这两天一个热闹的讨论，就是谷歌公司推出的人工智能，名叫AlphaGo，与韩国九段棋手李世石下围棋，于3月9日及今天10日连胜两局。
自从当年IBM的深蓝在国际象棋上下胜了国际象棋的世界冠军后，围棋因为运算量庞大，一直认为在是计算机难以挑战的领域。
然而自从深度神经网络技术出现后， 人工智能领域得到了巨大的发展，大众普遍会发现近几年，无论是手写输入还是语音识别都有了巨大的提升。
深度神经网络的主要提升在于，它大大提高了对深层逻辑的提取，通过海量的数据训练，可以让其不断将更复杂的逻辑规则进行识别并抽象并提取出来，然后这个抽象的结果作为一种数据结构保存下来，可以用于辨别事物。
对于类似AlphaGo这样的系统，原理上是相通的，然而真正让其得到最大提高的部分在于，它可以自己与自己进行下棋，然后不断总结更优结果，于是便能不断进行优化。
在过去的神经网络系统中，面临一个问题就是，在识别数据的时候，很容易出现识别到一半，整个网络分布就散了，于是就识别不下去了，这方面要细说就要谈到深度学习方面了，这里先不谈这个。
简单来说，AlphaGo它在围棋上取得的成就，已经超过大部分棋手了，这意味着在围棋领域，专业的九段高手也有面前败下阵来的。
有很多人说，围棋以后也没有可玩的了，因为在机器面前，人已经无还手之力了，这个说法显然是不对的。因为围棋的解集是很大的，能够构成的围棋局盘是一个天文数字，AlphaGo目前所提取的围棋规则及下法，仍然是从棋谱学习，并进行自我不断演算，然而无论如何演算，它是不可能覆盖所有的可能，只是在一个局部范围内寻找到了最优解。而这个局部范围的求解结果，极有可能在另一个角度上是错的，如果有足够多的局例对AlphaGo的下棋特点进行分析，那么人战胜AlphaGo并不难，在一些微妙的识别上，人工智能算法会很难处理。
举例来说，如果是在字符识别上，如果你把一个“2”写得模糊一些，那么对机器识别来说，它可能是“2”，也可能是“乙”，还有可能一个扭曲的“S”，亦或是其它的什么。如果有上下文的情况下，产生了会导致误导的模糊逻辑，那么要它识别出来就会很困难了。虽然理论上机器也可以联系上下文进行处理，然而现实中却不那么容易，比如机器学习中，提供的数据通常需要要规范的格式，如果是杂乱需要整理的内容，学习在对新内容的学习上会搞得一片混乱。
任何系统都一定是有BUG的。记得以前玩过下象棋的智能系统，如果是按步就班的下，难度还是很高的，然而如果走些明显很不合理的怪棋，往往系统自己就完蛋了，它们也会走一些莫名其妙的棋。像AlphaGo必然也存在这样的问题，只是体现在哪里并不清楚。
另外，既然AlphaGo能够自我进行下棋博弈进行优化，那么就说明，人工智能在自己与自己下的时候，总有一方胜一方负，如果没有的话，便不可能进行优化了。
换而言之，战胜目前状态的AlphaGo解法是一定存在的，然而这些如何应用在下棋上，又如何才能战胜，只能等棋手们去思考了。
说到人工智能，AlphaGo的局限性在于，它目前实现的智能程度确实很高，然而却是体现在仅仅下棋这个方面，如果比喻的话，AlphaGo实际上就相当于一个刻苦学习的白痴，然而因为他实在太刻苦了，所以在某一个方面掌握得就能非常精深，然而在其它方面，就完全不行了。
什么都能识别都并加以学习的人工智能，是通用人工智能，目前这样的系统还没有出现，AlphaGo同样称不上这方面好的开始，因为它的表现是在某一个专精方面的深入，而不是其它方面。当然这个也是很有意义的，利用计算机这样的工具，可以让我们更好的学习研究一些深入的知识。
如果虚心一些，那么AlphaGo这种系统的数据训练方式，对我们现实的启迪是什么？它意味着如果一个人先天不是太糟糕的情况下，后天的刻苦努力最起码可以让人在某一领域获取成就。
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