道生一，一生二
二生三，三生万物
今天，人工智能又占领互联网了！
简单的总结就是围棋人工智能 AlphaGo 出了个新版本，叫 AlphaGo Zero，然后做了些很厉害的事儿。
到底有多厉害，来看看官方公布的成绩单就知道了~（以下图片来源：DeepMind 论文）
一开始，AlphaGo Zero 除了基本规则以外，没有任何关于围棋的基础知识，偶尔还会犯些错误，比如填死自己送子，妥妥的萌新。。。
随后，它花了 3 个小时入门了围棋，水平变得和人类初学者一样，低级错误不太会犯了，但策略上很单一，吃子吃得很贪婪。
19 个小时以后，AlphaGo Zero 学会了一些进阶技巧，例如死活，打劫，先占边角这些人类棋手总结出来的 “ 套路 ”。
在第 70 个小时，AlphaGo Zero 开始以超越人类的水平下围棋，掌握多种套路，多点布局。
到了第三天，AlphaGo Zero 打赢了 AlphaGo Lee（当初击败李世石的 AlphaGo 版本），战绩是 100 ： 0，完胜！
第 21 天，AlphaGo Zero 的排位分数和 AlphaGo Master 差不多了，要知道 AlphaGo Master 在今年以 3 比 0 击败过当时的世界第一柯洁。
到了第 40 天， AlphaGo Zero 压倒性战胜了 AlphaGo Master，胜率达到 90%，成为了世界第一的 “ 围棋手 ”。
人类最强棋手柯洁当天发了个微博，表示人类太多余了。
以前的 AlphaGo 用了几千万局人类的棋谱去训练，最新的 Zero 一开始只学会了围棋的基本规则，没有人类棋谱当成训练素材，它自己和自己下，左右互搏。。。
差评君觉得，AlphaGo Zero 和它的前身相比，和人类的差距要小得多，尤其是它得学习过程很像人类。
打个比方，人类刚刚发明围棋的时候，没有棋谱去参考，那么棋手下棋是按着规则和当时的棋局，自己想下一步的。
下得多的棋手会慢慢总结出一些在特定情况下可以套用的下法，靠着这些 “ 经验套路 "，例如 “ 金角银边草肚皮 ”，可以减少思考时间和负担。
这从侧面肯定了人类的围棋研究价值，但是人类花了上千年，阿尔法狗 Zero 只用了几天，感受一下差距。。。
AlphaGo Zero 一开始不靠人类经验直接根据规则来计算下法，这一点和刚接触围棋的人很像。
人类到后来会学习他人的棋谱，总结更多套路，学习他人的经验，而 AlphaGo Zero 不会忘记事情也不知疲倦，更不会犯同一遍错误，因此它独自就完成了对围棋的研究，默默地变成了地球上最厉害的围棋手。
AlphaGo Zero 不光又快又强，还省资源，只用了一台机器和 4 个 TPU （谷歌为机器学习定制的运算器），以前的版本要 48 个 TPU。
省资源这一点也开始渐渐接近人脑了，人脑和计算机比有个很大的优势就是高效，比如说小黑胖就很会吃还不太聪明，计算机要完成黑胖大脑的计算量，一般需要 “ 吃 " 更多能量。
计算机吃的能量是啥，当然是烧东西发的电啊，难不成用爱？
人工智能从今往后可能越来越当得起 “ 智能 ” 二字了。
目前人类让计算机解决问题的方式，还是让计算机按人类的方法做事，只不过利用了计算机不知疲倦，简单计算速度快的特点。
而以后，可能只要把问题交给人工智能，人工智能不用受人类经验的局限，搞出截然不同但是又很高效管用的解决方案。
这么一看，人工智能说不定就能和人类平起平坐了，甚至人类连思考也没什么必要。
最后开个脑洞，当人类走到那一步的时候，不禁产生了人类存在的意义是什么，而这个问题，人类找不到答案，丢给人工智能试试？
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