“愚蠢”的AlphaGo

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现在，人工智能取得了飞速发展和进步，儿时的记忆的场景已经完全反转了。看看 AlphaGo 和李世石的围棋比赛，其中最大的看点和吐槽应该是图片中的石头人黄博士，这时，机器人走到了后台，充当了智能的核心，而人，也就是黄博士，只是起到了人机交互的媒介。

看来，这次和柯洁的比赛，依然没有改变这种现状，因为现状太难改变了。还是黄博士，而不是黄博士化身的机器人，我是多么期待真正的机器和人下围棋。

这么来说，有些异样，为什么这么聪明的 AlphaGo，不真正做成一个机器人，能看棋盘，能下棋子，能思考，还能说笑，会不会更好玩。其实，有时看起来简单的事情，让机器来做不一定简单，这是后话，不啰嗦了。

好了，段子讲完了，该言归正传了。免得被唾沫淹死，首先申明一下，AlphaGo 确实很厉害的，也不简单。但是，为什么又说，AlphaGo 挺“笨”的呢？

我们知道，围棋的搜索空间很大，有3的19x19次方个状态，要在这么大的空间去找最优算法，一个一个看是不可能的，所以被认为人类智能的一个高点，解决时需要优化搜索。人是根据一些输入空间和参数较少的模式识别来记忆和搜索，而机器采用的却是大数据，大记忆和大计算来实现的。说到 AlphaGo 后面的智能和算法，就不能不说深度学习（DL），强化学习（RL），和蒙特卡洛树搜索（MCTS）。

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