3月10日AlphaGo与李世石五番棋第二局在韩国首尔四季酒店战罢，AlphaGo执黑中盘获胜，2比0卓越李世石，AlphaGo率先来到了本次比赛的赛点。随着人机大战局势陷入胶着状态，关于“人工智能”的大讨论也成了鼎沸之势！AlphaGo在第二局的胜利，比首局更令人信服，即使从人类的角度来看，李世石全盘也没有太明显的失误。难道人类真的守不住更后的壁垒，要全面溃败输给“人工智能”？ AlphaGo对于人类的未来到底有着怎样的意义？黑马程序员全程跟踪此次世纪大赛，并时时为大家带来更独到的见解！

首先，黑马程序员要跟大家介绍一下，何为人工智能？AlphaGo到底是什么？

根据维基百科的定义：“智力或智能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括以下几点：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。”其实人工智能就是人工的表现形式。

早在1950年，人工智能的概念就已经被英国的数学家阿兰?图灵在曼彻斯特大学提出。当时阿兰?图灵提出了 “图灵测试” 理论，具体为一个人和一台机器在隔开的情况下接受测试，要求提问者不断提出各种问题，从而辨别回答者是人还是机器，如果机器有 30%的回答骗过了提问者，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能，即人工智能。

随着人类科学的飞速发展，人工智能越来越引起人们的关注，尤其是大公司的关注。IBM、Google、Facebook 和百度等国内外科技巨头们纷纷加强自己在人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家。AlphaGo就是在这样的背景下横空出世了！

AlphaGo是一套为了围棋优化的设计周密的深度学习引擎，使用了神经网路加上MCTS，并且用上了巨大的谷歌云计算资源，使用了GPU的通用计算能力。AlphaGo的特点在于充分利用现在的机器学习技术，可扩张的架构，它不仅仅是用一台超级计算机，而是可以利用谷歌庞大的计算资源来做这个深度学习，提升学习能力。谷歌提供了世界卓绝的计算机科学家和机器学习专家和全世界更庞大的谷歌后台计算平台。

为了攻克围棋，Google 创建了 AlphaGo 系统，将高级搜索树与深度神经网络结合在一起。神经网络通过 12 个处理层传递对棋盘的描述，这些处理层包含数百万个类似于神经的连接点。其中一个神经网络 “策略网络”选择下一步走法，另一个神经网络 “价值网络”预测比赛胜利者。

所以说，此次人机世纪大战，AlphaGo 用到了 1202 CPU，176 GPU和100 多名科学家，而另一边李世石，则是一个人脑加一杯咖啡。

对于此次AlphaGo的不俗表现，黑马程序员深度解析人工智能对于未来的意义

围棋是相当感性的项目，它不像象棋每个子都有价值计算，目标明确就是将死对方的王，不被对方将死。围棋的形好坏是相当感性的，对优劣的判断也不是纯计算的结果。把人类感性的东西，通过计算机庞大的计算能力和高水平的人工智能程序来解释，通过机器的自我学习来提升，这本身就是一个具有里程碑意义的事情。

但是，这次AlphaGo取胜并不意味着人工智能已经超越人类智能。因为人类智能包括很多方面，棋牌游戏只是其中很小的一部分能力。举例来说，目前人工智能依然无法在多玩家同时对战的德州扑克游戏中稳操胜券，也无法在股市这样的无法获知玩家信息的游戏中取胜。他们也无法做到品尝食物这样的人类基本能力。而且，人工智能现在还一直没有办法攻克自然语言这一大障碍！

所以说，目前的人工智能依然处在非常早期的阶段，当然也没人知道未来某天机器是否会具备自我意识的能力，乃至更加不可预测的后果。人们理想中所追求的人工智能——智能机器人，就是只要你告诉它做什么，它就能完成，目前的发展还是相对的只是在局部的概念和含义。从现实的角度讲，人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来如电影中人工智能机器人的出现，并非天方夜谭。

近些年，人类已经在自然语言处理和机器视觉上取得了长足的进步，你也能看到越来越多的产品标榜了这些功能。但是人工智能还有很长很长的路要走，或许当未来某一天，AlphaGo 在某项智力比赛中赢了人类，然后心花怒放并喜形于色的时候，这才真正到了恐怖的时代。

所以，黑马程序员认为真正的“人机大战”，在人工智能技术的全面发展过程之中。人工智能的利用价值毋庸置疑，它可以提高效率，优化生产，进行高危作业等。但关键问题是，人类如何去引导、规范、限定智能技术发展的方向、界限和目的。