正文
大数据
应该说
AlphaGo
的上一个版本是
1.0
版本，它大量录入了人类顶尖棋手的围棋棋谱，
它继承和学习了人类围棋史上可以学习的围棋知识
，然后通过深度学习的方式，变成它能够理解的知识，再应用到它自己的实战当中，所以很显然这也是一个大数据的成果。
当然很多人可能不一定都会下围棋，很多人也不是都是懂得人工智能的。所以
AlphaGo
实际上是有一套非常好的人工智能技术来适应围棋的比赛，简单说有两个网络：
一个是价值评判的网络，一个是搜索的网络；
然后找到每次决策它认为最好的一个点，这个点是以胜利最高的点作为决策的依据。
我们可以这样简单理解
AlphaGo是
怎么跟人下棋的：
当柯洁下了一步棋的时候，它会在所有可能的选点中作出一个基础的判断，判断哪些棋可能是应该思考的。但是什么样的棋应该思考呢？
它可能需要用搜索的方法去验证。
比如说，如果这个点是人类棋手经常使用的，或者是这次可能采用它自己学习系统来产生的一个重要的推荐点，根据这个推荐点会引发一系列的演变，而这些演变通过门特卡罗的搜索数不断的去验证，
双方相当于是左右互博的方式，
双方都按照对方最好的应对，去演变下面的一些变化。当这些变化演变到一定的步数之后，比如说
20
步、
25
步这样的步数的时候，它要对结果进行评判，然后把结果反馈。
据说
AlphaGo1.0
版本的时候，它的学习过程是把人类的大量棋谱作为主要的依据。就是人类在这样的情况下，选择什么样的点进行思考和判断，进行去搜索和推演。
而这次
AlphaGo2.0
它实际上不再使用人类已有的棋谱，而是通过两台
AlphaGo
互相博奕互相学习的方式来产生知识推荐点
，我觉得这个过程是很容易理解的。因为早期
AlphaGo
完全不具有人类的知识，所以他需要大量的棋谱。那么等它经过
1.0
的比赛以后，它本身已经成为人类的顶尖高手了，所以两台
AlphaGo
自己的相互博奕就可以作为推荐的依据了，所以很可能这次采用的是它用自己的方式来生产的围棋知识。
人工智能其实已经有了
60
年的历史。
人工智能的所有从业者都在不断尝试，让机器学会人类的思考方式，代替人类的一些工作，包括代替人类的一些思考。这个过程应该说既有兴奋的时候也有沮丧的时候。
所谓的兴奋就是我们今天能看到人工智能的突破给我们点燃一个希望，但也经常会发现，
将它大规模应用来代替人类依然还有很远的距离
。这个情况恰恰最近几年发生了很大的改变，我们看到它不光作为全球的热点不断地被提及，大量的企业也在投入资源进入人工智能领域，而人工智能也在绽放出很多令人吃惊的成果。
我觉得人工智能在这段时间变成人类关注的热点，不是偶然的。我个人归结了一些
重要原因
：
互联网本身的诞生使我们有机会把整个人类的计算能力，存储能力通过互联网联结在一起，这个过程使人类具有了更强大的能力。
所以随着互联网诞生，我们有了云计算的技术，我们有了大数据，有了物联网
，还有一些新的基于互联网成果的各种各样的技术和能力，这些能力大大的推动了人工智能的发展。
生物医学的发展，使我们对人类大脑有了更多的了解。
我们知道一个大脑可能有非常多的神经元组成，好像有一千亿这么巨大的数字，每个神经元之间可能还有八千到一万的相互连接，用这样的方式来互通信息，处理信息，使大脑产生了一个的加工信息，分析问题，然后做出决策判断的能力。
而这次
AlphaGo
使用最主要的技术是来自于神经网络的深度学习，这些都是最新的人工智能成果，它们以最大的限度推动了人工智能的最近一轮发展。当然像这样的神经网络和深度学习的技术其实可以用在很多领域中，所谓的围棋不过是一个尝试，如果说这次
AlphaGo
战胜了人类的世界冠军柯洁，也许它未来并不一定是在围棋上继续下很多功夫，而去开始挑战其他的领域。
去年我做围棋解说的时候，有很多人就在关心人机关系。一次我和学生现场对话，我说“会下围棋的举个手”，基本上没有人举手，所以说关心人机大战的并不仅仅是围棋的爱好者，
几乎都是我们普通人都把它当成兴趣点，当成重要的知识在学习和吸收。
通过这次人机大战，使我们对人工智能有进一步的思考，我觉得这是个挺有意义的事情。我记得上次分享的话题就是我们人类真的输了吗？当然不是，因为我们人类的职业棋手们可能输掉了比赛，但是对另一部分人类精英创造的人工智能恰恰是一次成功的里程碑。
总之，这都是人类的成功。
我更愿意把机器看成是我们
人类的儿子或者是人类的学生
。以
AlphaGo
为例，它是由很多工程师和科技精英们制造出来的，它应该是我们的儿子。它大量的围棋知识都是向我们人类学习来得到的，所以它也是我们学生，这样的定义可能更容易理解一点，也更容易接受。
我想比赛几天以后就会结束，但是关于人工智能的话题将会持续，关于人工智能与人类的未来的思考也将继续。
人工智能到底能为我们做什么？
按照我的想法是，我们人类可以
把最苦、最累和不愿意干的活都交给它干
。但另外一方面，它的能力正在提升，它可能会做一些
思考性的问题
。
比如说下围棋，以前的机器是不足以跟人类下围棋的，现在它可以陪你下棋了，甚至你可以向它学习，所以它开始挑战人类更富有智力的一些项目。这个影响可能是非常大的，人类很多可能更需要智力、分析、判断、解决问题的事情，它也能帮我们一些，据说有的机器人已经试着像记者一样写新闻稿了，还有自动驾驶、无人机……只要能够在这些领域中达到人类的水平，就可以替代我们人类的工作，
这会使我们大量的精力放在更富有创造性上的领域中
。
在非常富有创造性的领域，其实现在人工智能也开始在挑战我们人类，或者在尝试挑战人类的能力。
有一些人正在尝试用人工智能的技术来做音乐，有一些机构正在研究怎么让机器去画画，还有一些机器在做人类咨询性的工作，它能够回答一些可能相对来说不需要特别深度思考的一些问题，来代替我们一些低等的咨询服务。可能来自于法律或者来自于其他的专业性知识的，这些知识应该说更多的出现在整个互联网上。
而未来它也会代替很多具有浅度知识的那种职业
。
有些机器人正在研究怎样去选股票，怎样去撮合交易。可以想像，在这么复杂的世界中，当我们拥有大量数据的时候，我们是不是可以在大数据上面分析出哪支股票会涨，哪支股票会跌？影响它的因素确实非常多，除了我们经常听到技术的
K
线图，包括宏观的政策或者融入一些心理学的知识，
这些复杂的知识体系进入到决策过程的时候，机器也许未来比人类做得更好。
要是这么说的话，我们人类到底应该是高兴还是不高兴呢？
高兴的是我们很多工作可能会逐步被机器所替代，它确实可以降低我们人类劳动的强度，使我们可以能够把这个精力腾出来，干什么呢？我们可以喝喝茶，聊聊天，下下棋之类的，把其他很多工作交给它们。但另一方面它似乎开始威胁了我们人类一部分群体，它会代替我们一部分工作。从我刚才举的例子来说，这种代替甚至是可能超出我们现在的理解和想象。
无论你是蓝领、白领，甚至是金领，都有可能被其替代。
