柯潔對陣AlphaGo，勝率幾乎為0

（引用百度圖片）

「0：2」，這是人類頂尖圍棋手柯潔對陣AlphaGo的結果，柯潔再次落敗。前一盤，AlphaGo是贏了半目子。這一次，柯潔中盤認輸。不管是贏了半目，還是贏了30目，都是贏了。

為什麼人類贏不了AlphaGo呢？不管之前的李世石也好，還是現在的柯潔，結果都一樣。而且人類的勝率幾乎為0。

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首先，人是具有複雜情緒的動物，而機器沒有。

在面對陌生的環境，面對焦點聚焦的時候，不管如何的訓練得當。一旦進入場景，心中難免會出現一些心理上的波動。比如壓力感，這玩意會直接影響水平的發揮。

而機器沒有這些情感因素。對陣這樣複雜變化的棋盤，不管局勢如何變化，場景如何陌生，機器始終運行著它自己的程序。不受絲毫的干擾！

這次AlphaGo如果不像上次對陣李世石，出現bug的話，柯潔的勝率微乎其微。

其次，人是需要休息調整的，而機器只需迭代運算。

人總是要調整休息的，也是需要時間消耗的。而這段時間，柯潔要想提高戰術打法的水平，是不可能的。可是AlphaGo在這段時間，卻有可能已經運算迭代升級了。

也就是說，在這段時間內，柯潔還是柯潔。而AlphaGo卻已經完成了升級改造了，再次對陣已經不再是原來的AlphaGo了。面對的是另外一個更高級版本的AlphaGo了。

最後，機器要的只是勝率，而人不是。

很多人都在歡呼，柯潔下的漂亮，厚實，有味道等。而對比賽而言，是沒有多大用的。如果是一位低水平的棋手，AlphaGo可能贏得不那麼「漂亮」。因為機器的優化函數是保證勝率的。在確定已經取勝的情況下，機器便下得很無趣。

贏半目和贏30目對於AlphaGo來說，是沒有區別的。

（引用百度圖片）

想起了1997年，IBM研製的超級電腦「深藍」戰勝了頂級國際象棋大師卡斯帕羅夫。時隔20年後的今天，人類再次挑戰機器，其結局已早有定見。

作為旁觀者，我們關心的並不是結果本身或者機器。即便柯潔微小概率的贏了，也沒有什麼意義。我們更加關心的是機器智能帶給我們好處。比如，人類如果讓AlphaGo做陪練，水平肯定會得到大幅度的提高。其他類似的訓練，也是一樣的有幫助的。

當新的智能出現時，必將打破原有的平衡系統，我們可以利用計算機做更多的事情。拭目以待，機器智能帶給我們的驚喜。

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