哭泣的天才与看到「天花板」的人类

经历第一场惜败、第二场中盘投子认输之后，柯洁今日再战 AlphaGo。最终，AlphaGo 执黑中盘胜。弈至 209 手，柯洁拿起两颗棋子盘上示意认负。

在棋局关键处柯洁离席约 10 分钟，回来后摘了眼镜使劲揉揉眼睛，捂着嘴深呼吸。赛后，柯洁一度哽咽，称 AlphaGo 太完美，看不到任何胜利的希望。

今天再次放出柯洁第一场落败后的一篇文章， 为了哭泣的天才，为了看到「天花板」的人类：

文 | 六零

如果人类历史重来，我们面对「汽车」这一机器，派出一人与之赛跑。无论输赢，以现在的眼光来看，这个人都会是人类的骄傲，因为他一定是人类中最出色的那一个。

我并不懂围棋，所以在今天的比赛中，认真的听了讲解员的讲解。

他们提到的一点非常有意思，在最近一段时间，围棋的发展进入了瓶颈期，顶尖棋手的棋路「同质化」严重。

直到 AlphaGo 与李世石一战才出现变化，职业棋手面对 AlphaGo「不同寻常」的棋路，有了学习和借鉴，并且在与 AlphaGo 的化身 Master 的对决与准备中，开始去尝试围棋不同的可能性。

换句话说，AlphaGo 把之前有点死气沉沉的围棋界「盘活」了。

人类跑不过汽车，我们现在仍有跑步径赛超越「身体」的极限；卡斯帕罗夫输给了「深蓝」，国际象棋的比赛仍然进行着，挑战「脑力」的极限。

AlphaGo 与柯洁的比赛还未结束，已经有棋手把 AlphaGo 视为老师，通过研究  AlphaGo 的棋路来加深自己对围棋的理解。

这也给了这类人工智能一个很好的意义，从「向人学习」到「帮人学习」。并不是谁都有机会可以亲自与柯洁、李世石等人下棋精进自己的棋艺的，但是 AlphaGo 能够给人这样的机会。

所以我们可以赋予这类人工智能这也的意义：我们为了「学习」，创造出一个不断「学习」，帮助我们「学习」的工具，所以它一定要学的比人类快，学到的比人类多。

就如同为了更快的从 A 到达 B，我们创造出了跑的比我们快的汽车。

不要为这件事情感到丝毫的恐惧和人类的挫败，因为人类最大的不同就是创造工具和使用工具。

写在最后

柯洁曾在决战前夜写到：

可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。

是的，人工智能并没有热爱。

但是「热爱」与「疲倦」是对立统一的。

格拉德威尔在《异类》一书中指出：

人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。1 万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件。