第二局，柯潔執(zhí)白，還是輸了。不過他似乎實現(xiàn)了第一場賽后發(fā)布會中說的“讓AlphaGo的主機(jī)稍微發(fā)燙一下”的心愿，一度局面十分占優(yōu)，被AlphaGo評估為表現(xiàn)“完美”。最終因為打劫失誤，柯潔中盤投子。

　　贏棋需要實力、氣力和運氣。依照這三個因素，人類的確沒法戰(zhàn)勝人工智能，實力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后，氣力上，人工智能占據(jù)先天優(yōu)勢，只要不拔電源線，人工智能可以永遠(yuǎn)思考下去，不會覺得累，也不存在情緒上的波動。這一點，也完勝人類。至于說到運氣，人類就更顯得可憐了，去年人機(jī)大戰(zhàn)，李世石偶爾贏了一盤，換來的是對手更快的進(jìn)化速度。不過，人類在這個對比中也不是一無是處，相比人工智能的精準(zhǔn)和冷酷，人類賦予了這項運動以情感和人性，而這里的“最高境界”就是圍棋作為一項人類智力運動所包含著的情感溫度吧。

　　科學(xué)家之所以樂于選擇棋類游戲，一方面是因為它們自古以來就被認(rèn)為是人類智力活動的象征，模擬人類活動的AI自然要以此為目標(biāo)。成功達(dá)到人類甚至高于人類水平，可以吸引更多人關(guān)注并投身于人工智能的研究和應(yīng)用中來。另一方面，棋類也很適合作為新的AI算法的標(biāo)桿（Benchmark）。棋類游戲的規(guī)則簡潔明了，輸贏都在盤面，適合計算機(jī)來求解。理論上只要在計算能力和算法上有新的突破，任何新的棋類游戲都有可能得到攻克。

　　除了棋類游戲，牌類游戲（比如德州撲克、橋牌、麻將、斗地主等）也逐漸成為人工智能研究的新方向。而在更加大型的電子游戲方面，比如星際爭霸、我的世界(Minecraft)，科學(xué)家也開始了新一輪的AI算法的創(chuàng)新。

　　有的人說AlphaGo可以不斷自學(xué)習(xí)，從新的棋局里獲取經(jīng)驗，快速提升自己。其實AlphaGo的系統(tǒng)由于參數(shù)非常多，需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，新增的幾幅棋譜對提高它的棋力起不到任何作用。而且AlphaGo在做參數(shù)調(diào)整時是針對一大批數(shù)據(jù)的整體優(yōu)化，也必須對很多棋譜做批量處理，訓(xùn)練時間非常長，不可能在很短時間內(nèi)大幅提升自身的水平。即便是同一組訓(xùn)練棋譜，參數(shù)調(diào)整方法不一樣也會訓(xùn)練出棋力水平差異較大的系統(tǒng)。其實AlphaGo是通過自我對弈來生成很多棋譜，然后利用棋譜中的（兩個連續(xù)的）盤面跟最后的勝負(fù)對應(yīng)關(guān)系訓(xùn)練出價值網(wǎng)絡(luò)來。這里只是借用了一下強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)而已，主要貢獻(xiàn)還是深度學(xué)習(xí)的近似能力帶來的（解決了傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)針對復(fù)雜環(huán)境和動作狀態(tài)無法求解的難題）。因此，AlphaGo并沒有大家想象的那種自我博弈就能自己不斷進(jìn)步的能力。AlphaGo依靠的是一種基于樹的搜索算法，遇到復(fù)雜局面搜索空間變大，對未來輸贏的價值判斷也會變難。因此，人算不過來的復(fù)雜局面，對AlphaGo來說也很困難。如果局面太簡單，機(jī)器可以非常好的計算出比較優(yōu)的解，人類棋手更加沒有希望。因此，把局面弄復(fù)雜，人類棋手才有希望獲勝，雖然這個對人類也提出了更大的挑戰(zhàn)。

　　從社會層面的反饋看，有人會顧慮，機(jī)器對弈人類獲得成功，會破壞棋類藝術(shù)本身的意味，它們會讓專業(yè)棋手的價值受到挑戰(zhàn)，甚至讓更多的人放棄學(xué)習(xí)棋類運動；有人卻覺得這樣的賽事可以普及各種棋類，讓更多人對這些棋類、游戲等產(chǎn)生興趣；還有人會夸大AI帶來的對人類的威脅……

　　可能在技術(shù)進(jìn)步的過程中，確實會引發(fā)一些社會問題，但這在人類每個歷史階段都會遇到，人類也不會因此而放慢技術(shù)進(jìn)步的步伐，一些現(xiàn)在看起來引發(fā)大眾不適的社會問題，一定會逐步解決。愛因斯坦說過：“科學(xué)，究竟是給人帶來幸福還是帶來災(zāi)難，全取決于人自己?！?畢竟，在一場場人腦和AI的巔峰對決中，并不是機(jī)器打敗了人類，而是人類超越了自己！

　　未來AI更廣泛的用途一定會是在類似無人駕駛、智能安防以及人工智能助理這種真正意義上的非完全信息類的真實環(huán)境里。在真實世界，AI遇到的問題千變?nèi)f化，不會有一個統(tǒng)一的規(guī)則、統(tǒng)一的函數(shù)就能幫助其解釋相應(yīng)的行為。棋牌類AI只是人工智能非常早期的演練而已。

　　所以，AI在各種棋牌游戲和人類對戰(zhàn)，其意義不在于輸贏本身，更重要的是人們對這類游戲都耳熟能詳，能夠通過比賽了解到AI的最新進(jìn)展，這對AI的發(fā)展有很大促進(jìn)作用，畢竟AI進(jìn)化的過程還相當(dāng)長，即便是圍觀群眾，也需要了解這個未來會與每個人的生活都息息相關(guān)的領(lǐng)域。