来源：涂子沛频道
但其实那已经不是第一次。早在1953年，IBM发布其第一款商用电子计算机 IBM701不久，人工智能专家塞缪尔(Arthur Lee Samuel)曾经在这款机器上开发了第一个跳棋程序(checker)，展示了计算机不仅能处理数据，还有智能，能和人下棋。举世为之震惊，IBM的股票应声上涨了 15 个百分点。 如今AlphaGo出征，被媒体渲染为人工智能与人类大脑的巅峰对决。围棋，这个来自中国的古老游戏，被很多人视为“智力巅峰”——其势万变，计算机不可挑战。
但在我看来，人工智能一定会赢。昨天是开局，接下来还有4场比赛。我认为，即使AlphaGo这次不能5：0全胜，在不远的三五年内，人工智能必将在棋类、游戏领域碾压人脑，机人对弈将每局必胜——这是必然。
何出此言？谈谈我对几个流行立论的看法。
其一，有种论点低估了计算机的“有限计算能力”。
清华大学计算机系毕业生鲍云，在电视节目《最强大脑》中以蒙眼走迷宫一炮走红，他同时也是围棋业余六段。他在接受采访时提到，电脑围棋下九路盘(约标准棋盘的1/4)很厉害，但下全局就力有不逮。
其实不然，能赢九路盘，就预示能赢全局。这是因为，只要棋盘上是有限的格子，就意味着有限的计算，那么计算的量级虽大但不是无穷大。计算机长于人类的能力，就在于“有限的计算”。对弈中，一方一子落定，应对的招数虽多但不是无穷多，只要不是无穷多，就可以计算。算法快而准，正是计算机对人脑的优势。据报道，AlphaGo除了有局部的落子选择器外，还有全面的棋局评估器，通过两个神经网络“大脑”合作，分别对取势、圈地进行计算，算法可以不断进化、自我学习，变得更加复杂、强大。
其二，有观点对算法设计的认识不足。
国家围棋队总教练、世界冠军俞斌认为：“所有的围棋程序员都只是业余棋手，他们都不知道职业高手思考棋局的方法，造成软件水平连设计者都无法超越，又怎么去和顶尖高手较量？”持这种论调者或不在少数，认为低手不懂高手的思维，犹如白天不懂夜的黑，“子非鱼、焉知鱼之乐”？
我又认为不然。因为智慧可以叠加，试问：如果100名亚军联手，能否战胜一名冠军？谷歌团队所依托的，是在网络围棋对战平台上所有最强棋手下过的棋局。普通人1年只能下1000盘棋，今年1月，有报道称AlphaGO在4周内自我对局了100万局，即一天自我对局3万局。相较之下，个人的训练量实在微不足道。
计算机通过不断“存贮”、 “学习”人类的棋局数据，可以获得更为强大的判断力。机器不用完全了解一个特定冠军的内心世界和思维，就可凭无数棋局和棋手的经验、战胜对手，算法可以集“众智”，常言“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”就是这个理。退一步而言，纵使李世石此番能赢1局，也只是暂时领先，出现一个比AlphaGo更会下围棋的机器人，恐怕只需要几个月。
最后，机器能赢人类，更重要的原因还在于以“无情对有情”。人有情绪、会犯错，领先时易大意、落后时会焦虑，这是天性。相比之下，计算机的算法却非常稳定。一场围棋比赛动辄十多小时，对弈双方殚精竭虑，高手过招，往往在等对方一不小心犯个错误，人类的棋手，比赛的时间越长、压力越大，犯错的可能性也越大。但算法无情，即永远不会因为情绪而犯错误。昨天的比赛中，李世石有1次离席，如果是人类肯定会等待对方回席后再落子，而AlphaGo显然没有这个觉悟。AlphaGo不管对手是否压力山大，不管你是不是在缓解情绪，它就在那里，你落子，它反击，没有任何情绪。
未来无人驾驶要胜出人类，也是这个道理。算法驾驶要比人类驾驶更加安全。当前，90%的交通事故都是人为原因造成的。一旦无人驾车汽车投入使用，保守估计，人为原因所导致的交通事故将下降80%。这是因为算法没有情绪，也永远不会疲劳，所以把驾驶的任务交给算法，会比交给人类更加安全。
就计算、逻辑和推理而言，机器胜过人已不是问题。要问的是，人工智能在围棋上战胜了人类，又怎样？然并卵！
当年，“深蓝”战胜人类象棋冠军后就退役了，除了谈资外，并未留给人类创造更多价值。近日的这番比赛，更像是一场噱头，真正需要研究和探讨的是，如何让人工智能更好地服务人类，如提升生产效率、挽救安全和生命、改善生活品质，而非一场人机大战的舆论狂欢过后，思考、讨论也随之沉寂。
服务人类、为更美好的生活创造更实用的工具，才是人工智能应该锁定和关注的真正目标。