实在不能看。要么对人工智能缺乏基本的理解，要么对RTS游戏缺乏足够的认识，或者兼有之，少数几个很赞的答案要么没人赞，要么被踩的不行。&/p&&p&其实这个问题有这样的结果并不奇怪，因为我们的民族主义情绪怎么会允许暴雪出的娱乐玩意居然比围棋国粹还复杂这样的叛逆言论呢？然而，在面对AI方面，这是事实，事实就是事实，我今天得罪你们一下。&/p&&p&我个人硕士期间对神经网络进行过一点很粗浅的研究，发过几篇中文核心，在网易做数值策划期间，也是负责我们游戏的AI设计，当然这些研究和实践都非常粗浅，但是至少能够保证我对这方面有一点基础的常识。而在RTS方面，我以前是RN的战报员，主要就是REP的发布简介和战报制作，水平在普通人里算不错的，参加过一些比赛，成绩不怎么样。&/p&&p&首先要讨论这个问题，我觉得有几点需要形成共识：&/p&&p&（1）目前的阿法狗的算法哲学其实是经验主义的（Empiricism），也就是说，它并不关心也无法做到理解它每一步为什么这么走的深刻含义，但是它知道这样走能够获取最高的预测胜率（通过一定程度的搜索、试错与枚举）。如果不认同这一点，认为阿法狗是在主动思考或者计算之类，可以点×，或者反对没有帮助随你意。&/p&&p&（2）阿法狗进行RTS对抗，不能使用内部接口获取数据。这是和暴雪官方AI最大的区别，官方AI获取数据是从内部获取的，所以如果深度优化可以实现匪夷所思的操作，因为在你出手的一刹那，AI就能获取到你的所有信息。但是阿法狗作为人工智能对抗人类，必须遵从一个原则就是足够拟人化，所以获取信息应该通过图像识别的方式。&/p&&p&（3）很多人提到了限制APM，这确实是应该的，但是不是限制APM，而是应该限制操作不能超过外设的物理极限。最主要是鼠标的物理极限，鼠标速率是有上限的，即使绝对准确，每秒钟能够移动的总距离是有限的，不能进行无限制的操作（因为AI是调用API进行操作的，如果没有这个限制，确实AI每秒钟是没有操作数量限制的），更重要的是鼠标的左右键都是有键程的，也就是说，每秒钟能够支持按下左右键的总量是有限而且非常少的，不超过5次。而左右键又是制约最重要的操作——目标的行为的（攻击、移动等），也就是说，理论上来说，一个使用鼠标的人在一秒钟之内是不能进行5次以上的A操作或者右键操作的。如果AI不遵循这个规则，那么如同汽车和博尔特比赛一样，没有意义。当然，我这里认为，第三条不是最重要的，只要遵循第二条，目前的阿法狗在短期内还难以击败顶尖人类选手。&/p&&p&好，我们来以war3为例，看看RTS和围棋到底有哪些区别。&/p&&p&（1）输入信息量大&/p&&p&围棋的输入信息量是极小的，每一步只需要几个数字就可以表述场面的变化，哪怕是两千年前，两个隔离一百公里的人也可以通过烽火通信实现准即时对战（理论上）。但是RTS场面复杂，哪怕在同一个频幕内，需要辨识并解析的元素极多。&/p&&p&我们以下图为例，就这么小一个图，有多少元素需要解析？双方的兵力数量，兵种构成，每一个士兵的属性（当前血量、最大血量、攻击力、护甲、护甲类型、BUFF/DEBUFF、当前坐标、当前目标，甚至技能CD)，当前时间、地形阻隔等等等等。而所有这些的解析、决策、执行都需要在1s时间内完成。&/p&&img src=&/78f06cb7be45ee11298af3_b.jpg& data-rawwidth=&752& data-rawheight=&512& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&752& data-original=&/78f06cb7be45ee11298af3_r.jpg&&&br&&p&很多人认为计算机的算力是无穷大的，然而显然不是，从阿法狗对战李世石的比赛可以看出，在围棋项目这个省略了解析步奏的情况下，计算机拟人智能时的计算速度仅仅能达到与人类持平，甚至有时候下的比李世石还要慢。而RTS瞬息万变，每一秒钟的局面都不一样，都需要重新解析、决策，计算量差距之大简直不可同日而语。当然，我们可以通过算法增加解析间隔，比如每5秒观察一次，但是这样显然就是极大的拉低了能力，因为人类选手不可能5秒才观察一个局面，5秒秒杀一个英雄是很容易的。&/p&&p&（2）状态空间大&/p&&p&前面提到了解析步骤的难度，再看决策步骤，前面已经看到了，每个单位的属性值是极多的，盘面上的单位数量也是比较多的，而每一个属性值和最后1的胜负关系也是相关的，而且相关程度是不同的，而这个关系还会因局面不同而发生改变。显然仅从理论上来看，复杂度也不是一个层级的。&/p&&p&综合1和2来看，目前的阿法狗在公平的输入输出环境下，操作上很可能成大问题。侦查方面可能会比人类强很多，但是同样带来了问题，如果解析需要大量的运算资源，则过多的侦查会影响正面战场的运算，当然在非战斗状态下，获取信息优势我相信是可以做到的。&/p&&p&在看战略方面&/p&&p&（3）状态改变与结果的不一致性&/p&&p&简单来说，不同的智力游戏，在这一点上是各不相同的，每走一步，对最终胜负与否的影响大小程度是绝不一样的，象棋、围棋、RTS肯定是不同的。而RTS因为状态复杂度足够高，所以很多时候，貌似正确的操作，最后结果是输了，比如前期拼步兵大获全胜，最后却输了,因为这个时候需要的是避免作战去进行其他行动，而不是去研究如何在战斗中获得胜利本身。这个看似简单的思考，却凝聚了一些人类的主观能动性、运用背景知识、推理、思考、博弈的过程，而目前阿法狗这种基于搜索、试错、枚举的方法，对这种非直接相关的复杂逻辑是无法处理的。&/p&&p&（4）关键胜负手结果的滞后性&/p&&p&很多时候，一场RTS比赛输赢，是决定于一些非战斗时刻的细节，比如偷矿、偷怪、抢鞋，这些最终体现在了决战时刻的胜利上，我们很清楚知道这些细节导致了最后的胜负关系，但是这和上一条一样，这是基于了一种主观思考演绎，而非局部计算的结果。而且值得一提的是，偷矿透怪抢鞋这些细节，可能带来胜利也可能带来的失败（如3所言），所以阿法狗目前的海量学习评价策略很可能失效，因为这些细节本身是中性的，带来胜机是因为基于临场的观察和理解。&/p&&p&（5）博弈的多维性&/p&&p&很多人会把rts理解成类似围棋的双人博弈，其实如果你真的玩熟练了，你会发现其实博弈的对手还有游戏内单位的AI。什么意思呢，我拿海岛奇兵这个游戏举个例子，这个游戏你丢下兵之后是不能直接控制每一个兵的行动的，只能打引导弹命令士兵攻击某个建筑或者移动到某个位置。高手和普通人的区别就在这个地方，高手对于AI可能的行为非常熟悉，会充分利用这个特性来达到自己想要的走位甚至卡BUG点之类，整个过程行云流水如同每个兵是自己亲手控制一样，而普通人看起来就是有点笨手笨脚动作拖沓。&/p&&p&RTS很多时候也是一样，比如同样是A地板，A什么位置是用讲究的，同样是集火+部分A地板，集火的单位和A地板的位置可能对阵型带来的牵拉是什么也是非常复杂的感觉。&/p&&p&这一块虽然可以利用阿法狗目前的预演模式来试图演算，但是在本身已经资源吃紧的情况下，能够有多少效果很难说，而人类顶尖选手对这些已经非常熟练，如何利用单位的AI用最少的操作量打出最大的效果，这个也属于一个比较复杂的感知和学习过程。&/p&&p&&b&其实归根结底，AI的行为还是需要对目标进行数学建模，然后使用各种算法去简化和求解。越是难以数学建模的游戏，高级AI的设计难度就越大，而很巧的是，RTS就是属于很难数学建模的一个东西，元素太多，除了基本的资源（金木）和子力（攻防血等）外，至少还有时间、空间、经验这三个维度，任何两两维度之间都可以进行转换，而且因时因地转换效能又全然不同。&/b&&/p&&p&我的结论是，目前的阿法狗的算法机制，要在我说的前提下，击败人类顶级RTS选手是很难的。当然，很多因素可以通过巧妙的算法来逐渐改良并逐步克服，我相信过几年，采用全新算法并拥有更强硬件性能的阿法狗是完全可能获胜的。其实写完这篇答案，我脑海里都浮现了很多改良的算法，甚至都很想亲自上阵来参与完成这个壮举呢。&/p&
这个题目其实挺有意思的，但是答案大部分实在不能看。要么对人工智能缺乏基本的理解，要么对RTS游戏缺乏足够的认识，或者兼有之，少数几个很赞的答案要么没人赞，要么被踩的不行。其实这个问题有这样的结果并不奇怪，因为我们的民族主义情绪怎么会允许暴雪…
我求求各位了，你们随意点反对。但是如果你们连起码的计算机知识都没有，看不懂算法描述，求你们别评论了，真的，我看你们说什么“进化”“遗传”“变异”，唉…咱们至少把ai的基本知识，算法描述都看一遍，搞懂吧？&br&&br&原答案：&br&我真的很佩服大家的脑洞，但是人工智能，和大多数答主的想象完全不同，至少目前的人工智能和你们想的不同。&br&1.AI所谓的“学习”，和你们理解的不一样。这里的学习，我们更多称之为“训练”，它是在对一个数学模型的参数就行修正，并不是大家以为的“看到你做什么，我就跟着做，然后我就会了”，没这会儿事。狗，就是设计来进行对弈的，它有一套自己的数学模型，来决定每一个子怎么落，它所谓的学习，只是通过不断地进行对弈，然后对结果进行评分（这个评分标准也是人给它设定的），然后修改一下参数。你给他一盘国际象棋的棋谱，它会给你报错的。ERROR！ERROR！ERROR！&br&&br&2.AI的行为边界是确定的。目前的AI依然是图灵机，它的行为边界非常确定，如果你不懂什么是图灵机，可以看看《计算理论导论》或者之类的书。简单说，它就是接受一些输入，然后改变自己的状态，再给出一些输出，就这么简单。有人会问，它不是会修改参数吗？那修改参数之后，输出不就会变了吗？然后它不就不确定了吗？不是这样的，实际上，“改变参数”这件事也是确定的，它所有可选择的，可改变的参数以及参数范围，也是人类已知的。AI目前超过人类的地方，就是它快，它大，算得快，存储大，仅此而已。你要是长生不老，记忆力爆棚，你也能做到它那样。&br&&br&3.AI目前依然只能处理离散问题，注意这是质的区别，也就是说它无论处理多少离散问题，无论怎么训练，目前的程序结构，它就是处理不了非离散的问题。它必须把非离散的问题转化为离散问题来处理，这个转化方法——人类给定，且AI自身无法更改——叫算法。换句话说，思考生命是什么，生命的意义是什么，机器和人哪个应该主导世界，这些无法用离散的数字标定的问题，是目前程序结构下的AI无法做到的。注意，跟计算能力和存储能力无关，你给他逆天的能力，它也做不到，它本质上就是一段程序，一个图灵机。&br&&br&4.AI目前的发展，只是人类的工具，跟电视，录音机，扳手，内燃机，衣架，没有什么本质的区别——我指的是“思维”。以目前AI的结构，做离散问题，它可以挨个挨个地把人类的活动虐个遍，如果今天不行，那就是明天，所以狗战胜李，我觉得并没有什么多大的历史意义，好比汽车速度超过了100KM/H，好比电视机可以播放4K视频了···没有质的区别，只是量的变化。&br&&br&5.当然，还是有比较欣喜的地方，谷歌的科学家们的算法还是很牛逼的，简化之后目前的计算机已经可以通过这样的算法来解决人类的围棋大师了，极大加快了AI在围棋上的进步。&br&&br&6.再当然，以上对AI的描述，指来自于公之于世的资料，如果有什么秘密的科学组织，已经破解了人类的“思维”之谜，研究透了思维的物质基础，形成原理，运作方式，并以此发明了非图灵机的新程序模型，那当然有可能让机器拥有思想。不过我觉得从常识来看也不可能，这样的发现和创造，一定是跨学科的，生物，化学，物理，数学，计算机等等领域的顶尖科学家，至今也没有突破性的发现，如果说世界上有个黑暗的科学组织完成了，我只能说——大刘，你又在写什么小说了！&br&&br&&br&所以，综上所述，狗对人的胜利，不过是图灵机AI的一个量变——更快，更高效而已。
我求求各位了，你们随意点反对。但是如果你们连起码的计算机知识都没有，看不懂算法描述，求你们别评论了，真的，我看你们说什么“进化”“遗传”“变异”，唉…咱们至少把ai的基本知识，算法描述都看一遍，搞懂吧？ 原答案： 我真的很佩服大家的脑洞，但是…
&p&最后的勇士-------写在柯洁潸然泪下之际&/p&&p&数千年的人类的围棋理论演进，其实就是一个人类围棋高手们不断开悟，从而在潜意识中构建一个数学模型的过程。因为没有任何其他智慧生物一起竞争，所以&b&人类围棋理论模型实际上越来越囿于人类自身的感官和理解&/b&。这是一个封闭的圈子，相互间不断地自我强化所谓的定式。一切从人的角度认为是错的招式，都被贴上了严禁的标签，让新学者噤若寒蝉，不敢尝试。从上帝的角度看，围棋规律是一颗参天的大树，而人类却因为自己身高和十指的客观限制而痴痴醉心于精巧修剪那个最低矮的枝杈。&b&这个小枝被雕琢的如此精巧如此复杂如此玄奥如此和谐，以至于雄伟的主干竟然被视而不见&/b&。&/p&&p&更严重的，这个封闭圈子里的竞争者相互肯定相互鼓励，在已有的定式上发展新的定式，以定式对定式，从而让理论越来越僵化，路越走越窄。&b&正如徐晓冬所说，以“套路对套路”的竞争其实是一种幻觉，套路的有用性是建立在“对方也使用套路”的基础之上，而且这种套路的幻觉甚至让使用者本人也会产生盲目的自信&/b&，否则无法解释为啥雷公有胆量公开攥着核桃招摇上台一举被MMA的晓冬几招KO而遗恨千古。&b&从机器学习的角度上说，这其实就是在种种物理/历史/社会限制条件下，人类心智集体构建的围棋模型到达了一个局部的最优（local optima）&/b&，任何挑战这个局部最优模型的尝试都会遭到严厉的惩罚（常昊曾坦言，如果小时学棋这么下，就会被聂卫平先生开除出少年队了），而顺从这个局部最优模型的行为都会得到极大的奖励（进入体制，入棋院，有固定的收入/人脉/社会资源），这俨然就是一个类似大脑多巴胺分泌的自我奖励系统！自我肯定，自我奖励，本来是正能量的源泉，但在这里，却成了阻碍进步的动力。&/p&&p&李世石没有输，柯洁没有输，如果有教训需要总结，那应该反思的是这样一个竞争奖励机制。而且，柯洁比李世石更值得尊敬，明知不可为而为之，是男子汉的标志。李世石原本以为可以至少小胜，才接受了挑战，而柯洁却是在明知完败情况下毅然决然地选择面对，没有退缩。作为世界围棋第一人，面对被机器碾压的危险，承受的压力无异于泰山压顶。这三盘棋的精彩程度丝毫不亚于任何金庸武侠小说玄幻的打斗场面，招招见血，步步惊心，于无声处听惊雷，而这一切，居然就真实地在我们的眼前发生了！&/p&&p&我分明是看到了电影《最后的武士》之中那个悲壮的场景-----&b&挥舞着刀剑的传统武士怒吼着英勇地冲向西洋火枪手，然后在工业文明对农业文明残酷的碾压之中，满怀着自己的忠贞信仰，无怨无悔地倒下。。。柯洁的眼泪不是为自己而流，他一个人代表了数千年人类围棋文化的光荣的历史和传统&/b&，在这一刻，他是道策秀策，是吴清源，是李昌镐，他不是一个人在战斗，他不是一个人。&/p&&p&换个角度看，&b&阿发狗的横空出世其实为围棋的发展开启了一个全新的时代，阿发狗没有语言没有自我意识，无法把它自己的行为理论化。这恰恰是人类的最强项-----从现象中抽象出更一般的规则，并加以显化，这样就能把阿发狗表现出的棋理从更根本的层次上加以解释。这无异将是围棋革命性进化，这种智慧的挑战，才应该是棋手真正的乐趣。&/b&由此也可见吴清源先生的伟大，他革命性的“三三、星、天元”的开局就曾经技惊四座，而“三三”正是阿发狗所痴迷的招数。他更进一步预言：上个世纪的围棋是一种“部分”的围棋，棋手们过于重视局部的得失。“21世纪围棋”将是一种“全部的围棋”，是朝着整体、全面的方向发展，而不在局部纠缠。人们应将视线放在全局，不过分计较一时一地的得失，只有重视全部、整体，才能做出“大模样”，进入棋艺最高境界。这些恰恰都是阿发狗下棋的重要特征，谁也无法想到他的预言竟由一个机器来完成和实现！历史轮回，真是大道相通！&/p&&p&这样一个并不算太复杂的人工神经系统（仅仅两个卷积网络加一点搜索树），竟然就能在短短数年之内超越几千年人类智慧的单项成果。这样惊人的进展，甚至连它的创造者也不敢相信。前几次工业革命解放了人类的体力，难道一个新的解放脑力的时代也要到来了么？其实不用强人工智能，仅仅是弱人工智能来辅助一下决策，就已经可以极大地解放生产力。事到如今，连最顶级的专家也不敢妄言未来五十年到底会发生些什么。沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春，历史潮流就是这样浩浩荡荡。&/p&&p&无论胜败，勇士终究是勇士，&b&柯洁用另一种方式换来了一个伟大的时代的开启&/b&。历史交接的时刻永远是这样让人心潮起伏五味杂陈，你的顽强不屈和坚持到底的勇气将永远被铭记！&/p&&br&&img src=&/v2-40d01c2adc868e07dd0f7_b.png& data-rawwidth=&599& data-rawheight=&399& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&599& data-original=&/v2-40d01c2adc868e07dd0f7_r.png&&&br&&img src=&/v2-ebcc628d35c574cbbe2a_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&226& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-ebcc628d35c574cbbe2a_r.png&&
最后的勇士-------写在柯洁潸然泪下之际数千年的人类的围棋理论演进，其实就是一个人类围棋高手们不断开悟，从而在潜意识中构建一个数学模型的过程。因为没有任何其他智慧生物一起竞争，所以人类围棋理论模型实际上越来越囿于人类自身的感官和理解。这是一…
柯洁之所以是柯洁，靠的是自己。而王思聪之所以是王思聪，是因为他爸是王健林。
柯洁之所以是柯洁，靠的是自己。而王思聪之所以是王思聪，是因为他爸是王健林。
通过这四局棋完整的目睹了真实世界中的人类对于“全人类代表”态度转变的全过程。&br&&br&在此之前只在科幻小说里读到过这个。
通过这四局棋完整的目睹了真实世界中的人类对于“全人类代表”态度转变的全过程。 在此之前只在科幻小说里读到过这个。
这是对围棋运动颠覆性的一局，这一代的棋手和观众将见证一些奇迹，以及更多的衰败。&br&&br&人类下棋，讲究的是每一步赚了几目，亏了几目，然后积少成多最后目数压倒对手；而AlphaGo下棋，讲究的是每一步增加了多少获胜概率还是减少了多少获胜概率，然后越接近终局越趋近于0或1。&br&所以棋盘两端的对手，是在同一个规则下玩两个完全不同的游戏。双方在自己的理论体系里都做到了最好，然后李世石脆败。这直接就会导致整个棋理体系的崩溃。&br&&br&也许李世石后面能赢一局，或者柯洁哪天能赢一局，但是这不重要了，因为末日审判已经降临。&br&&br&计算机战胜人类并不可怕。国际象棋现在的情况是计算机下一步，人类看不懂，然后几步后恍然大悟，学会了并加入开局库。这对棋手来说完全是可以接受的，国际象棋运动依旧可以发展。而围棋不同，当计算机下出一手手的缓手恶手错手最后还赢棋的时候，人类是没有办法学习的，因为双方玩的不是同一个游戏！最可怕之处在于，人类的计算能力并没有办法做到像电脑那样下围棋，只能拘泥于自己的棋理思路，而这个思路已经被宣判了末日。&br&&br&所以我觉得长期来看，人机对弈可能在局部推翻一些定式，改善人类的下法，但是人类依然不得不在一个错误的棋理体系下继续龟速前行。明知是错的，但是没有能力改变。&br&&br&人们一直觉得围棋太复杂，计算机无法驾驭，结果忽然发现自己才是那个无法驾驭它的。这才是对整个围棋界最致命的打击。
这是对围棋运动颠覆性的一局，这一代的棋手和观众将见证一些奇迹，以及更多的衰败。 人类下棋，讲究的是每一步赚了几目，亏了几目，然后积少成多最后目数压倒对手；而AlphaGo下棋，讲究的是每一步增加了多少获胜概率还是减少了多少获胜概率，然后越接近终局…
没有太多时间写一个长答案，就简短说一下我感受最深的一点吧：&br&现在职业棋手判断形势的算法，有明显漏洞。&br&职业棋手判断形势的算法大致可以概括成一句话：估算双方的目数（地盘大小）差距。&br&那如果地盘的边界没有完全确定怎么办呢？如果有先手官子就判给先手方，如果是双方后手官子就算一人一半。&br&那么有一些模糊的地方，比如说一块厚势折算成几目呢？这个就只能凭感觉了。&br&&br&今天看各个平台的解说，大概是柯洁的判断最准确。柯洁在中盘阶段就点出黑棋盘面15目左右。古力一度判断小李优势，甚至到官子不多的时候还认为是细棋。金明完也差不多。麦克雷蒙的判断没有仔细听，好像比古力要准一点。芈昱廷在128手的时候认为还是细棋（这个时候柯洁已经判断黑棋明显领先了）。围棋TV的完全没有看，请各位补充。&br&&br&暂且不论到底是谁的判断更准，我们可以简单看一下白128手时候各方的判断。有柯洁说黑棋领先一个贴目，也有说细棋的，甚至有说白棋小优的。这些职业棋手对同一局面判断上的分歧居然能超过一个贴目！这恰好证明了上述算法模糊之处可能产生的巨大误差。&br&&br&那么我们思考一下误差可能产生在何处。第一，先手官子判给先手方。然而在棋盘上，“先手”是个相对概念，逆收官子屡见不鲜。甚至在有些情况下，面对“绝先”，奋力一搏选择脱先他头也不少见。第二，模糊判断。这个问题更大。职业棋手对一块棋厚薄判断的分歧，很可能导致点目结果的南辕北辙。&br&&br&AlphaGo是如何做形势判断的呢？AlphaGo策略组合的其中一部分是价值网络。这一部分的原理以我的水平解释不清楚。为了方便理解，我们考虑前一代AI，Zen的判断方式：通过大量的随机采样估算“胜率”。打个比方，一盘棋下到120手。在这个时候AlphaGo随机落子完成一盘棋，然后判断哪一方在这个随机完成的一盘棋中获胜。重复这个流程多次，比如说十万次，然后其中三万次黑胜，七万次白胜，那么估算出白方的胜率就是70%。&br&当然，AlphaGo的价值网络比Zen的方式要先进很多，让估算的胜率更加准确。&br&感谢评论区 &a data-hash=&a5d51e18bf349d93339ecb15c312a287& href=&///people/a5d51e18bf349d93339ecb15c312a287& class=&member_mention& data-tip=&p$b$a5d51e18bf349d93339ecb15c312a287& data-hovercard=&p$b$a5d51e18bf349d93339ecb15c312a287&&@刘嘉耿&/a& 的补充：&br&&blockquote&AlphaGo并非完全随机地模拟剩下的棋局，而是参照了之前的棋谱用落子选择器找出最有可能的几个点，保证速度&/blockquote&&br&从效果上来看，估算胜率的效果其实非常好。而且我认为，这样的判断方法是本质的。&br&&br&为什么？首先要明确，虽然理论上来说，某一个局面下，要么是黑方必胜，要么是白方必胜。然而，由于围棋事实上无法被穷举，只能退而求其次估算概率，或者像人类棋手一样估算双方相差的目数。然而，在很多情形下，相差多少目数是没有意义的。&br&&br&举个例子（此处应该有图），黑方确定目数70目，没有潜力。白方确定目数40目，有一块40目潜力的大空。如果黑方立即打入并活出，则40目的潜力只能转化成10目的实地，黑方获胜。如果黑方打入失败，则白棋40目大空围成，白方获胜。黑棋也可以选择保守的浅消，则白方的40目潜力&b&大约&/b&能转换为25目实地&b&。&/b&这个局面下，如果选择浅消，虽然最后差距会缩小，然而其实胜机也很少。很遗憾，这种局面下，职业棋手很难准确估算打入成活的概率，然而AlphaGo可以。于是心存幻想的人类棋手觉得落后不多，而打入无成算，选择浅消白棋大空，结果白方40目的潜力转化成25目实地，黑棋盘面仅多5目，从而落败。阿尔法狗估算出选择打入的胜率是40%，而选择浅消胜率仅为25%，于是毅然选择打入。不论最后胜负如何，选择打入显然是更好的策略。&br&&br&换句话说，只“领先两目”而胜率80%，和“领先五目”而胜率70%，其实是前者优势更大，然而人类会认为后者优势更大。这或许是人类棋手的命门所在。&br&&br&可叹的是，人类不可能通过大量随机采样来估算胜率。&br&&br&╮(╯▽╰)╭&br&&br&针对评论，补充一点吧。评论区说古力是故意模糊判断形势，实际上他是点清楚了的。也许有这个成分在里面。但是，我作为一个常年在各大平台看围棋直播的棋迷，经常能看到对于同一盘棋的同一个局面，一个解说认为黑领先，另一个解说认为白领先的情况。而且这俩解说都是顶尖职业。事实上职业棋手并不能准确判断形势，即使是在中盘阶段末期。
没有太多时间写一个长答案，就简短说一下我感受最深的一点吧： 现在职业棋手判断形势的算法，有明显漏洞。 职业棋手判断形势的算法大致可以概括成一句话：估算双方的目数（地盘大小）差距。 那如果地盘的边界没有完全确定怎么办呢？如果有先手官子就判给先…
终于有人来说音乐了。&br&我想从两个方面来谈谈这个问题，&b&一个是计算机对于音乐的理解，一个是计算机通过学习来进行音乐创作。&/b&&br&&br&首先是对于音乐的理解，&br&把神经网络应用在音乐上其实并不是一个非常新的话题，很早以前开始，在音频检索领域，人们就尝试用神经网络给各种各样的音乐元素（和弦，基频等等）建模，但是和语音识别一样，受限于计算机的运算能力，一直没有办法取得突破性的进展，在相当长的一段时间里人们一直还是在调参数和傅里叶变换中来回折腾。直到最近开始，随着计算机运算能力的不断提高，人们开始重新意识到深度学习在音乐上的应用。&br&大约两年前的时候，一位研究Deep Learning的博士生来我们组实习，利用深度学习的方法，在&b&完全基于&/b&音乐音频信号的基础上训练了我们曲库里的6000万首歌，在没有任何人为标签和协通滤波的辅助下，取得了相当惊人的效果。&br&我们知道，一般做歌曲推荐的时候，我们通常依赖于协同滤波（Collaborative Filtering），也就是我们假设听的歌曲和听的人之间有很高的重合度。或者更直接而naive的方法就是打标签，给歌曲打上一些诸如曲风，场景，情绪一类的语义化标签。但是这两者都有不可避免的问题，前者会有严重的长尾效应，没人听过的歌曲永远没人听，越是流行的歌曲被推荐的几率越高；而后者，如果标签质量够高自然没什么问题，但是这免不了要耗费巨大的人力物力来手动标注（比如Pandora），也并不是每个公司都有兴趣这么做的，你也无法始终保持标签的质量。&br&但是经过深度学习后的计算机不是这么想问题的，在高维空间里，每一首歌对于计算机来说就是一个个向量，接下来，你用最简单的聚类也好，建立二叉树模型也好。在听觉上相似的歌曲，一定会在高维空间里找到彼此。&br&在他的报告里面有一些很有意思的现象，比如：音乐性上特别有特点的两首歌（比如都有小提琴和Dubstep的组合）会被归类到一起，而所有的华语歌曲则归到了一个大类里。我曾经也做过一些尝试，比如把一位歌手同一时期的不同歌曲扔到模型里找相似，得到的结果完全不一样，所以你就可以很容易看到歌手在不同时期的变化和成长。&br&随手贴两张截图：图一是卷积网络的框架，图二是第一层网络的滤波器。有兴趣的同学可以去看一下他针对当时的研究写的blog：&a href=&///?target=http%3A//benanne.github.io//spotify-cnns.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Recommending music on Spotify with deep learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。可能对于在其他研究领域也有启发作用。&br&写到这里顺便提一下，各位可以猜测一下这位实习生最后去了哪里？&b&没错，他也加入了AlphaGo的发明者所在的公司 ——Google Deepmind&/b&&br&&img src=&/6a4b1a571061efbf5dee32_b.png& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&597& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&/6a4b1a571061efbf5dee32_r.png&&&img src=&/001bacad9440470fba7f_b.png& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&103& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&/001bacad9440470fba7f_r.png&&&br&&br&接下来我们来谈谈人工智能在音乐创作上的研究&b&，&/b&&br&题主说音乐是一个有限元素的组合创作。 &a data-hash=&4c8b1cd2fbd6ecdddbc98& href=&///people/4c8b1cd2fbd6ecdddbc98& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@阿鲁卡多& data-tip=&p$b$4c8b1cd2fbd6ecdddbc98& data-hovercard=&p$b$4c8b1cd2fbd6ecdddbc98&&@阿鲁卡多&/a& 说音乐是无限元素的组合创作。我的理解是，如果单纯的认为音乐是音符的组合而认为他是有限的，那显然是非常肤浅的。对于音符组合的模仿作曲其实早在上个世纪60年代就开始了 (Daivd Cope著名的&a href=&///?target=http%3A//artsites.ucsc.edu/faculty/cope/experiments.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&EMI&i class=&icon-external&&&/i&&/a&实验，通过统计音符概率来模仿古典作曲家进行创作），再进一点的更多所谓的先锋实验创作，算法作曲等等也是不胜枚举。&br&但是，因为音乐在配器，编曲，强弱等等其中的变化是无穷多种的。相同的旋律线，在不同的演绎下是两首完全不同的音乐。然而。。。。。。。。&br&自从我们全面进入数字音乐时代之后，我们就应该清楚地意识到，所有的音乐本质上都是二进制里的0和1，而对于计算机来说，所有的0和1的组合，&b&本质上都是有限的。因为，人的听力范围是有限的。&/b&&br&&img src=&/a49b2a690ba73b1244a24e_b.jpg& data-rawwidth=&2063& data-rawheight=&917& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2063& data-original=&/a49b2a690ba73b1244a24e_r.jpg&&&br&上图是在语音和音乐领域常用到的语谱图(Spectorgram）.我们把一首歌的X轴当成时间，Y轴当成短时频率，颜色的深浅表示频率分布上的能量大小。以传统44100Hz为例的采样率来看，每一秒钟在时间上是44100个点。那么一首5分钟的歌曲就有接近1300万个采样点，每个点又根据采样精度有多种可能。但是人耳真正能感知的频率上限和声音长度都是有限的（24KHz, 0.1s），所以在经过短时傅里叶变换和加窗之后，剩下的数据点其实远远小于原采样点。&b&无论音色再怎么丰富多变，情感再怎么即兴，当采样点的精度大于人耳可分辨度的时候，那么音频信号的组合，确实是有限的。只不过这个上限非常之大。&/b&&br&写到这里似乎有一点令人沮丧，其实这也是我最近在看了阿尔法狗和小李对决之后一直在思考的问题，人类的音乐创作能力是不是真的在某一天会被机器所取代？我认为至少在短时间内暂时不会。毕竟从组合的角度来讲音频信号能有的组合还是远远大于围棋的决策树的，而创作又不是一件有规则的事情，所以很难再没有范式的情况下自主学习。我在另一个问题 &a href=&/question//answer/& class=&internal&&数字音频行业目前还有哪些发展前景？&/a&也提到了：当前数字音频最大的两个问题本质上可能还是要靠深度学习来解决，信号分离和物理建模。前者是将来自不同音轨的混合信号完全分离出来，后者是完全用数字手段来模拟声学信号，一旦这两个问题解决了，可能AI可以和人类一样创作的日子也就不那么远了。&br&从这个意义上来讲，在短时间内比较靠谱的一个AI之于音乐的应用，我认为还是在编曲上。在我看来，很多工业化成熟的编曲，无论欧美，日韩，港台还是内地，是有规则在里面的。无论你是多么复杂的配器，如果将音色的信号级变化转换成midi和音轨作为神经网络的输入信号，那将大大降低机器学习的复杂度。当然，这并不算是创新，只是让流水线上的编曲工作者们干活轻松一点罢了（打个比方，没有不尊敬的意思）。顺便说句题外话，周杰伦给TFBoys写的《剩下的盛夏》为什么那么周氏风格，我认为编曲其实占了很大的一块比重，而那种模仿周董的唱腔，也可以被认为是编曲的一部分吧 :)。&br&&br&总结一下，如果我们跳出思维定式，而真正从计算机的角度来看待这个问题。其实总有一天，计算机会拥有和人类一样理解音乐和创作音乐的能力。然而，正如有一位朋友的回答里提到的那样，音乐是一种纯精神层面的东西，你的目标不是战胜对手，而是创作出有艺术价值的东西，让大家产生情感共鸣。所以我希望看到的，不是人工智能一味的模仿时下流行歌手进行创作，一天自动生成200万首神曲。而是在拥有理解和创作能力之后，能够真正的做出一些有创造性的东西。这个界限很难定义，也许在它到来之前永远不会有一个正确答案。也许这个道理也同样适用于其他创作领域比如绘画，小说，电影等。&br&&br&只是希望它到来的那一天，我们还是能够用坦然的心态面对它。“&b&给岁月以文明，而不是给文明以岁月”。&/b&
终于有人来说音乐了。 我想从两个方面来谈谈这个问题，一个是计算机对于音乐的理解，一个是计算机通过学习来进行音乐创作。 首先是对于音乐的理解， 把神经网络应用在音乐上其实并不是一个非常新的话题，很早以前开始，在音频检索领域，人们就尝试用神经网…
&p&有人指摘我，说我不懂围棋，没有资格回答这个问题。&/p&&p&我只能说，你们这群人是鼠目寸光，一叶障目不见泰山。&/p&&p&以下是柯洁接受采访的原话。&/p&&blockquote& 柯洁赛后在记者会上哽咽坦言，“阿尔法围棋”表现实在太完美，没有任何缺陷：“我担心的每一步棋它都会下，还会下出我想不到的棋。我只能猜出‘阿尔法围棋’一半的棋，另一半我猜不到，差距实在太大。” &/blockquote&&p&柯洁都看不懂Alphago的棋，你们觉得你们会下围棋，就意味着能从棋局本身分析出什么来吗？你们要是都能把这棋看明白了，你们也具备职业的水平了。&/p&&p&但你们非但看不懂棋，反而执拗的从棋局分析问题，这就叫自以为是。&/p&&p&正因为我不懂围棋，我才能跳出围棋本身，从事物发展规律上推导出比较正确的结论。事实也证明了我预测得完全没错。&/p&&p&你们这群自诩“懂围棋”的人，分析了半天，全是扯淡。&/p&&p&所以说知乎越来越水了。总有一群脑子不好使的人很不客气的跟别的答主说话，摆资格，颐指气使，自以为多聪明，实际上愚昧无知，不知天高地厚。&/p&&p&我还是那句话，有些人抑制不住想喷人的洪荒之力的话，先获得一千个赞再说，在知乎，赞是唯一的标准，你觉得赞同没用，没用的东西你都获得不了，你自己有用么？&/p&&p&呵呵。&/p&&p&————————————————————————————&/p&&p&我的观点是，&b&柯洁完全没有可能取胜，一盘都赢不下来。&/b&&/p&&br&&p&很惭愧，我今天是作为一个不懂围棋的人来阐述自己的观点，但是我讲一个象棋的故事给大家，这二者似有颇通之处。&/p&&br&&p&民国时候，越南有一个棋手，水平很高。当然我们现在看越南的中国象棋水平也很厉害，是仅次于中国的第二大象棋高手聚集地，这位越南棋手棋力就很不弱，是越南的大高手之一。&/p&&p&这越南棋手有个习惯，每年6月，必到广州下彩棋，摆上两个月的彩棋擂台，这两个月足够他赢得盆满钵满。到了8月底，气候稍稍转凉的时候，他就出发回越南，先到广东韶关，再借道广西，这么回越南了。&/p&&p&这人但凡赚了钱了，就有人惦记着，但是惦记这位越南棋手的倒不是贼，是另一位棋手。&/p&&p&这个棋手叫钟珍，是广东最顶尖的三位棋手之一，专下彩棋（就是挂彩玩钱的）谋生。那时候还是民国，象棋高手得不到国家承认，也没有稳定收入，很多象棋高手就在外面下彩棋和表演棋，以此谋生。&/p&&p&这个钟珍瞅准了这位越南棋手挣了不少钱，就打算“狙击”他，赢他口袋里的钱，但他并没在广州动手，而是在他的必经之路广东韶关，登门求见他，和他下彩棋。每年都是下着下着，那个东南亚棋手的钱，稀里糊涂的就都输给钟珍了。&/p&&p&于是，接下来的剧情居然是，这位棋手被钟珍在韶关，连续堵了四年，这四年都是在广州赢了一堆钱，到了韶关都送给钟珍了。&/p&&p&估计你们也会好奇，这越南棋手是不是脑子进水了？第一年都知道下不过了，为什么还一定要再输三年呢？&/p&&p&这就显出钟珍的手段高明来了。&/p&&p&他明明有实力干脆利落把那位越南棋手打得心服口服，但他并不选择这样做，他知道这么一来，对面自知水平悬殊，就再也不跟他下了，他也就没钱挣了。&/p&&p&所以，钟珍就玩起了手段来，他虽然还是赢，但他总让对面觉得“卧槽我怎么就差这一点就赢了”，要么就是让对面觉得自己本来能赢，结果稀里糊涂就输了，并不是钟珍水平高，是自己没走好才输的。这么一来，淹死会水的，打死犟嘴的，这越南棋手越输越不服，越不服越下，越下越输，一连送了钟珍4年的钱。&/p&&p&是啊，这位棋手看着是差这一点，实际上钟珍的水平比他高一马都不止，这才能轻松写意的玩弄他于鼓掌之间，想怎么赢你怎么赢你。&/p&&br&&p&&b&故事说完了，我们来说说围棋。&/b&&/p&&p&这就是我讲这个故事的目的，我要告诉大家，人们很容易建立这样一个逻辑。&/p&&p&&b&——输得少＝水平相差不大。&/b&&/p&&p&这是很容易骗过人们的眼睛的。&/p&&p&这次柯洁输了1/4子，绝大多数人看到这个比分，就纷纷表示“柯洁好可惜啊，好厉害，差一点就赢了Alphago了！”&/p&&br&&p&柯洁厉害不厉害？绝对厉害。&/p&&p&差一点就能赢？真不一定。&/p&&br&&p&&b&因为Alphago以赢你为目的，不以赢你尽可能多为目的，如果他以赢尽可能多目为目的的话，柯洁很可能输得很惨。就好像钟珍对那位越南棋手一样，一个是忽悠，一个是追求最大胜利概率，但实际上，他们都没选择以最悬殊的差距赢下比赛。&/b&&/p&&p&于是，这就容易被误认为“差一点就赢了”。&/p&&p&为什么我这么笃定？因为我看的不是棋局，我看的是事物发展规律。&/p&&br&&p&Alphago用了&b&短短几年时间，就完全超越了人类上千年积攒的围棋水平，甚至推翻了人类的各种开局定势。&/b&四个月前，他已经完成了屠杀人类所有高手的壮举，此时的Alphago，又经过了三个多月的自我学习，其水平又经过了千万盘的自我学习，又有了一番突飞猛进。&/p&&p&它这一年长的棋力，顶人类几百年的研究成果，柯洁怎么跟Alphago比水平增长速度？&/p&&br&&p&前两天，柯洁接受采访，说Alphago的自战棋谱自己看不懂——你连人家脉都摸不着，何谈下赢人家？&/p&&br&&p&很可能，接下来的几盘棋，柯洁还是输这1/4目，半目，一目，总是差这么点，但是柯洁跟Alphago再下一百盘，Alphago能让他变100种花样输这半目棋。&/p&&br&&p&&b&我们不得不承认，Alphago的棋力，已经是远远高于柯洁的了，甚至已经高到你们想象不到了。所谓的“差一点”，只是你看上去差一点而已，真实的差距，恐怕是你想象不到的巨大鸿沟一般的差距。&/b&&/p&&br&&p&永远让你差半子，却永远让你赢不到这半子，这可能才是事情真相，而我们诸位，则亲眼见证了历史。&/p&&br&&p&以上。&/p&
有人指摘我，说我不懂围棋，没有资格回答这个问题。我只能说，你们这群人是鼠目寸光，一叶障目不见泰山。以下是柯洁接受采访的原话。 柯洁赛后在记者会上哽咽坦言，“阿尔法围棋”表现实在太完美，没有任何缺陷：“我担心的每一步棋它都会下，还会下出我想…
&p&柯洁的英雄泪&/p&&img src=&/v2-8bb53a02dd88dc6abd563e1a_b.jpg& data-rawwidth=&1187& data-rawheight=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1187& data-original=&/v2-8bb53a02dd88dc6abd563e1a_r.jpg&&&br&&p&实事求是说，这盘棋是整个人机大战过程中，发挥最差的一盘棋。可以说，柯洁的心态已经崩了。如果说第二盘棋，柯洁在40手之前和电脑完全不落下风，平分秋色的话。那么这盘棋的第40手，就是彻底的败招。&/p&&br&&img src=&/v2-c8ce81ae2a50f38b33a9_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/v2-c8ce81ae2a50f38b33a9_r.jpg&&&br&&p&这步棋的问题表明了一个残酷的事实：柯洁急了。&/p&&p&围棋十诀第一条：不得贪胜，而这步棋恰恰违背了围棋十诀第一条。&/p&&br&&img src=&/v2-96016c0fdc32d8fa74f032_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/v2-96016c0fdc32d8fa74f032_r.jpg&&&br&&p&阿法狗花了十秒钟，走了这步点，白棋局部已经完全崩溃。&/p&&br&&img src=&/v2-6b96ef7f80ee_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/v2-6b96ef7f80ee_r.jpg&&&p&无论是这个变化&/p&&br&&img src=&/v2-64a3a5e1_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/v2-64a3a5e1_r.jpg&&&p&还是这个变化，都是白棋所无法接受的。所谓满盘皆输，大祉如此。&/p&&p&相信以柯洁的实力，三秒钟就可以看穿这里的变化。然而急躁的心态让他一步棋就跌入深渊，这之后，尽管柯洁再努力搅乱局面，然而他自己心里也非常清楚——这一切都是徒劳。&/p&&p&然而，我们却不忍再责怪柯洁，稳定就是阿法狗最强大的地方。在对围棋的理解层面，纵然柯洁能够像第二局那样苦成一百余手形势仍然不明。但是，无论是第二局128手的开劫还是本局40手的飞点，都是人类作为血肉之躯无法避免的波动。&/p&&p&现在，或许只剩下一个悬念，需要被阿法狗让多少，才能弥补这种情绪上的波动？&/p&
柯洁的英雄泪 实事求是说，这盘棋是整个人机大战过程中，发挥最差的一盘棋。可以说，柯洁的心态已经崩了。如果说第二盘棋，柯洁在40手之前和电脑完全不落下风，平分秋色的话。那么这盘棋的第40手，就是彻底的败招。 这步棋的问题表明了一个残酷的事实：柯洁…
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