（顺便提一句 ， 很多评论认为 AlphaGo 能够通过观察一个特定棋手的对局来了解他的棋风以做出相应的对策 。 至少从论文来看 ， 这几乎确定是不可能的事 。 一个棋手的对局数对 AlphaGo 来说实在太少 ， 无从对神经网络构成有效的训练 。 观察和总结一个人的「棋风」这件事仍然是人类具有完全优势的能力 ， 对电脑来说 ， 这恐怕比赢棋本身还更难一些 。 ）
这当然不是说 ， AlphaGo 应该试图去复刻一个人类棋手的大脑 。 但是 AlphaGo 的意义当然也不应该仅仅反映在它最终的棋力上 。 它是如何成长的？成长曲线具有什么规律？它的不同参数设置如何影响它的综合能力？这些不同参数是否就对应了不同的棋风和性格？如果有另一个不同但水平相当的 AI 和它反复对弈 ， 它能否从对方身上「学到」和自我对弈不同的能力？对这些问题的研究和回答 ， 恐怕比单纯观察它是否有朝一日能够超越人类要告诉我们多得多的知识 。
因此 ， 即使 AlphaGo 在三月份战胜了李世乭 ， 在我看来也是另一扇大门的开启而非关闭 。 事实上 ， 即使就围棋发展本身而论 ， 如果把 AlphaGo 的两个大脑以如此简单的方式线性耦合起来就能胜过人类 ， 那只能说明人们对围棋的规律还有太多值得探索的空间 。
而对人工智能领域来说 ， AlphaGo 和一切神经网络一样 ， 本质上还只是个大黑盒 ， 我们能观察到它表现出的巨大能力 ， 但对它究竟是如何「思考」的这件事依然所知甚少 。 在工程上 ， 这是个伟大的胜利 。 在科学上 ， 这只是万里长征的第一步而已 。
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—THE END—
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