“阿尔法狗”火了。
今天全民围观了一个程序与一位世界围棋冠军的对局。
当然，在人工智能领域，甚至在整个人类史上，这是里程碑式的重大事件。
但是对于广大的运营小编、媒体人、企业而言，追热点的时候又到了!但是棋盲这么多，专业的分析有点看不懂啊，文科生简直要跪!
所以我就打算整理分享与事件有关的知识，对于我们这些外围、不明真相的群众而言，也许这是最快的提升，形容对于事件的(一丢丢的)完整认知。
Yeah，又可以吹牛逼了。
1、阿尔法狗是怎么赢的?
一本科学杂志上是这么解释的：
AlphaGo 是通过两个不同神经网络「大脑」合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些 Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
翻译成白话就是：人类下一个黑子，机器在下一步执子的时候，其实就是在大的树状结构里寻找一个有效地途径。通过“神经网络”对AlphaGo进行“有监督地训练”，当人类走了一步之后，程序按照算法输出一个值。神经网络很早就有，但是最近大数据的发展给人工智能团队带来了便利，通过“大数据”技术来高效训练。
也就是说，AlphaGo不是用手动指定的规则形成的专家系统，而是使用通用机器学习技巧，自学掌握了围棋。
这意味着后续更多的应用，比如人工智能分析疾病、预测天气等等都不是梦啦。
2、AlphaGo 之父德米斯·哈萨比斯
先感受一下这个人的逼格：
他少年时期就拿到国际象棋大师头衔，自己动手设计过游戏，后来创办了一家研究人工智能的初创企业，名叫DeepMind，2014年作价6.25亿美元卖给谷歌。他还拿到剑桥和伦敦大学学院的计算机科学和认知科学文凭。
他梦想“先破解智能的奥秘，再用它破解其他的一切”。
“通用学习机器”就是他首开先河发明的，也就是通过一套灵活的自适应算法，可以像生物系统一样，从零开始学习任务，其间只用到原始数据这一种东西。
在他看来，围棋是终极挑战，它是游戏金字塔的最顶端，需要无与伦比的智慧。它充满了魅力，而且振奋人心的是，我们不仅掌握了它，而且用了一种极为有趣的算法。而围棋在更大程度上是一种艺术，而不是科学。
技术男是世界上最神秘的物种，这位“谷歌AI天才”更甚。
3、给小白推荐的人工智能电影
▲最真实的人工智能电影_《机械姬》
这是2015年由AlexGarland编剧和导演的《机器姬》。该电影讲述了一个年轻程序员评估由一个古怪的科学家打造的类人人工智能系统的能力的故事。
他们说《机器姬》的不同之处在于其对建造和调整机器人过程的耗时耗力和今天研究人员所使用的技术和流程提供了相对准确的描述。
▲与人工智能相爱了——《她》
2013年的电影《她》则通过让主角爱上超智能操作系统探索了人类与机器交互的可能结局，一部不寻常的爱情片
其他电影：《星球大战》、《星际迷航》、《银翼杀手》、《地心引力》等经典，人工智能这么火，快点去找来多看几遍呀。
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