由“围棋”引发的商业思考!

网剧《棋魂》一经播出,就受到了极大的好评,很多人说:“围棋竟然这么有趣!”现在掀起了一股围棋热,大家争先学围棋,下围棋。上一次围棋热是因为“人--机围棋大战”。简单回顾一下事件。

2016年3月,阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜。

2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师”为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩。

2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。

2017年和2018年人工智能行业一路高歌猛进,各种人工智能项目如雨后春笋般涌现。

但是好景不长,2019年人工智能行业的融资数量和金额呈现出断崖式的下跌,资本纷纷往头部企业集中,小公司生存艰难。即使是头部企业也在上市途中遇阻,裁员收缩的消息不断。

为什么会出现这种现象?

投资者生怕错失了人工智能的红利,纷纷提前入场,而人工智能新企业也想趁着这股“东风”飞起来。

可是,大家都忽略了一个问题,没有踏实的底层基础建设,只靠光鲜亮丽、高大上的噱头,是不可能长久发展的,正如不明白阿尔法围棋到底是如何学习的,只靠臆想是不会有好的结果的。

大家会说:"阿尔法围棋不就是输入了数10万局围棋谱用以学习,然后分析棋局的定式和得失,最后生成了自己的策略算法。"

是的。

但是,这只是阿尔法围棋1.0版的方法,也就是战胜李世石的那个版本。

阿尔法的研发人员觉得,阿尔法围棋把人类的10万个经典棋谱全部学会,也只是相当于古今中外所有为其高手合战一人罢了。

这也就能战胜个李世石,并不能登峰造极,因为它需要更强大的为其高手经验喂养。

所以,之前所有的推到再来,从最底层的逻辑方法着手?

围棋最底层的逻辑是什么?

围棋规则。

因此,工程师对新一代阿尔法围棋没有棋谱的喂养,只是告诉它最基本的围棋规则,然后用两个围棋“小白”机器人宝宝开始对弈。

一切从零开始,每天下一百万盘,阿尔法围棋建立了反馈体制,每盘棋都在不断地优化算法,直到与柯洁对战前夕,阿尔法围棋2.0诞生了。

最终柯洁以0:3落败。

柯洁说:“它的弱点暂时没有看见。我觉得以前AlphaGo还是有弱点的,但现在它对棋的理解和判断远胜于我们了。它在第三盘下出了一步令我感到寒冷、绝望的一步棋,浑身都感到颤抖。”

阿尔法围棋2.0版本比1.0版本,厉害太多,关键在于1.0版本体现的是人类围棋的智慧,而2.0版本则是基于围棋底层原理的机器人智慧。

聂卫平说:“阿尔法围棋最可怕的地方在于,它让我们知道,人类根本不懂围棋。”

这句话颇有韵味,以为其高手的经验智慧喂养的机器人是不行的,而只是告诉机器人底层原理,经过它自我学习,优化算法形成的机器人智慧已经超过整个人类为其水平。

围棋领域况且这样,其他领域呢?

这也就说明,凡是过多加入人的经验智慧的机器人,优化出的算法,也许根本就不是最优的真正算法,而扎根于底层逻辑,优化出的算法才能从根本上解决问题。

这也说明了,为什么很多打着人工智能的项目最终失败,原因是加入了太多的人的智慧,所以并不能从根本上解决问题。

现实版“钢铁侠”马斯克说:“一切思维都要依照物理学的“第一性原理。”

他就是按照第一性原理推出了特斯拉汽车。

“第一性原理”其实就是事物的底层逻辑。

因此,我们做事要会正确的思考,从底层逻辑出发才能从根本上解决问题。

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