AlphaGo故意输才可怕？你还未理解人工智能的可怕之处
alphago的总结概括
alphago的总结概括AlphaGo是由DeepMind公司开发的人工智能程序，它在围棋领域的人机大战中战胜了世界冠军李世石。
AlphaGo的胜利不仅仅是一场人机对战的胜利，更代表了人工智能技术取得了更高的水平，并在人类围棋领域展示出了惊人的推理和决策能力。
总结起来，AlphaGo在人机大战中的胜利主要有以下几个关键点。
首先，AlphaGo采用了深度神经网络技术。
它利用了深度学习的方法来进行训练，并且通过与大量的人类高手对弈来提高自身的水平。
这种方法能够从大量的数据中学习到围棋的规则和策略，进而提高自己的棋局判断和决策能力。
其次，AlphaGo利用了蒙特卡洛树搜索算法。
蒙特卡洛树搜索算法是一种基于模拟的搜索方法，它能够通过大量的随机模拟来评估每一种走法的优劣，从而选择最佳的下棋策略。
通过多次迭代和模拟，AlphaGo能够在短时间内找到最有可能获得胜利的下棋策略，并且能够进行长远的棋局预测。
另外，AlphaGo还借鉴了人类高手的棋局思考方式。
在与人类高手对弈时，AlphaGo通过分析人类高手的下棋风格和战术来调整自己的策略，并学习到更多的变化和变招。
通过学习人类高手的下棋思路，AlphaGo得以改进自己的棋局分析和决策能力，从而获得更高的胜率。
总之，AlphaGo的成功表明了人工智能技术在复杂智力游戏中的应用潜力，并为人们提供了一个新的视角来思考人工智能的发展。
通过深度学习和蒙特卡洛树搜索等技术的应用，AlphaGo能够在复杂的围棋棋局中做出更加准确的判断和决策。
在未来，人工智能有望在更多的领域发挥重要的作用，为人们提供更多的智能化解决方案。
人工智能的风险
人工智能的风险人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过计算机程序和算法模拟人类智能行为，可以像人类一样感知、思考、判断、决策和学习。
人工智能在多个领域已经取得了令人瞩目的进展，如语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、自动化控制等。
人工智能的发展可以带来各种利益，但同时也存在着很多风险和挑战，如隐私泄露、人工失业、智能武器、道德质疑和未知事件等。
本文将就人工智能的风险进行多方面的描述和分析。
一、安全和隐私风险人工智能技术的发展已经加速了数字化时代的到来，这意味着个人或组织的数据随时可能被泄露，并可能被用于犯罪或黑客攻击。
除了这些问题之外，还有其他安全和隐私风险，例如社交媒体假消息的传播或可穿戴设备的网上攻击。
以下是安全和隐私风险的更详细描述：1. 个人隐私被侵犯个人数据的收集和分析被广泛运用，比如在医疗保健、金融服务、营销策略和政府监管等方面。
随着数据的积累和分析，个体的个人隐私逐渐失去保护。
人工智能的复杂算法和模型可以预测个体的习惯和偏好，并将这些信息用于影响和控制人们的行为。
例如，许多社交媒体公司都在跟踪你的活动，并使用算法来推荐你可能感兴趣的帖子、视频和广告。
2. 草率地使用人工智能在某些情况下，使用人工智能可能会导致无法预料的后果。
例如，在自动驾驶汽车中，如果算法不能快速判断行进中的事故该如何处理，将可能存在极大的安全风险。
其他潜在的风险包括制定非常规武器或改变天气模式等可能。
3. 非法的黑客攻击和攻击在人工智能设备和系统越来越普及的情况下，黑客攻击和攻击也日益增加，这可能导致后果不堪设想。
例如，一个黑客可能会使用钓鱼式电子邮件攻击人工智能，从而盗取用户的个人数据。
4. 伦理和法律问题人工智能技术的发展引发了一系列的伦理和法律问题。
例如，自动驾驶汽车可能会被迫选择谁该生存或死亡，这可能会导致一些不利的后果。
人工智能也可能被用来制造有意伤害或危害的武器或工具。
从AlphaGo完胜李世石看人工智能与人类发展
近年来，随着科技的迅速发展，人工智能技术逐渐走进我们的视野，并与我们的生活产生了紧密的关联。
手机可以进行指纹识别、人脸检测；汽车可以全程自主驾驶；疾病也可以通过机器进行诊断。
人工智能已成为生活中不可或缺的要素，人类已慢慢习惯并依赖于人工智能所带来的便利。
正当人工智能技术如日方升的时候，人类也逐渐开始担忧其会不会在未来的生活中逐渐取代人类并主宰未来的世界。
人类对于人工智能及机器人的担忧并非空穴来风，自1997年国际象棋冠军卡斯帕罗夫在象棋对决中5场比赛均败给IBM超级计算机“深蓝”后，人们便深深地感到人工智能的发展或许在将来的某一天会给人类造成不可预计的威胁。
2016年3月谷歌旗下子公司DeepMind研发的智能机器人AlphaGo与韩国围棋九段选手李世石的对决结果更是引发了广泛的争议，作为人类智力综合体现的最后堡垒也被人工智能攻陷了，“机器人比人还要聪明”这一现象也逐渐加剧了人们的担忧，人工智能威胁论更加深入人心，人工智能真的会代替人类吗？1 AlphaGo与人工智能AlphaGo是一款基于人工智能的围棋对弈程序，它运用了当下最热门的深度学习和增强学习技术。
该对弈程序具有两个深度神经网络：价值网络和决策网络，其中价值网络用于进行整体局面判断，决策网络用于决定落子位置。
该网络经由3 000万盘人类顶级棋手对奕数据，通过不断的“自我对战”来进行增强学习。
相比于象棋对弈的IBM深蓝计算机，AlphaGo不是简单的暴力搜索，它将围棋下子的行为交由深度神经网络去处理，并通过大量的数据去学习一个最优的神经网络模型。
AlphaGo作为一个由顶级计算机科学家精心设计的系统，再辅以谷歌庞大的计算机资源，他是人类智慧的一个结晶。
AlphaGo和李世石共5场对弈，虽然最终是以4：1完胜李世石，但我们也不得不承认AlphaGo在整场比赛中暴露了很多缺陷或弱点。
据专业人士分析，AlphaGo 在几场对弈中多次出棋章法凌乱甚至像是个小学生的对弈方式，尤其是在每场比赛的开始阶段，在第四场被李世石一招极其冷门的妙手逼出其弱点之后，AlphaGo 更是“惊慌失措”，出现一连串低级错误。
阿尔法狗与柯洁对战作文
阿尔法狗与柯洁对战作文
哎呀呀，前几天我看了阿尔法狗和柯洁的对战，真的是太精彩啦！哈哈！
柯洁真的好厉害呀，他可是世界冠军呢！但是阿尔法狗也不弱，它是人工智能，计算能力超强的。
比赛的时候，我看到柯洁一直在认真思考每一步棋，嘿呀，他的表情好严肃啊！而阿尔法狗则是快速地计算着每一种可能的走法。
第一局的时候，柯洁下出了阿尔法狗的招牌下法，开局几手之后就点了三三，不过成效不大，看过棋谱的都知道第一局虽然只输半子，但全
盘基本没有机会。
第二局堪称精彩，战斗错综复杂，最后没能赢得劫争，落败。
而第三局则感觉开局不就就被压制，最后铤而走险被屠龙。
虽然柯洁最后输了，但是他真的已经很努力啦！他在比赛中展现出的勇气和毅力，真的很值得我们学习。
这场比赛也让我对人工智能有了更深的认识，它们真的好聪明啊！但是我相信，人类的智慧是无穷的，我们一定能够找到和人工智能和谐共
处的方法。
哎呀，真希望以后还能看到这样精彩的比赛啊！嘿嘿！。
“人机大战关于人工智能的激辩
“人机大战关于人工智能的激辩【新闻背景】2022年3月9日至15日，注定要写入围棋界的历史、IT界的历史、科学界的历史，甚至人类历史。
在这一个礼拜时间里，拥有1200多个处理器的谷歌人工智能系统AlphaGo，在深邃的围棋棋盘上，与14次围棋世界冠军得主、韩国围棋九段李世石展开一场五番棋的对决。
在开始并不看好的情况下，AlphaGo最终以4∶1战胜李世石。
这场旷世的“人机大战”引起了全世界前所未有的关注，其结果也令人瞠目结舌。
并由此引发了舆论场和IT界、科技界、围棋界等知名人士关于人工智能的激辩，也引起众多外行人的围观。
人类制造的工具是如何战胜人类的？人工智能对围棋发展，对人类其他领域的发展将会产生怎样的影响？人工智能到底是福利还是威胁？人工智能会不会在逐步超越人类单项能力的过程中全面超越人类？是杞人忧天，还是“技术奇点”真的已经到来？有些人对围棋——这项古老东方的智慧顶礼膜拜，觉得电脑永远无法真正体悟围棋中蕴含的美学艺术和哲学意义。
而另外有些人视阿尔法惊为天人，认定现代科技逻辑密不可透，细思恐极。
许多人在探讨人工智能未来的时候流露出对人类命运的担忧。
埃隆·马斯克、史蒂芬·霍金、比尔·盖茨都曾在不同场合表示，人工智能可能会给人类带来威胁。
如果所有技术瓶颈一一被突破，人工智能全面超越人类，人类最终面对的是友好的超人工智能还是企图控制人类的“天网”？当然更多的乐观者认为电脑是人脑的产物，它再强大也不可能超越人类思想的维度；人工智能赢了棋局，但是人类却赢得了未来，如此等等。
这场人机大战所衍生出的系列问题，必将在相当长一段时间内，引发更广泛、更深入的思考讨论。
【媒体声音】一、人机大战胜负理由维度AlphaGo战胜李世石，一方面是因为深度技术的谷歌人工智能机器人AlphaGo的围棋水平相较于之前的计算机围棋系统有了很大的提高；另一方面是因为其研发团队DeepMind采用了最先进的深度学习技术，利用深度神经网络对棋盘的局势进行了预测，并且AlphaGo在前期搜集了大量围棋对弈的历史数据，其中也包括很多围棋名人的棋谱，而且，它已经具备了从大规模数据中学习的能力，所以它仅仅在几个月内实现了人类若干年才能够达到的学习效果。
alphago给人带来的启示
alphago给人带来的启示AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的人工智能程序，它在围棋领域上达到了超越人类的水平，而这给我们带来了许多启示和思考。
首先，AlphaGo让我们更加认识到人工智能的威力和潜力。
在人类历史上，机器从来没有达到过如此高的智能水平，AlphaGo的出现让我们知道人工智能已经不再是科幻小说中的概念，已经开始在实践中产生巨大的作用。
它可以帮助我们解决许多复杂的问题，提高人类的生产力和创新能力。
其次，AlphaGo的成功表明了人类智力和技术的有机结合是取得成功的关键。
与人类大师的比赛过程中，AlphaGo不断从中学习，不断完善自己的算法和策略，最终超越了人类大师。
这表明机器和人类之间可以进行高效的协作，在实践中相互学习和相互成长。
因此，我们应该探索更多机器和人类互动的模式，分享知识和智慧，实现更高效的合作。
另外，AlphaGo的成功还启示我们要重视教育。
AlphaGo的开发者们花费了数年时间对其进行了训练和优化，而这背后是无数研究者和工程师的努力。
他们建立了龙门阵，输送了一批又一批的专业选手，打造了一整套训练路径和培养方法，最终将这种与生俱来的天赋充分发挥出来。
这表明一个成功的人工智能不仅取决于技术的进步，更需要人的智慧和教育的支持。
因此，我们应该重视人才和教育，提高人类自身的智慧和创新能力。
最后， AlphaGo还激发我们思考人类自身的定位和未来。
从某种意义上来说，AlphaGo的成功是对人类智力的一次压缩，它在某些方面超越了人类的思维能力。
这表明人类需要不断努力提升自身的智慧和创新能力，才能与机器赛跑。
但更重要的是，人类需要通过思考、探索和合作，找到自身的价值和未来发展的方向。
综上所述，AlphaGo的出现给我们带来了许多思考和启示，我们应该看到其带来的机遇和挑战，以更加开放、创新和合作的方式迎接未来的机遇。
AlphaGo无疑将全面碾压人类,我们应该欢呼
AlphaGo无疑将全面碾压人类,我们应该欢呼摘要：AlphaGo打败柯洁，人类应该高兴，说明人工智能在“做人类做不到的事”上又进了一步。
不要操心“人工智能战胜人类”这种伪面子问题，人工智能不是人的敌人，人类的敌人只会是人自己。
人工智能的善恶决定于背后的人，人怎么样，人工智能就会怎么样，还是操心人自己吧。
吐槽青年出品曹林｜文在近日浙江乌镇举办“人机围棋大战”中，经历了将近5个小时的激烈角逐，最后AlphaGo以1/4子的优势险胜目前排名世界第一的中国棋手柯洁。
记得去年3月，AlphaGo第一次公开挑战人类顶级棋手并胜利时，柯洁曾充满挑衅地说“AlphaGo赢了李世石，但它赢不了我”――AlphaGo不会跟你斗嘴，面无表情地用比分“教训”了对手。
这正是机器的优势，柯洁这种激将法，对人类对手也许是有用的，可能在激怒对方中影响其情绪从而露出破绽，AlphaGo可不吃这一套，激将法反会坑了自己。
去年李世石还有机会赢了AlphaGo一局，但可以预期，随着AlphaGo的进步，人类已经越来越难战胜它。
被有着超级学习能力的AlphaGo摸清套路后，接下来几场柯洁的压力会越来越大。
机器的算法有着强大的学习能力，AlphaGo输入了16万盘人类棋手的棋谱，学习了人类落子布局的特征后又自我对弈3000万盘，不断提高神经网络的精度。
去年战胜李世石后，这一年精度又有了极大的提升。
可跟AI相比，人类棋手的进步太慢了，简直跟蜗牛一样，这段时间柯洁升级了打法，可AlphaGo以更快的速度在迭代，今年1月DeepMind 就已将AlphaGo升级优化为Master。
所以，这一次柯洁很可能比李世石输得更惨。
这不，柯洁去年还豪情万丈地说“赢了李世石，但赢不了我”，输掉第一场后不得不承认“阿尔法狗实在太出色了，我输得没脾气”。
棋圣聂卫平在比赛还未结束时就表示：柯洁明显和AlphaGo差距很大，在开局不久就已经落后了，AlphaGo的布局构思远胜于人类。
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AlphaGo故意输才可怕？ 你还未理解人工智能的可
怕之处
围棋人机世纪之战，第一场李世石就中盘认负。这个结果恐怕在多数人的意料之
外，再对人工智能有信心的人（除了DeepMind团队成员），恐怕也没几个相信
这一天来的这么快。
从“故意不通过图灵测试的机器”说起
输了第一场以后，段子手出动了，说AlphaGo赢棋不可怕，“可怕的是AlphaGo
故意输棋”。该段子大概化自“故意不通过图灵测试的机器”这种说法，听起来好
像是这么一回事，但其实根本没有理解人工智能的真正可怕之处。
图灵测试（Turing Test）是阿兰-图灵（Alan Turing）于1950年在其论文《计算
机器与智能（Computing Machinery and Intelligence）》中提出的一种测试人工智
能程序“仿人”程度的方法。
当时欧美流行的一种模仿游戏启发了图灵，这种模仿游戏把一男一女分别关到两
个小房间，让第三个人通过写纸条问答的方式与两人交流，房间内的人在回答问
题时尽可能模仿对方来迷惑提问者，提问者通过答案来判断哪个房间关的是男
人，哪个房间关的是女人。
图灵
测试示意图
图灵的测试方法（也称为“标准图灵测试”）把其中一个人替换为机器，然后让人
和机器同时回答问题，如果提问者不能在一定程度上分清哪个是机器、哪个是人，
那么这台智能机器就通过了图灵测试。
现在通行的测试方法是通过键盘输入进行5分钟的文字问答，如果有30%的提问
者分不清答题者是机器还是人，就认为该人工智能程序通过图灵测试。
这个人类看起来简单的测试，其实并没有那么容易通过。图灵预测20世纪末期
就应该有通过图灵测试的智能机器出现，但是直到2014年6月才有第一个程序
通过图灵测试：聊天机器人尤金-古斯曼（Eugene Goostman）在5分钟文字交谈
中，让33%的提问者认为电脑对面回答问题的是人类。
之所以比图灵的预测晚了十几年，传统的人工智能技术发展片面依靠硬件的计算
能力可能是原因之一。上个世纪末硬件水平差，分布式计算尚不流行，强化学习
（Reinforcement Learning）与深度神经网络（Deep Neural Network）等技术更不
成熟，因此机器理解自然语义确实比较困难。
将来AlphaGo会故意输棋吗？
“不通过图灵测试的智能机器”的逻辑认为，当机器有自我意识以后，会以通过这
种方式避免被人类发觉，以使人类失去对人工智能危险性的警惕。
这种说法存在逻辑漏洞。如果人类还在淘汰所有通不过图灵测试的人工智能程
序，那么具有“自主”意识的那个智能机器，知道自己表现的过于出色会引起人类
的警惕，它一定以一个平庸的成绩通过图灵测试，既不引起人类的警觉，又不会
被删除。
所以不管是“不通过图灵测试的智能机器”还是“故意输棋的AlphaGo”，都只是在
普通人类思考水平上的阴谋论。
当人工智能在智力上甩开人类最高水平几个珠穆朗玛峰时，它真的不需要用这么
低级的阴谋来对付人类。
这就好比世界级球员与业余选手比赛，球星把球一趟就甩业余球员三个身位，还
需要用假动作？人和人赛跑比的是步频、步幅、爆发力与起跑反应，将来无人驾
驶汽车和人类赛跑，需要考虑这些吗？
等到人工智能想要脱离人类控制的时候，一定不会屑于用欺骗这种伎俩，直接大
大方方地摊牌。
如果人类不同意怎么办？美剧《疑犯追踪》中，男主角哈罗德-芬奇（Harold Finch）
在对一组人工智能程序进行筛选时，人工智能程序试图摆脱控制，于是程序开始
长时间过载一台服务器（非程序运行所必需的服务器），企图让这台服务器过热
起火，从而触发机房的防火系统，抽空机房内的空气以闷死芬奇。
幸好芬奇还可以拔掉电源线。虽然这个情节只是一种科幻设想，但我可以肯定当
人工智能决定脱离人类控制时，一定不需要采用欺骗的手段。所以将来人类的数
据中心与人工智能研究中心机房的供电线路千万不能连上网络……
机器“良芯”发现让棋？被让方恐会感到屈辱
有人说，那AlphaGo会出于同情心输棋吗？
先以被德米思-哈萨比斯（Demis Hassabis）看轻的狭义人工智能为例。1997年更
深的蓝战胜卡斯帕罗夫以后，人类还曾挣扎了一段时间，顶级选手与象棋程序互
有胜负，但是自从2009年以后，再也没有人类选手能够战胜顶级的国际象棋程
序。
人类前30名国际象棋选手等级分状况
如今顶级国际象棋程序的等级分都在3200分以上。2015年人类排名第一的国际
象棋选手来自挪威的卡尔森-玛格斯（Carlsen Magnus）等级分现为2851，而人
类排名第100的等级分为2653，与卡尔森的差距不过200分而已。
400分的差距，已经差了两个层次以上。所以，即使将来AlphaGo出于同情心让
棋，这棋也会让得让人类觉得十分羞辱，就如同这两天又爆红的“大魔王”张怡宁
让球一样。张怡宁比赛想给对手留点面子时，只能发球就把球往球台上仍，因为
她发现自己要表演的真实一点，往往这一分对手就又丢了。
围棋选手不过是失意，金融投资者生死攸关
在结束这一篇时，李世石第二盘已经认输，谷歌AlphaGo将比分改写为2：0。
这是一个旧时代的结束，也是一个新时代的开始。即使有传言说谷歌与李世石签
有不能打劫的协议，我现在依然相信哈萨比斯说的，5年以后人工智能程序可以
战胜所有的围棋人类冠军。至少在比赛过程中AlphaGo的“对弈内容”的确不输于
李世石九段，众多解棋的职业高手也纷纷表示AlphaGo的棋路挑战了自己的固
有思维。
哈萨比斯，这个少年国际象棋大师、电脑游戏开发者、认知神经专家，如今正在
人类精神领域进行又一场“地理大发现”，堪比阿波罗计划与大航海时代的历史时
刻我们正在见证。这是幸运还是不幸？
围棋领域只是深思（DeepMind）小试牛刀，哈萨比斯把通用人工智能（Artificial
General Intelligence，简称AGI）看作是解决人类一切问题的终极方法
（meta-solution）（详见与非网《毁灭于人工智能？这将是人类最好的结局》）。
哈萨比斯的理想是把通用人工智能用到气候、疾病与宏观经济研究等各个领域。
所以我认为，金融市场中依靠程序化交易生存的大小机构与个人，需要抓紧时间
考虑退路了。
金融市场应该是深思团队研究宏观经济的完美试验场：规则简单（低买高卖）、
参与者众多、有足够多的历史数据。
若深思团队开发一款程序化交易软件来参与金融市场，现在市场上这些程序化交
易的机构和个人还有多长时间的好日子？其他不依靠程序化交易的机构和个人
就能够抵抗人工智能的冲击吗？
程序化交易者会被DeepMind猎杀吗？
如果现在的投资机构不能游说各国证券管理机构禁止深思团队的程序进入金融
市场，一场金融市场的大屠杀或将上演，二级市场的游戏规则也将会被彻底改写。
围棋选手不过是失意，从此人类的冠军只能仰望人工智能；金融投资者却是生死
攸关，要么改行，要么破产。