注：晚上看rxjava看到lift（）源码那一块实在看不下去，正好最近阿尔法狗和李世石的旷世人机大战各种吸睛，谈谈我对这场比赛的一些看法。
（本文不涉及高深的理论，毕竟我也不会哈哈哈～）
之前看了李开复老师对这场比赛的预测，有理有据“机器输的概率在80、90以上”。很不幸赛果打脸了，看来还是小看机器的学习能力了。但是不能说李开复老师的分析无道理，赢了2段不代表能赢九段，而且围棋复杂度远高于象棋，指数级的高。所以能在这么短的时间学习到更高级的段位甚至打败代表世界最高水平的围棋手，很难不惊讶。
搞计算机科学的最近这十年估计都绕不过机器学习这个术语，机器学习也发展了很长时间到现在的深度学习神经网络卷积神经网络。说到底还是基于大数据的学习能力越来越强，学习模型越来越智能。阿尔法狗当然就是这类机器学习最顶尖的代表，1000多个cpu加gpu的运算加上谷歌的云加上全世界最顶尖的10多个
机器学习的专家（不过貌似好像没有吴恩达），而且阿尔法狗之父就是深度学习公司的创始人。
阿尔法狗的学习分成两部分，一部分是学习高手棋局，一部分是自己与自己对弈。
是的，我最想说的就是这第二部分。自己和自己对弈。这不是和人类的学习很像吗？围棋界的大牛不也是在不停的和更高水平的棋手之间对弈不停成长的吗？竞技运动也是一样，不然围棋还分段干吗呢？其实第一部分也一样，我估计很多围棋高手在还不是高手的时候也是在学习高手的棋路。假设第一部分的学习能力一样，那么第二部分阿尔法狗能表现出来的能力就让人望其项背了。10万盘棋局！我不知道哪个围棋手下过这么多盘，而且每次与自己的对弈后阿尔法狗都在优化自己的算法或是更新自己棋局库让自己越来越聪明，不可能退步只有进步，假设每一局进步百分之0.1，10万局是多少？不敢想象，人类的确也会更聪明甚至发明诡异的棋路但是这种学习的成长速度跟机器比简直不值一提，所以我觉得阿尔法狗会赢，甚至柯洁来了也会输。但是这也不能说明电脑又有多智能，人类的优势在于抽象和创造性思维能力，在人类无法搞懂思维到底是怎么产生的之前，人工智能还是脱离不了人工，就算他已经“智能”到可以打败世界一流的围棋手加google测试工程师哈哈。
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