对于这场比赛的结果，大家基本呈一边倒的态度……但对AlphaGo未来的命运的畅想，简直让人大开眼界。
文
| 宇多田
前天，你的朋友圈是不是被柯洁和那只比谷歌自己还有名的“狗”给刷屏了？
至少在现场，当我们望着各路媒体抗着长枪短炮往棋院里冲的架势，就应该能猜到，
在未来两个月甚至更长的时间里，一定会有以下场景出现：
围棋高手与爱好者们忙着分析AlphaGo的“作战策略”；程序员们则会陷入新一轮研究Google深度学习技术的热情里，还有那群最近正意气风发的人工智能创业公司，他们的腰杆子大概会挺得更直一些……
那么大多数普通人呢？是否真的如许多媒体在这1年里所渲染的一样，除了被人工智能所震撼以外，也会恐惧以“狗”为代表的人工智能终有一天将取代人类、统治地球？
前天的现场，
就在柯洁一边“恭维”Google 强大的技术能力，一边强调自己会“不惜一切手段”去战胜这只狗的时候，座位后面传来一句“悠悠”的感叹：“难啊难”。
柯洁：我会有必胜的心态和必死的信念！
大概就是这三个字给了我们一些灵感，突然迫切想知道那些与技术圈不沾边的年轻人们究竟是如何看待这场人机大战的。因此，36氪国际新闻组的童鞋们突发奇想搞了一次“小调研”：
随机通过网络和线下的方式对将近600名“相关人选”（大约为18~34岁的国内外年轻人）进行了调查，得到了将近500份反馈。
当然，为了降低操作及统计的复杂性，我们只问了两个简单的问题：
1.你觉得这次大战，柯洁会赢还是狗会赢？
2.对于Google的AlphaGo，你们最关心最想知道的问题是什么？
结果，非常有意思，可以说既在意料之中，也在意料以外。
“这个老掉牙的问题还要问，烦不烦？
”
事实证明，这一年来，AlphaGo不仅赢了比赛，也赢得了人心。
因为有将近70%接受调查的受访者几乎脱口而出：当然是狗赢！我们赌狗！AI会碾压人类，这还用说嘛！
甚至还有人表示：“想看到这只狗如何‘统治’世界”“人类进化的太慢了，没办法”。
（这兴高采烈的语气，反正我们是看不出什么“恐惧”的情感色彩）
当然，也有不少受访者仍然怀有“人定胜天”的信念。但有意思的是，
他们的选择有一种为柯洁加油鼓劲儿的态度——还是支持一下人吧，万一胜了或是AlphaGo出bug了呢……
不过，也有人的态度异常谨慎，认为这是一个不能做出评判的问题。他们认为，这还要参考人类棋手们当天的发挥状态以及新版AlphaGo的真正实力（不过，有人说“慢棋”或许能够为人类棋手赢得翻盘的机会，你觉得呢？）。
不过最有意思的是这个回答：不管谁赢，反正都是主办方赢（微笑脸）。
其实对于这个问题，几乎没什么悬念。只是在比分差距的大小上可能会存在一些意见上的出入。
连围棋九段古力在会后接受采访时都说了，新一代AlphaGo应该会比年初的Master更加强大。而后者，曾经在今年年初以60连胜，让整个中国围棋界丢掉了最后的防线。
一位经常混迹聂卫平围棋社的受访者向36氪表示：
“
这一次对决将是5:0。从此以后，再无人类和计算机比下棋，就像现在没有人和汽车赛跑一样。周围的棋友都是这么认为的
。
”
不过，最意味深长的大概是这样一个回答：
“
柯洁即便这次赢了，他的意义也已经不大了。只要AI突破了战胜第一个人类的那一步，这个事情就基本不可逆了。深蓝下国际象棋战胜卡斯帕罗夫后，虽然很多后来的天才棋手可以超过卡斯帕罗夫，但他们已经不可能战胜深蓝，因为算法学习的速度是指数增长的。
因此，在人脑研究并反向学习AlphaGo的同时，AlphaGo又在这一年里把他们翻来覆去都“烹”了一遍……
”
年轻人对AlphaGo的脑洞你不懂
对于第二个问题的反馈，我们其实有点惊讶。因为受访者的很多想法都非常新颖、毒舌，而且有的与人工智能研发者很多有趣的点子不谋而合。譬如：
-
人类早就输了，我们就想知道狗与狗之间什么时候来场对决？这样更有意思一点。（嗯，Google已经在用几个AI一起玩游戏的方法进行实验了）
-
我们要看狗们一起和人玩狼人杀！
让狗当狼人！看看能不能把人类碾压！或者N只狗自己玩狼人杀……（提醒一下，一只狗的价格很昂贵好吗）
-
这已经不稀奇了好吗？什么时候人型版的AlphaGo能打乒乓球比赛战胜张继科和马龙？（等到这只狗出现，估计他俩就老了）
-
什么时候能买到这么聪明的机器人？中国什么时候能做个破解版？
-
想问……请问柯洁是单身吗？
此外，他们的问题不但更接地气儿，也让我们隐约看到了人工智能技术的训练及落地究竟会是一个什么样的走向。
我们总结了一下，这些人大概对这只狗基本有三个方面的疑惑：
-
如果被打败了，真的很想知道AlphaGo是怎么胜的，我们到底差在哪里？它肯定也会有弱点吧？
-
既然人类败局已定，那么像阿尔法狗这种人工智能机器人，距离其全面超越人类，究竟还有多远？
-
赢了又怎样？用机器代替人脑究竟有什么意义？它究竟能帮到我们什么？其商业价值到底在哪里？难道只是证明了人脑可以被AI碾压？
围棋峰会将于5月23日在乌镇举行
第一个疑惑：挑苹果的故事
对于第一个疑惑，或许应该由AlphaGo背后的这支顶级人工智能开发团队DeepMind来解答。只是很可惜，他们并没有出席这场发布会（但你会在5月比赛现场看到他们）。
与一年前的解释大致相同，DeepMind团队通过录像告诉我们，新版AlphaGo的核心仍然是蒙特卡罗树搜索（MCTS）。
如果直接给你解释“蒙特卡罗树搜索就是根据某一个节点R去随机寻找另一个节点T”，这听起来会有点费力。
其实早在去年，《人民日报》就给了这个看起来高大上的算法一个非常通俗易懂的解释：
“
假如篮子里有1000个苹果，让你每次闭着眼睛找一个最大的，可以不限制挑选次数。于是你闭眼随机拿了一个，然后再随机拿了第二个与第一个比较，留下最大的；然后再随机拿一个，再比较留下最大的……这样循环往复，拿的次数最多，挑出最大苹果的可能性就越大。但是，除非你把这1000个苹果都挑一遍，否则无法100%肯定自己拿的是否是最大的那只。
”
换句话说，这个算法就是由n多个随机结果去逼近所需要的精确结果。
接下来的东西就比较好理解了。
根据介绍，AlphaGo采用深度学习技术训练形成的两个网络之一——“策略网络”能够对所有落子位置进行概率分布，随后把生成的概率信息反馈到蒙特卡罗搜索树中，通过上面的“苹果比较过程”，逐渐生成一个最符合人类棋手思维的可行下法。
