人工智慧：人類已經無法阻止？
AlphaGo是由英國倫敦的Google DeepMind於2014年開發的人工智慧圍棋程序。在烏鎮圍棋峰會上，最新的強化版 AlphaGo 和世界第一棋手柯潔比試，並同時對決五位頂尖九段棋手，AlphaGo最終獲取3比0全勝戰績。在與柯潔的比賽結束後，中國圍棋協會授予 AlphaGo 職業圍棋九段的稱號。在失去人類對手之後，AlphaGo之父傑米斯·哈薩比斯宣布了它的退役。而從業餘棋手的水平到世界第一，AlphaGo 的棋力取得了如此進步，僅僅花了兩年左右的時間。
本篇課程首發於2017年6月7日
難度係數：★☆☆☆☆
無用係數：★★☆☆☆
Go-Getter【雙關：1.雄心勃勃；2. Go圍棋，AlphaGo圍棋勝利，雄心勃勃】: ArtificialIntelligence
① KeJie is the world"s top player ofGo（圍棋）, asophisticated（精密複雜的）board（棋盤）game popular in Asia.【介紹背景：1.圍棋精密複雜，2.柯潔世界排名第一；人工智慧所進行的比賽高度複雜，面對人類對手最高端的，突顯目前達到的高度】
②Today he plays his final game against AlphaGo, an AI built by Google DeepMindthat defeatedLee Sedol（李世石）, a high-ranked South Korean player, in 2016.【修飾AlphaGo的三個手段：同位語名詞、過去分詞、定語從句】
③ Mr Ke will beplaying for pride（為榮譽而戰）only: he is already 2-0 down in theseries at The Future of Go Summit, in Wuzhen.
④ Despite thecomputer"s victory, that future may be brighter than you might suppose.【第二部分：人工智慧未來展望，樂觀態度】
⑤ Machines are teachinghumans newtactics（戰術）: in the firstgame Mr Ke"s play was inspired by some of AlphaGo"sunorthodox（非正統的）moves.
⑥ Another set ofmatches at the summit were"doubles" contests（配對比賽）between teams made up of a computer and a human player.【翻譯，打斷長句，分成幾個小句來翻譯：本次峰會，另外系列比賽是配對賽，比賽雙方各自包括一台電腦和一個人類棋手】
⑦ Inchess, at which computers have been beating people for decades, suchhuman-machine combinations, called"centaurs"（人頭馬）, are reckoned tobe stronger thaneither（無論是人還是電腦）playing by themselves—aheartening（令人振奮的）thought for those worriedabout an AIapocalypse（世界末日）.【翻譯：在國際象棋領域，電腦已經打敗人類幾十年，那麼在這個領域內被稱為「centaurs」的人機組合被人們認為比單獨的機器或者人都要更加強大，對於那些擔憂人工智慧世界末日的人來說，這是一個令人振奮的想法】
結構：
1-3：描述柯潔和AlphaGo對戰的相關信息；
4-7：分析人工智慧光明的未來（4-5：未來的人工智慧可以教會人類更多新的東西；6-7：人工智慧和人類智慧結合，會產生更加強大的力量）
▍生詞好句
go-getter: n. 雄心勃勃的人；有事業心的人(adj.: go-getting)
artificialintelligence: 人工智慧
tactic /?takt?k/: n. 戰術
unorthodox/?n???θ?d?ks/: adj. 非正統的
centaur /?s?nt??/: n. 半人馬
reckon /?r?k(?)n/: vt.推測；認為
heartening /?hɑ?tn??/: adj.令人振奮的
apocalypse /??p?k?l?ps/: n. 世界末日；大災難
▍反思
第一部分：人工智慧會給我們帶來什麼？人工智慧會給人類帶來巨大的便利，小的應用，比如客服，聊天機器人，通常客服的套路很固定；比如人臉識別；比如金融領域、醫學領域複雜數據的分析，這些加上人類最後的把控，在精細度和效率上應該會有質的飛躍；甚至在學術領域，因為人工智慧可以幫助科學家通過分析海量數據，然後描述出某些潛在模式，從而給科學家解釋提供思路和靈感。柯潔敗給AlphaGo一點都不丟人，就像我們不會因為有了相機而嘲笑一個畫家，不會因為有了印表機而嘲笑一個書法家一樣的道理。
第二部分：人工智慧是否真的會征服人類？目前人工智慧走的路子不可能征服人類，目前人工智慧主要基於大數據和一些演算法，比人類強大的地方在於，某些人類能做的事情，人工智慧的極限遠超人類，就像人類和汽車都能跑，汽車跑起來早已超越人類的極限，比如人臉識別，人工智慧是基於大數據等技術，識別能力遠超人類。但是人工智慧的問題在於只能在某些套路明確、規則相對固定的領域發生作用，而涉及到人類特性的地方，比如自我意識、情感、非理性推理、理性與感性的結合等，並且學術研究中，對事物本質的探究等方面，這些是人工智慧達不到的，事實上是遠遠達不到，因此，也無法來征服人類。究其原因，是因為人類自己對人類這些特質、內在機制的理解都非常有限，因此也不可能給人工智慧設置相關的程序。人工智慧可以在學術研究中給人類提供幫助，但是不可能取代人類。比如，人工智慧可以把蜜蜂飛行的細節全部完美記錄下來，並且通過數據分析會給出蜜蜂飛行的各種模式，甚至因此預測蜜蜂在什麼狀況下會排列成什麼隊伍，這個能力很強大，但是蜜蜂為什麼會這樣飛行，內在的機制是什麼，依靠大數據的分析是無法解答的，所以人工智慧給科學研究帶來的潛在問題是，讓很多科學家沉迷於藉助人工智慧進行描述和預測，反而會忘記學術的本質是探究更深層次的內在機制。現在已在學術領域很多方面體現出來，比如現在的所謂大數據研究蔚為壯觀，確實也取得了非常多的實際用處，但是現在很多科研機構和科研人員假定這才是學術研究，忽視更為深入的本質性的探索。如果現在人工智慧的路子真的能夠征服人類，那麼一定是因為人類過度地依賴人工智慧，不再做任何數據分析、模式探究等方面的腦力工作，就像人類過度依賴交通工具，不再跑步鍛煉會變弱一樣，過度依賴人工智慧可能會讓我們的大腦得不到足夠的鍛煉，變得過於懶惰，在這方面引起思考和反思。
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