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本文摘要：前不久，Deepmind在《大自然》上公开发表论文，讲解了“阿尔法狗”（AlphaGo）获得的重大进展。

前不久，Deepmind在《大自然》上公开发表论文，讲解了“阿尔法狗”（AlphaGo）获得的重大进展。与之前的版本有所不同，AlphaGoZero几乎不必须人类棋谱，从零开始自自学，要用3天就以100∶0的压倒性成绩，打败曾输掉下韩国棋手李世石的那版AlphaGo。人工智能（AI）与人类的关系，在2016年的AI愈演愈烈后倍受注目。

对于等价规则的博弈论问题，AI是必须人类的科学知识获取“第一推展”，还是可以自己从“元规则”开始重复实践中总结，发展出有科学知识体系，是个有意思的问题。对于像“打砖块”这样的非常简单游戏，AI从零科学知识开始重复试玩版，超过多达人类玩家的分数，2015年就构建了。但是棋士这样简单的游戏，人们还有疑惑，或许人类获取一些科学知识对高水平AI是必须的，从零科学知识开始或许AI不会陷于局部陷阱中出不来。

现在AlphaGoZero得出了答案：对于AI来说，人类对棋士的科学知识累积不是必需的！而且从零科学知识开始训练，可以超过更高水平。人类棋谱中有一些“偏见”，如一些自以为准确的本能定式下法，只不过反而制止了学习者超过更高水平。AlphaGoZero从零开始自自学，几乎不不受人类棋谱的“污染”，就可以突破“偏见”，确实转入权利的天地，超过更高的水平。

AlphaGo能不倚赖人类的科学知识就自学顺利，其关键之处在于：棋士是有确认规则的，是一个“客观”的游戏。不必须人主观评判，机器按行棋规则下，终局就有确认的胜败结果出来。

这样，AlphaGo的自学就不必须人类的介入，几乎可以自动展开海量的实践中。AlphaGoZero的顺利，是自自学方法的突破，也是“实践中检验”哲学原理的顺利。人类的社会活动或者AI的博弈论，必须通过实践中大大提高效率与展现出。

实践中总是必须在一定的规则之内展开，这是基础，就如平稳的社会、现代银行体系、棋士的行棋与终局规则。实践中时，人类本能地会糅合前辈的一些“经验”作为思维的出发点。学校、政府、公司都有教育体系，正如棋士AI不会自学人类高手的棋谱分解“策略网络”作为优先选择。

然而这些“经验”，究竟能起什么样的起到，有一点仔细观察。在实践中严重不足的情况下，参照前人经验与人类棋谱，似乎是有益的，需要较慢“上手”。但是，在发展遇上瓶颈的时候，有可能就不会展现出前人经验的严重不足，照本宣科不会容许思维，无法突破。

想要获得突破，就必须从本原抵达，勇于猜测，舍弃偏见大胆实践中自学，下出有“新手”，做出改革。这解释，人类的实践中活动可以糅合前人的经验，但是如果有了好的实践中对系统自学框架，几乎可以展开摒弃，获得理论突破。中国改革开放的历程也解释，全社会持续大大地自学与主动变革实践中，正是社会奋发向上大大获得突破的哲学基础。

AlphaGo虽然再度愤慨世人，但须对AI的较慢发展和难以置信实力深感神伤。目前，AI仍只是人类的工具，还没自己的思维。

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