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（1）
最近讓科學技術變得好看的事件頻發，剛熱過了引力波，阿發狗對李世石圍棋大戰又成了最近一周的娛樂中心。多少給老工程師們來了點兒柳暗花明又一村的驚喜。
（2）
年初開始看深度學習的各種消息時，最強的感受就是如今計算機功能不要錢了，什麽都能扔進去算，弄清弄不清的東西都往裏扔。追求公式簡潔漂亮的那朵雲好像已經飄過去了。當時心裏真有點兒鬱悶（此處省去一萬八千字）。
（3）
阿發狗戰勝樊麾事件讓樊麾得到一個暢談的機會，他的問答中最震撼的一個詞是“一堵牆”。跟阿發狗下棋就像麵對一堵牆。麵對一堵牆的運動還有網球，就是你怎麽打，球都會彈回來，沒有感情沒有懈怠，有的是彈力和堅實。牆上沒有洞。
（4）
李世石跟阿發狗對戰，從我對自己職業自戀的角度來看，幾乎沒想過人會贏。但有一位少年，在微博上說：阿發狗贏得了李世石，卻贏不了我。張狂少年贏了微博鬥嘴，本來沒打算看比賽的，居然就被他挑唆著看了十幾個小時的圍棋賽。
（5）
少年是當紅當頂圍棋手柯潔。
與其說是看圍棋賽，不如說是聽八卦聽聊天。難得有某個行業做到頂端的人還能坐下來很真實地跟這個世界說實話。這是個難得的機會。
少年說李同學這樣走得不大好，那樣也不怎麽對。哎，還真的感覺到了他的棋感。圍棋經他一解釋，變得易懂好看了。從前看我爹整天醉心圍棋甚為鄙視，都是些小肚雞腸局。什麽行業都要跟高人玩兒。
（6）
少年說現在女棋手越來越弱，不敢跟芮乃偉芮奶奶那個年代比，也不敢跟後來的姑姑們的年代比，因為現在女孩兒在棋院追求者太多，根本無法專心下棋。下棋的女孩兒也越來越少。這是一個回歸自然的年代，做鐵姑娘如逆水行舟，屬於革命年代的故事。
（7）
少年說從前的棋仙棋聖其實並沒有那麽強大，是我們把他們看得高大了。那些年代，棋手到了三十多歲，也就下了幾千局棋。而現在，網絡時代的棋手們，得以從小在網上大把練習，十幾歲就已經下了幾萬局。所以新一代棋手們，都相當厲害。他們受到的訓練在一定程度上類似於李同學對麵的機器，長輩們也說90後的圍棋也叫暴力圍棋。
（8）
少年在去年跟李同學比賽前跟記者說：是傳奇落幕的時候了。少年在跟李同學的交鋒中以8勝2負的成績碾壓對手。賽前記者跟少年說，李同學覺得贏你有五成機會，少年回答：如果一共有一百成，他有五成。
難以想像這是中國長大的孩子，還能活到贏世界冠軍。這樣的孩子在中國文化裏不是早就被碾壓死了嗎？何況還是圍棋界，那個人人不說話個個不會笑的領域？
（9）
解說圍棋的還有位做人工智能的大學老師。老師了解一些人工智能的蹊蹺，也熱愛自己的職業，所以堅信機器穩贏。老師的話我記得不多，不過他提到有科學家研究人腦的運動，在下象棋時主要是邏輯思維，而下圍棋時，則有大量圖像思維的成分。
他也說，圍棋甚至於像一種語言。孩子從小學，棋感會很好，而成年人學習就很難達到那種感覺。我體會這大概是說下圍棋時所需的圖像思維與邏輯思維的揉合，像娃娃學語言一樣，成長初期更容易掌握。
（10）
從網絡上看到一個詞，叫暴力計算。“暴力”描述的正是我當初看到什麽數都扔進去算的感覺。所謂的機器學習，實現起來就是不怕數據大。那個不久前，還在為快速傅立葉變換的一個碟型要用幾個寄存器而糾結的世界，已經全然不把計算看成瓶頸了。
（11）
現在機器能識別人臉，能識別手寫體，並且在這些識別方麵遠超出了人類的能力。也就是說，它們用不同於人類的辨識方法，用它們自己在千錘百煉的識別過程中總結吸收的方法戰勝了人腦。我也十分虔誠地相信，阿發狗在錘煉中得到了類似的真經。它不會計算錯誤，它不會感情波動。它必定能贏所有的對弈。隻要不斷電。
（12）
所以，在第四局阿發狗開始犯渾，下出無理棋的時候，我堅信這是穀歌在作弊，程序的參數被調整了，他們想讓這場比賽好看。我在那個瞬間突然忘了，所有的程序在隆重展出時總會出毛病，自己測不出的bug必須在顧客來訪領導驗收的時候出來人來瘋。
（13）
那個時刻，少年狂喜，為李同學，為自己，為棋盤上的每個棋子。他在轉播室裏嗔怪：這幾天大家都罵我，我說阿發狗下不過我，連棋界的同行也都罵我，氣死我了。說著，他把自己曾經置頂，後來被各種批評幫助後拿掉的那條微博重新放在了自己的頭條：阿發狗贏得了李世石，卻贏不了我。
（14）
阿發狗自己在訓練中左右互搏，估計練習過數以萬計的賽局。但它還是沒能學會最基本的圍棋章法，下出了普通學生學習圍棋三天後就不可能下的蠢步。
人類的積累漫長但不愚蠢，師傅教給徒弟的是剔除了蠻幹部分的精華。當機器想把圍棋漫長的發展史在暴力計算的過程中提煉出來時，它需要真正的師傅。那些型，勢，感，那些圖形，那些在邏輯與圖像之間模糊且銳利的招法，似乎比識別手寫體和麵孔要棘手。按勝率計算，機器可以算出大部分的勝利，但是稍有錯誤的時候，圖像識別隻是“不好意思，認錯人了”，棋賽則是滿盤皆輸。
（15）
有人問，這次人機大戰的結果是什麽？有人回答：圍棋贏了。
（16）
用深度學習、神經網絡實現的這些應用，是在前幾十年神經係統研究的理論基礎上，配以豐富有力的軟件和硬件來實現的。這些實現的過程，反過來也在幫助人類進一步認識人腦的成長和學習過程。比方說阿發狗學會了什麽，沒有學會什麽，對人認識自己也是一種啟發。
（17）
Rethinking Innateness是神經網絡方麵的經典課本。它不光是AI工作者的必讀課本，也是父母、老師養娃工作者的必讀課本。
