人类输了！
这是李世石三连败“人机大战”后，不少人得出的悲观论断。
来自谷歌的数据，AlphaGo（阿尔法狗）与李世石的第一局较量，吸引了全球一亿人观看直播，其中6000万来自中国。但不论是柯洁这样的围棋绝顶高手，还是五子棋黑白棋莫辨的“小白”，都被有意无意地卷入到一场哲学意义上的思考：人类的未来如何？留给我们的时间还有多少？
这种思考并非空穴来风。1997年电脑“深蓝”PK国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫成功的惊世一战，正式拉开了在棋类竞技比赛中电脑向人脑叫板的序幕。20年来，比国际象棋和中国象棋都复杂、象征着“机器”不可能企及的智力运动围棋，被视为抵抗电脑进攻的最后一块阵地。
但事实呢？让我们先看看这两年人机大战的成绩演进曲线：2015年11月，北京，“美林谷杯”计算机围棋锦标赛上夺冠的程序“石子旋风”，在人机大战中仍不敌人类职业棋手。当时的一些计算机专家认为，再过十多年电脑才能在围棋上击败人类，或许“100年”。谁料想此前的一个月，在大洋彼岸的伦敦，谷歌下属的“深度思维”公司开发的阿尔法狗电脑程序却秘密以5比0击败了围棋欧洲冠军、前中国职业棋手樊麾。而到了2016年3月，阿尔法狗更是在一亿人的见证下，连续三次击败前世界围棋第一人李世石。这次人机大战为5局，但从赛前的弹冠相庆，到第一场李世石落败后还指责“阿尔法围棋”的落子不合套路，再到第二三场再败后表示对“阿尔法围棋”的“怪招”的“看不懂”，媒体开始像面对中国足球一样发出哀叹：留给他的时间不多了。
科学技术的一日千里，瞬间瓦解了人们最后的阵地。这种瓦解，并非科幻电影中的所谓电脑入侵等桥段。毕竟到目前为止，职业棋手的围棋思维，还是人工智能难以突破的壁垒，而一些职业感受中变化多端的“打劫”等手法，还未得到充分施展；毕竟在具体的对局中，电脑还经常会出现“含笑半步癫”式的怪异走法。我们只有客观地认识这个能打遍天下围棋职业高手软件所带来的革命性变化和里程碑意义，才有可能由围棋的狭小天地，走进更为广阔的道场。
[感悟一：智能与智慧，学习是关键钥匙]
在目睹了李世石的首败后，当今围棋世界第一人柯洁表示，阿尔法狗或许能赢李世石，但未必能赢我。谷歌的围棋设计团队对此的回应是，或许柯洁能赢，“但三个月后，我们肯定能赢。”
阿尔法狗团队的自信，来源于一种“深度卷积神经网络”的技术。简单科普一下，“深度卷积神经网络”是“深度学习”的一个分支。而所谓的“深度学习”，指的是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
“阿尔法围棋”拥有15万职业棋手的棋谱、上百万业余棋手的棋谱、自我对弈3000万局，典型的笨鸟先飞学习类型。可以想象，未来这种“智能化走法”，将是棋手们谈之色变的怪异走法，我们唯有不断学习和研究这种奥秘，才有可能拥有再次叫板的资本。
[收获二：TA不是对手，是你的助手]
取得三连胜后，“阿尔法围棋”研发团队略显谦逊地表示，打败职业围棋并非其目的，而是要“造福全人类”。典型的得了便宜还卖乖的说法。但该团队的一个说法还是值得人们思考：我们要的是一个得力的助手，而非一个给人类找麻烦的对手。
从全局考虑并基于它认为胜率的着法，这是阿尔法围棋独特魅力。通过深度学习、搜索功能和价值评估这三点来攻破围棋，这是其独到的策略。至少在推进人类了解和探求围棋奥妙方面，人工智能取得了堪称里程碑式的胜利。如果说，10年前仅有少数几个团队在研发围棋算法，那时的人们显然无法预测到过去几年，人工智能在深度学习领域会发生如此天翻地覆的变化。
这种颠覆和变化，并不是要革掉我们自己的命，而是找到更为强有力的助手。或许不到未来的十年，我们能看到电影《钢铁侠》中那个人工智能助手“贾维斯”。具体到围棋领域，更多的“贾维斯”们，一定是棋手们在日常打谱等的必备培训伙伴，帮助我们了解围棋的均衡和奥秘。
我们欣赏来自两个领域的杰出成就，才能更深切地领悟其颠覆性变化和奥妙。
未来既然基于商业的谷歌的阿尔法狗会继续肆虐，那么我们何妨派出百度的阿尔法狼去阻击？而在地球的另一端，如果柯洁如此超强，有本事就继续碾压李世石们好了。
阿尔法围棋从全局考虑并基于它认为胜率的着法，但我们却可以用人类的方式去理解它！同一个点，阿尔法围棋通过数据的方式来给出，人类却用道理的方式来接收。
我们欣赏人工智能化一日千里的攻城略地，并接下来挑战那些未知的领域，比如德州扑克，比如麻将，甚至在诡异多端的股市中游刃有余，并试图品尝食物等的味道。我同样憧憬在花前月下，俩好友相约手谈，在对方的肢体语言和情感中，领会围棋的巨大奥妙。
一花一草一记小李飞刀，相逢一笑。
围棋的数与道，在这种超级对话中，生生不息。
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