早在今年初，圍棋人工智能AlphaGo化身Master之后創(chuàng)造了連續(xù)60場對人類不敗的恐怖戰(zhàn)績，圍棋界都希望能夠一名大神站出來打敗AlphaGo，以證明人類的實力。
而在今天，目前等級分排名世界第一的中國棋手柯潔與AlphaGo開啟了人機大戰(zhàn)的第二局，最終，柯潔執(zhí)白155手中盤落敗，總比分0比2不敵AlphaGo，雙方的第三局比賽也于27日10：30正式進行。
昨天第一場大戰(zhàn)直播時，《未來地圖》作者、人工智能商業(yè)戰(zhàn)略創(chuàng)新專家吳霽虹教授，就#國手柯潔能戰(zhàn)勝阿爾法狗嗎# 這個話題也進行了網(wǎng)上觀賽、討論。
三次里程碑級的人機大戰(zhàn)
說到人機大戰(zhàn)，其實并不新鮮。這并不是人工智能第一次挑戰(zhàn)人類。早在這之前，歷史上就共有三次里程碑級的人機大戰(zhàn)。
1997年，IBM深藍贏人類棋王卡斯帕羅夫。在第六局，“深藍”一路強攻，僅用一個多小時，雙方僅走19步，就讓卡氏俯首稱臣，取得了決定性的勝利。
2011年，沃森參加綜藝節(jié)目《危險邊緣》。沃森在前兩輪中與對手打平，而在最后一集里，沃森打敗了最高獎金得主布拉德·魯特爾和連勝紀錄保持者肯·詹寧斯，獲得了100萬美元的資金。
2015年，Google的AlphaGo對戰(zhàn)圍棋大師。要知道，圍棋中棋子的走法甚至比宇宙中的天體數(shù)量還要多。為了搞定圍棋近乎無限的可能性，谷歌開發(fā)了名為AlphaGo的人工智能系統(tǒng)。研究團隊在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中輸送了來自專業(yè)圍棋選手約3000萬種走法，并讓它通過名為強化學(xué)習(xí)的試錯過程來掌握如何創(chuàng)建自己的策略。
與之前深藍和沃森不同，人工智能不僅僅是外界輸入給他更多的信息，而是訓(xùn)練它，通過學(xué)習(xí)和分析結(jié)果來判斷最優(yōu)策略。再通俗一點的說法就是，DeepMind先用已有的圍棋技巧來訓(xùn)練AI，稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning），然后讓AI和自己對弈，通過深度學(xué)習(xí)讓其掌握如何贏得圍棋比賽的技巧。
科技大佬普遍不看好柯潔
不過，這一次對決普遍不被看好。盡管柯潔自己早在李世石大戰(zhàn)后在個人微博中放出豪言：AlphaGo贏不了自己。但是仍有同行高手認為，柯潔贏一盤的幾率大概只有10%。
除此之外，科技大佬們也普遍不看好柯潔。觀戰(zhàn)的吳霽虹教授認為，這是有一定道理的。她概括出以下4點原因。
1）AlphaGo在比賽中，100%只專注比賽獲勝上；但人類會有很多思考，包括緊張感、舒適度都會干擾和影響下棋；
2）AI在毫秒內(nèi)，就能記得過去所有的海量賽事，從中學(xué)習(xí)最佳路徑；但人類的記憶早就比不上AI了；
3）AI在比賽時，能連接（有）成千上萬的子AI（計算機），獲得秒殺的計算能力，但柯潔只能用自己的一個大腦；
4）AI永遠不會有挫敗感而影響下一步棋，但人類在比賽過程中，會有挫敗感而放棄或影響下一步棋子的正確走向，哪怕是瞬間的這種感覺。
以上任何一個原因，都有可能讓柯潔敗在AlphaGo之下。
號稱人類最后智力高地的圍棋都快被攻陷，
以后小孩是不是一定要學(xué)編程？
說到這個話題，
吳霽虹教授認為這是一個偽命題。
吳教授認為，AlphaGo與柯潔對決，不要被人機比賽的結(jié)果迷惑。無論結(jié)果如何，這僅僅是人類價值中的一點點，不就是一個圍棋賽嘛，它不是人類智商和情商的全部??！
即使AlphaGo會贏，AI也是有局限的。它能在很狹窄的領(lǐng)域超過人類很正常，就像揮舞一個錘子的力量大過揮舞一個拳頭的力量一樣，難道我們就只學(xué)習(xí)揮舞錘子了嗎？人類可做的事遠遠多于AI。
更重要的是，AI和柯潔看未來是如何的不同？AI看未來是居于過去數(shù)據(jù)、規(guī)則，AlphaGo根據(jù)過去數(shù)據(jù)、嚴格執(zhí)行規(guī)則，因此，它困在數(shù)據(jù)和規(guī)則的黑籠子中。而人類看世界，從兒時起，可以無限造夢、創(chuàng)造無限未來，人類一直如此，甚至創(chuàng)造Al。因此，小孩應(yīng)該學(xué)習(xí)獲得創(chuàng)造力的一切知識、技能、和能量，并學(xué)會人文關(guān)懷，讓世界更美！
5種創(chuàng)新教育模式
“教育不是住滿一桶水，而是點燃一把火?！?/span>AI將會助力它的再次燃燒。
今天，我們已經(jīng)看到，傳統(tǒng)教育越來越招架不住海嘯般襲來的AI沖擊。正是人工智能，挑動了教育這根培養(yǎng)人才的中樞神經(jīng)，正在誕生一批創(chuàng)新教育模式。
模式1：AI驅(qū)動的個性化教育模式
其特點是AI與教授聯(lián)手，完成教學(xué)任務(wù)。例如，在美國喬治計算機學(xué)院，有一門課叫作“人工智能概論”。這個課程的特點是，以問答方式授課：學(xué)生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學(xué)生參與，提出了超過1萬個問題，其中，40%的問題是由助教吉爾回答的。一個學(xué)期下來，在這1000多名學(xué)生中，只有一名學(xué)生猜測，吉爾可能是一個機器人。讓眾人驚奇的是，吉爾確實是一個機器人，而且教了他們整整一個學(xué)期！
模式2：用AI 評估教學(xué)質(zhì)量驅(qū)動的模式
基于AI來評估教學(xué)質(zhì)量，開發(fā)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)的特點是：用教學(xué)活動、作業(yè)、評價等指標(biāo)，來優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式。系統(tǒng)中的所有指標(biāo)都是可量化、可視化、可互動化的。
模式3：基于游戲角色驅(qū)動的教育模式
EMMORPGs（多人在線角色扮演教育游戲）模式的特點是，學(xué)生可以在一個虛擬的空間邊做邊學(xué)，只要動手操作，就能學(xué)習(xí)。例如，學(xué)醫(yī)的學(xué)生，通過動手做解剖，從而獲得相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識和技能。這里你能感受到，教育可以是“專業(yè)”而“碎片化”的，并不一定是傳統(tǒng)的大而全的機構(gòu)組織。
模式4：基于解決專項問題驅(qū)動的教育模式
解決人類懸而未決的問題，也許是教育的重要目的之一。這個項目有兩個重要的教育模塊。一個是管理課程，目的是教授學(xué)員如何成為醫(yī)療項目工程的管理者；另一個是專業(yè)課程，由13 個與項目有關(guān)的垂直學(xué)科組成，目的是讓學(xué)生成為這個領(lǐng)域的頂尖專家。
模式5：慕課平臺驅(qū)動的教育模式
慕課的誕生，最開始是作為計算機教程，第一個慕課平臺創(chuàng)建于2008 年。之后，它被廣泛應(yīng)用到各個教育領(lǐng)域，以致2012 年被稱為“慕課年”。這進一步刺激和促進了慕課革命。緊接著，在可汗學(xué)院之后，有三大慕課平臺誕生：EDX，由一個哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院的非營利服務(wù)提供商創(chuàng)建；Coursera，一個與斯坦福大學(xué)合作的平臺；Udacity，由塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）教授創(chuàng)建，這是他在斯坦福在線教育的一個計算機課程，也是一個以盈利為目的慕課教育平臺。以上三大平臺迄今已經(jīng)為超過1200 名學(xué)生提供了各種專業(yè)課程。
人類今天如果想要不被取代，必須學(xué)會學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)，而這是每一個人都可以做到的。無論做什么，保持思想和行動的創(chuàng)造力，畢竟，這是我們?nèi)祟惻c動物的本質(zhì)區(qū)別。剩下的，交給AI。讓AI為人類工作，讓AI解決那些還在阻礙人類幸福的難題。
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