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下棋一直被认为是一种挑战智力的游戏，棋类比赛。也因此被看作是人工智力发展的一个标尺。
当IBM制造出来的“深蓝"击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，面对比国际象棋计算量大无数倍的围棋，却只能投子认输。
对一名高水平棋手而言，除了要掌握基本的计算技能，还要通过大量练习培养一种很重要的“棋感“。关键是这种经验一类的东西似乎总是表现为不可言传的形式存在着，让惯于去具体执行的计算机程序无从下手。所以围棋上，相对于电脑选手，职业棋手是胜率高。
直到阿尔法围棋腾空出世，将顶尖高手李世石击败，人类才终于从智力上对电脑赢家心服口服。最近柯洁五段又同阿尔法狗对弈，终以0：3落败，人们不禁惊呼，厉害了，阿尔法狗！
然后人们感兴趣的是，这个阿尔法围棋，它到底厉害在哪里呢？
原来，阿尔法围棋的杀手锏是一种名为“机器学习"的电脑技术。在此技术下，机器可以模仿人类的学习过程，通过摸索去找到合理解决问题的办法。而实际上，这不过是一种仿生学的应用，只是电脑模仿的对象是比较复杂的人类神经元，通过运用神经仿生技术，电脑自己构建了一个不断学习的神经网络系统。
具体的原理是，神经元的运行机制是通过“突触"彼此相连的，上游神经元发出的电脉冲在突触的作用下传到了神经元下游，如是反复，当某个突出经常被使用，那么它的联通效率就会变得高一些。其中的人类认识还存在的局限在于，怎样的联通会使其效率高一些，联通效率的提升是以怎样的方式让人类获得了新的思维，而这，还是未解之谜。
尽管如此，人类日新月异的科技进步仍具有一种势不可挡的神奇力量，当计算存储能力，计算方法，大数据这“三大突破”像潮水般袭来，人类面临的认识局限竟不攻自破了，于是，电脑像人类一样进行“深度学习”难题也就迎刃而解了。
所以不可思议的事情发生了。一个人类的围棋高手需要经过十几年大量艰涩的专业训练才能成才，而一台电脑要达到一流高手的境界，可能连半年时间都不用。就像击败李世石九段的阿尔法围棋，三个月之前只是职业初段水平，如此巨大的潜力真是让人难以想象。
越是复杂的问题，电脑比人工越容易显示其无可比拟优越性。而对待一些简单的问题，电脑反倒要滞后一些了。比如人类能造出比跑步还快的，汽车飞机，却至今仍造不出一台走路机器人，就像那些身怀绝技的机器人，他们其实一直都不会骑自行车哦！
想想这个人类制造出来的神奇的阿尔法，我们是不是可以明白，能变大也能变小的，能复杂也能简单的，真正的神奇，是人类不断向文明迈进的步伐。
世界上最优秀的计算机程序员说过，其实电脑最大的漏洞不是计算机，而是人类。什么意思？这个说法是基于，计算机的漏洞是可以快速修复的，而人的弱点是很难修复的。
原来，人性的弱点比计算机的漏洞更容易利用和攻击。
这就是解铃还须系铃人的道理吧。那么，这个坚持“深度学习"的超厉害的阿尔法，反过来的，它会不会以它从人类身上汲取到的意识精髓，反过来能修复人类自身的弱点与缺陷，更深刻地启示，精进人类自己呢？
这像是一个有一点充满科幻色彩的问题了。
但厉害的阿尔法狗，也许真的可以解决掉这个神奇的命题。
未来，充满着不可尽数的可能。
那么，就让我们在思考中畅行，去尽快地唤醒沉睡在我们头脑中的那个属于我们自己的，对我们无比忠诚的阿尔法狗吧！
我们会发现并进入一个更新的世界。
你们说呢？
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