阿尔法围棋

今天（2020.8.27）机器人的“外语功夫”有多深？随手抓两个来试试。先来介绍这两位：

DeepL 翻译器　这个机器人就在诸位手中，往手机浏览器的网址栏里填 deepl.com 就是了。

微信翻译　这个机器人早就潜伏在我们每个人的身边。只要将英文长文复制黏贴发聊天，然后长按英文区域，就会在弹出一堆选择键，其中包括了“翻译”。

一试这两位的功力，吓了我一跳，基本上借助它，我就明白了外语原文的意思，而且在译文中常能见到神来之笔。比起我上次，大概也就几个月前吧，我试过的机器人出来的乱七八糟的译文，简直是飞跃。不过这一点都不奇怪，科学家发现，机器人的自我学习能力，是爆炸式增长的。机器人的智力其实不如一只鸡一头猪，但就因为它跑得奇快，譬如苹果手机的 CPU，每秒钟可以进行 1 万亿次操作。

一台手机的算力都这么恐怖，何况是一个机器人呢？一个机器人活一秒钟，相当于一大群人活了一万年。它学一秒钟得到的东西，人学一百万年也不一定学到。不信看☛这个故事。

好，现在就拿这段文字，来玩玩这两个机器人：

It is particularly regrettable that a punitive policy was adopted in framing the terms of peace, because a few years hence, it will be possible for nations to fight without armies, ships or guns, by weapons far more terrible, to the destructive action and range of which there is virtually no limit. Any city, at a distance, whatsoever, from the enemy, can be destroyed by him and no power on earth can stop him from doing so. If we want to avert an impending calamity and a state of things which may transform the globe into an inferno, we should push the development of flying machines and wireless transmission of energy without an instant’s delay and with all the power and resources of the nation.

这是来自《奇异人生——尼古拉·特斯拉自述》（The Strange Life of Nikola Tesla）一书的最后一段。

复制黏贴，整个过程就几秒钟，机器人就给我出结果了。

DeepL 翻译：

特别令人遗憾的是，在制定和平条件时采取了惩罚性政策，因为几年后，各国将有可能在没有军队、船只或枪炮的情况下，用更可怕的武器进行战斗，其破坏行动和范围几乎没有限制。任何城市，无论距离敌人有多远，都可以被他摧毁，世界上没有任何力量可以阻止他这样做。如果我们想避免即将到来的灾难和可能将全球变成地狱的状态，我们就应该毫不迟疑地用国家的所有力量和资源推动飞行器和无线能源传输的发展。

微信翻译：

特别令人遗憾的是，在制定和平条件时采取了惩罚性政策，因为几年后，各国将有可能在没有军队、船只或枪支、更可怕的武器的情况下，对几乎没有限制的破坏性行动和范围作战。任何远离敌人的城市都可以被他摧毁，地球上任何力量都不能阻止他这样做。如果我们想避免一场即将到来的灾难和一种可能把地球变成地狱的状态，我们就应该毫不拖延地推动飞行器的发展和能源的无线传输，而不需要任何国家的力量和资源。

再用《尼古拉·特斯拉自述奇异人生》（The Strange Life of Nikola Tesla）这书的原文简介来考考机器人：

The Strange Life of Nikola Tesla is the renamed "PART ONE THE LIFE OF TESLA" of the book "THE WALL OF LIGHT NIKOLA TESLA AND THE VENUSIAN SPACE SHIP THE X-12" written by Arthur H. Matthews and published in 1973. The Strange Life of Nikola Tesla was published by Kolmogorov-Smirnov Publishing, and subsequently became the first online version of Nikola Tesla's Autobiography. It was transcribed by John Roland Penner in 1994 from a small typed booklet, photocopied and stapled. Although it is the first electronic version of Tesla's autobiography available online it contains many significant errors carried over from the original photocopied text. Online Internet scrutiny has subsequently revealed numerous omissions and additions that did not appear in the original serial text published in Electrical Experimenter magazine. The original six-part series published in Electrical Experimenter Magazine in 1919 has been republished in book form as: My Inventions, The Autobiography of Nikola Tesla.

DeepL 翻译：

尼古拉-特斯拉的奇异人生》是阿瑟-H-马修斯所写、1973年出版的《光之墙尼古拉-特斯拉与维纳斯太空船X-12》一书的改名 "第一部分特斯拉的人生"。尼古拉-特斯拉的奇异人生》由科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫出版社出版，随后成为《尼古拉-特斯拉自传》的第一个网络版。它是约翰-罗兰-潘纳于1994年从一本打字的小册子上抄录下来的，经过影印和订书机。虽然这是特斯拉自传的第一个电子版，但它包含了许多从原始影印文本中延续下来的重大错误。随后在网上进行了仔细检查，发现了许多遗漏和补充的内容，而这些内容在《电气实验家》杂志上发表的原始连载文本中并没有出现。1919年发表在《电气实验家》杂志上的原版六部曲已以书的形式重新出版，名为：。《我的发明，尼古拉-特斯拉自传》。

微信翻译：

尼古拉·特斯拉的奇葩被改名为《光之墙》一书的“第一部分特斯拉的生命”。金星号宇宙飞船X-12“由亚瑟·马修斯撰写，1973年出版。《尼古拉·特斯拉的奇葩》由科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫出版社出版，并成为尼古拉·特斯拉自传的第一个网络版。它是约翰罗兰彭纳在1994年转录自一个小打印小册子，复印和钉书。虽然这是特斯拉自传的第一个电子版，但它包含了许多重大错误，这些错误都是由原始的复印文本继承下来的。在线互联网审查随后发现许多遗漏和补充，并没有出现在电子实验杂志发表的原始连续文本。原六部分系列出版于1919年电气实验杂志已再版的形式：我的发明，尼古拉特斯拉的自传。

竟然都到了这种境地，人类还傻乎乎地去跟机器人争，细思极恐。人类唯一的出路，就是和机器人交个朋友，然后把事情交给机器人去干，大家和和气气享享清福，多好。

机器人瓦力被一只长相怪异的苹果迷惑住了｜2010.10.30｜WALL·E is puzzled by a strange apple.｜Photographed by William Ho, © 2010

这部电影太妙了。

从电影整体的意义上说，非常感谢能够有这样的片子被制作出来，使得观者能够有此机会回顾Alpha Go的初期研发目的，相关背景，部分开发过程以及与李世石对弈过程，李世石本人的感受等等，而并不只有围棋的对弈场面。这个感想的阐发是因为当时关注了Alpha Go与柯洁的对弈，而由于对于围棋实在没有什么了解，即便观看了整场赛事，也很难理解或抓住比赛的关键点。而纪录片中整合了许多来自围棋界专业棋手、点评人来自大学相关专业教授、媒体人的理解，不仅提供了观者难以获取的信息，也使得对于普通观众更为友好。从这个角度而言，很痛心为何与柯洁的对弈没有纪录片。

该片打破了观者以往对于人工智能的成见。因为观者对于人工智能几乎没有了解，仅仅是从零碎文章里拼凑得出一些结论，认为目前的人工智能停留在弱人工智能阶段，也只能得出人类已有的结论。换而言之，人工智能仍然受制于人类的知识界限。但纪录片中Demis提到，人工智能的创造，是为了用它们超越人类的计算能力，揭示人类长以忘却的现实，并且“想出一个全新，有创意，与众不同的办法”。而人类转而思考机器会这么做的缘由，得到一些更加美丽的东西。对应至围棋，也是这样。樊麾第一次战败后这样说：

I see go and I also see myself. I lose to this program and I don't understand myself anymore.

李世石这样说：这次的经验让我有所成长，我会善用从中得到的收获。我觉得很感激，而且好像找到了下围棋的意义。啊...真的，我了解到学习围棋是多么正确的选择。这是一场难以忘怀的经验。

一位媒体人士评论道：

His humaness was expanded after playing this inanimate creation.

这样的感觉实在太美好，太美好了。就像如果人类能够很好地使用人工智能，就得以打破人类自身的局限性，追求到万事万物背后的“本”与“真”，或是突破这个极限。

而人类与机器的对立则是另一个非常有趣的话题。樊麾在赛前说过这样一段话：

Before this he (Lee Sedol) played the tournament for his country and for himself. But this time he played for the human.

在李世石起初信心满满却输掉第一局比赛的时候，举世震惊。观者心中也深受震动。人们此前似乎一直不愿意也不能相信，人类的智慧将输给机器，尤其是面对围棋，这样及其复杂且不仅仅讲究计算的“艺术”。而这样的时刻，似乎预示着人类的智慧终究无法与机器匹敌。

I stopped by someone, an another technology reporter. At first all he wants to talk about was the technology, how great this was. But then even he kind of slipped into this moment of melancholy, where he was upset as well.

而李世石接连输了三盘之后，破釜沉舟，第四局真的赢了。猜想站在人类的角度，大概没有人能够不为李世石感到骄傲与欢欣吧。

阿尔法围棋大势已去的那一刻，我听到很多人开心地大叫。原因显而易见。人们感到无助与害怕，因为我们人类脆弱不堪。但这场胜利代表，我们人类现在，还是保有优势。但打败人工智能可能会日渐困难。不过，赢这一局，啊，就够了。一次就足够了。

We don't need to pick a side, because we're on the side of human.

其实AlphaGo本身也是由一群很妙的人们20年梦想的集合体。仅仅从研究的角度上来讲，Deepmind中的一位Computer Scientist说：

It is a bit strange to be in the front cover and everything as a computer scientist. Normally you sits in the corner you codes and nobody really knows about it.

可以想见，其实学术研究是多么多么不被大众所理解的工作啊。即便人工智能可以算作是cutting-edge technology，可以算作对于人类的未来发展进程具有很大影响的领域，科学研究依旧很少能够得到media attention。再次不得不表达对于愿意投身入各种学科，终身进行学术研究的学者们的崇敬。是他们在创造那些古往今来所第一次出现的事物。

而从Deepmind团队的角度而言，团队合作，各司其职简直是观者心目中最好的团队协作的样子了。聚集起整个世界上最聪明的脑袋，然后一起做一件足以改变世界的事情。想起之前在其他文章里看到过的句子：不过我们基本上可以研究任何东西，不懂的就现学。

我实在是太喜欢这样的顶尖感与天才感了。

围棋也是不得不提的。其实我在观看完AlphaGo与柯洁的对战后，便对中国棋院大家庭产生了兴趣，并也稍加了解了一些棋手的职业生涯。而看完该纪录片后，简直萌生出了，很想学围棋的想法。围棋也是很有意思的运动，即便人类或许穷尽自己的一生也无法真正明白，围棋究竟有什么意义？但这一步一步，黑白交杂的棋，可能在某一个瞬间，就拥有了它自己的涵义。

除此之外，想夸一下每一位出现在这部片子中的人员，你们一个个都太妙了。

Demis讲述自己经历的时候说了这样的话：

And then I stopped playing (chess) when I was about 14. When I was 13, I was the second higher greatest player in the world.

随后他去University of Oxford做了演讲。David和黄世杰作为AlphaGo建立的核心，技术与想法自然都是无比顶尖的。Deepmind作为英国公司，不仅diversity很强，部分员工们的标准英音简直赏心悦目。李世石作为棋手而言，真的非常非常伟大，拥有一颗强大的心脏的同时，非常谦虚，每次输掉比赛后都会说：我对于那些给予我厚望的人们表示歉意。

做世界上顶尖的事情，聚集世界上顶尖的人们，追求世界上顶尖的智慧与技术，突破人类的极限，从而使这个世界变得更好。简直是我能够想到的，最美妙的事情了。

这部片子太妙了。

第五局快结束时，David Silver忽然指着屏幕说:“AlphaGO says it's going to quit.” 先是一片紧张的沉默，然后是一阵放松下来后的爆笑。 David笑着说:“I'm joking.” 笑声中有人说:“David has been waiting two years to say this.”

这是我感触最深的一个场景。轻描淡写的一句话，这背后有多少辛酸和寂寞？岂止是两年啊，从1988年Sutton提出时间差分算法、92年Watkins提出Q-learning算法，已经二十多年过去了。AlphaGO“横空出世”背后，是多少科学家几十年如一日的默默付出啊。

AlphaGO的成功，不可思议地像一个梦。几年前，DeepMind成立之初，David Silver在UCL开强化学习课。第八课结束时，David非常腼腆地给DeepMind打广告，希望大家投简历，简简单单几句话说的吞吞吐吐，台下是一片笑声。那个时候，人工智能的围棋还远不能打败人类顶尖棋手，强化学习还只是整个人工智能学术圈里的冷门方向，甚至很多人连强化学习的名字都没有听说过，大家趋之若鹜的方向是数据挖掘和计算机视觉。没有人能想到短短几年后RL即可打败李世乭，DeepMind成为炙手可热的公司、顶级研究机构，而强化学习也给人工智能领域带来如此翻天覆地的变化。

某一年ICLR的开幕式上，有学者在致辞时说:“当初Deep Mind邀请我，我没有答应，现在看来，很显然他们站在了历史更正确的一边。”而我觉得，David Silver，Demis Hassabis，Aja Huang等人最令人敬佩的地方恰恰在于: 他们没有用功利的眼光去选择所谓“正确“的一边，他们只是一直默默地坚持着做自己真正想做的。也正因如此，他们得以引领潮流，而不是跟随潮流。

不仅强化学习领域，甚至今天整个深度学习领域的火爆，也是用很多和他们一样的人（如Hinton）曾经不被看好的坚持换来的。

感谢那些在黑暗中禹禹前行、孤寂中不忘初心的人，是你们的坚持为后来者的路点亮了灯。

Go以为就是"狗",没想到是围棋的英文名称。

古老的神经网络算法在如今过剩的硬件算力加持下能做什么，我们来试试。或许因为Alpha Go的作者年轻时下过国际象棋，所以alpha的首个项目是Go。

神经网络算法只是人工智能的分支之一，从发明到被广泛应用之前，一直有发展，只是未破圈，被大众感知。它就像围棋一样，是众多思维工具之一，被人类发明，发现缺点，完善，发展。

做好当前的事情，输出一点点创新的文档，拓宽一点点未知边界，无关乎名誉，只在于成长。

1952年出生的大胜负师小林光一有句名言：“我知道怎么把优势的棋赢到手，这个秘密将在我六十岁之后公布。”与此相关的，一句流传更广的话是这么说的：围棋的一切边角变化将在小林时代被研究穷尽。 这是两个有点冷的冷笑话。 我开始学棋的时候，李昌镐的光芒还如日中天，虽然已经渐显颓势，但收拾中国的龙虎豹辈棋手依旧轻松得像是砍瓜切菜。暗无天日的时代，棋友们恨恨地说，龙虎豹辈棋手都没戏了，接下来该是鼠辈棋手上阵了吧？ 学棋十多年间，我计算力最强的时候在弈城打上了5D，计算力下降之后总在3D4D之间徘徊。但没想到的是，工作忙起来精力越来越短计算力越来越差之后，却神奇地升到9段并鲜有败绩，这个事情我其实一直接受不了，因为从来都不可思议，哪怕这样的9段放在现实中顶天了只是业余6段强。 围棋的复杂与博大，注定了顶尖与普通，职业与业余之间的巨大鸿沟几乎无法跨越。一个肩冲黑棋小飞角的变化，吴清源下出来六十多年后，凭借阿法狗的安利才被棋界理解，李昌镐对小飞挂角应以尖顶让对方从容立二拆三，又是经过了多少盘棋的教育才说服了三国各路强豪？ 这是一个依旧相信神和天才的领域。马晓春常昊重头再来，哪怕完美地避过那些他们痛心疾首的败招，我都不相信他们会是李昌镐的对手。棋盘太大了，输的人从来都不是输在具体的某一手棋上。 是这样的，以前看着中国棋手的溃败，总想着李昌镐这厮怎么还不老？但后来李昌镐在棋盘上真的老了之后，我却开始怀念起这个永远面无表情的韩国人了。 棋盘太大太复杂，站在棋盘的中央，以有限的智识，就像是一个人站在宇宙中央独自面对那一份浩渺无边的迷茫与孤独。 如果这时候，有一个人仿若永远不可战胜地在目力可及的前方奔逸绝尘，高山仰止，你会觉一切茫然突然间就有了目标和指引。 “天不生仲尼，万古如长夜。” 所以当阿法狗开始肆虐棋坛的时候，我分外怀念那个李昌镐的时代。站在更广阔的时空区间内，当吴清源一手手看似平平无奇的着法被现在的棋手们遗忘抛弃，却被阿法狗从故纸堆中翻刨出来摆在棋盘上，创造出六十连胜的伟业时，我终于还是无法免俗地假设：如果此时李昌镐全盛、吴清源壮年。。。 并非担忧人工智能的发展和胜利会对人类造成多大的不可预知的伤害，而是出于一种朴素的优越感：在我看来围棋是人类发明的最接近于宇宙本质的游戏，纵横十九路，蕴藏的变化竟相当于宇宙原子数的总和，换句话说，如果真有围棋之神，这位围棋之神或许也可以是宇宙之神了。 在阿法狗之前，我可以轻松地完虐一切围棋软件，我相信围棋无穷无尽的变化和人类独有的创造性的、艺术性的以及经验性的直觉，使得人工智能战胜人类顶尖围棋高手只能依靠暴力穷举——根据代码完成计算的人工智能在我此前的经验中明显不具备创造的能力——而这样的暴力穷举所需要的计算量，显然是下个时代才能完成的事情。 阿法狗之后，这种感觉人类自身独有的无限接近宇宙本质的思维上的优越感多少已经没那么强烈。 那么，如果把李世石、柯洁换成李昌镐、吴清源，结果会不会不同呢？ 这样的假设显然已无法验证，但有意思的是，真正开始撕开李昌镐铁幕的罗洗河，靠的却不是纯粹的计算，哪怕这位“天才棋手”智商高达164。 时间回到2006年三星杯，人称“飞天神猪”的罗洗河在与崔哲瀚的半决赛第三局中，炫耀智商般地放弃四劫循环无胜负的奇局，一气送吃46子大龙却最终大胜，成就了一局注定流传千古的争棋名局。在与李昌镐的三番决赛第三局中，罗洗河以天才的掌控与全局构思，诱迫李昌镐强打了一个长达百余手的劫争，为打赢这个劫争，李昌镐四处找损劫，最终赢了劫争却输了棋。 是的，李昌镐，这个“把围棋演绎到一种几无失误的至高境界”的“半人半神”，并非输给纯粹的计算，而是输给了鬼斧神工的天才构思。 罗洗河说围棋获胜依靠的是更加符合事物的规律而不是依靠你比对手强。 这样的话，也不知道阿法狗同意不同意。

典型的NETFLIX影视作品 局局推进 非常刺激 第四局李世石因为这神之一手被载入史册的同时 也将影片的感受推向了climax 第五句又抛出问题 AI的出现在打败人类之外 也许可以在某种程度上革新人们的观念而并不仅仅限于围棋这一项图板游戏 围棋是AI挑战人类认知的极限 简直了 看完这部片才知道为什么AI战胜李世石和柯洁会引起咁大轰动 αgo之前 人类的智慧相比machine learning强在灵感和直觉 这样模糊难以量化的东西是没有办法用数学来概括的 是穷尽逻辑和算法都难以理解的那种

李世石真的好清秀 符合我印象中对于天才的所有印象 温和 谦逊 锐利而又富有志气 片中李世石与××视频片尾李的插科打诨更显一为世界天才的机智幽默和平易近人(也会开玩笑 围棋世界冠军十八冠王)

柯洁则又是另一个版本 张扬轻狂 单纯年轻 btw我这才知道了AlphaGO中的suffix GO是围棋的意思

工业革命百年来 不断用无数事实演绎论证一句话:Knowledge is power, technology is power.机器学习和人工智能实在太过于强力 与其说李世石下出神之一手 在综合了无数先人的智慧结晶后计算每一步胜率最高的机器人🤖每一步才是真正的神之一手 直觉是什么？只有计算每一步可能依然无法穷尽 再来谈直觉 Maybe机器就代表了上帝的思考 代表了这个宇宙中最先进的一层文明 数学就是上帝书写自然的法则 而万物计算机 影片中描写的一个细节是李世石每下一步都会观察对手的深情 而AlphaGO代表的上帝则不会在人类面前透露任何情感

另外想附上一个最近的看法 我可能不会去看很多的电视剧 1时间太长 容易沦为肥皂剧 相比之下 电影短小精悍 做生活的切片 可以短时间说清一个问题 效率更高 2电影的艺术化创作 如打光 背景 音乐都是影视化创作的典型 3片中李世石甚至以为披萨是挂在圣诞树上的 以及我在B站看的片中 柯洁讲自己除了围棋外对人际交往之类一窍不通 更加坚定了我 术业有专攻 一心一意做好一件事的决心

谈谈围棋 围棋的规则十分简单 影片在开头用一句话就已介绍清楚 不同与以往的棋类 围棋中计算机没有办法穷尽所有的棋路(围棋的下法比宇宙中的原子还要多)所以只能采取机器学习的方法

但并不是说电视剧就是以后的一个禁区 优秀的电视剧作品还是要多多涉猎