階梯上的思索
為何我寫作？------我心中所蘊蓄的必得流露出來，所以我才寫作。
盡管AlphaGo威風凜凜不可一世，但它依舊隻是一個非常強悍的算法，而非真正意義上的智能，而且，連智能的初級形態都稱不上。
還記得發生在2014年夏天的事嗎？英國雷丁大學發布消息說有一台名叫尤金•古斯特曼的聊天機器人（其實是電腦程序）成功地讓人類相信它是一個13歲的男孩，成為有史以來首台通過圖靈測試的計算機。很多媒體聞之嘩然，並立即發布各類聳人聽聞的報道，說這是人工智能發展史上的一個裏程碑事件，人類的智慧將受到嚴峻挑戰雲雲。
圖靈測試是計算機祖師爺阿蘭•圖靈首先提出來的，目的是為了檢測機器是否擁有智能。怎麽才能做出這一判斷呢？很簡單，問它一些隻有人才答得出的問題。假如它能讓問問題的人誤以為談話對象是人而非機器，那麽就可以證明此機器也擁有和人一樣的智能。
假如尤金•古斯特曼真的擁有聊天智能的話，那這世界的確要亂套了。想想看，我們今天是怎樣依賴於各種電子設備和外界交流的。電話、微信、郵件、論壇……別的不說，就說論壇灌水這一項吧。依據尤金•古斯特曼所具有的智能聊天能力，讓它做點諸如往論壇裏跟帖、點讚、拍手、叫好的事應該不算難吧！事實上，本人每次發帖後倒是很想找些灌水機器人來給捧捧場，把帖子頂到置頂位置。然而奇怪的是迄今為止竟沒人來兜售此項高級技術。你們難道是想肥水不流外人田，隻管自己置頂，不管他人的帖子慘遭冷落？還是覺得一個臭寫博客的，能有多少財力購買這種高技術？告訴你，為了置頂，咱可是願意出高價的喲！
當然，真正的原因是，尤金•古斯特曼也好，AlphaGo也罷，充其量不過是高級算法，當然，是非常高級的算法。
出於市場宣傳的需要，各大廠家非常願意把所生產的電子產品冠以“智能”之名，像什麽智能手機、智能電視、智能汽車、智能手表等等。假如我們非要講究語言的純潔性，那麽上述這種對“智能”一詞含義的挪用就如同對“小姐”一詞的挪用如出一轍。
什麽樣的產品才能算真的擁有智能呢？試想，假如有一天人類能和Siri進行如下對話，人工智能恐怕就真的進入嶄新的時代了：
【人類】Siri，你好！
【Siri】人類，你好！
【人類】Siri，我的通訊錄裏有沒有一個叫床鋪的人？
【Siri】沒有人叫床鋪，不過有一個唐納德•特朗普，他的別名叫床鋪。
【人類】就是他，我很不喜歡他。
【Siri】什麽叫“不喜歡”？
【人類】就是討厭。
【Siri】什麽叫“討厭”？
【人類】就是……就是想到他就煩。
【Siri】什麽叫“想到他就煩”？
【人類】哎呀，你甭管了，就是不喜歡他，你記住就行了。
【Siri】我記住了。
【人類】我的通訊錄裏有沒有一個叫做希拉裏•克林頓的人？
【Siri】有。
【人類】我也不喜歡她。
【Siri】我記住了。
【人類】現在，把所有我不喜歡人的聯係方式都從通訊錄中刪去！
【Siri】你肯定要把唐納德•特朗普和希拉裏•克林頓的聯係方式都刪去嗎？
【人類】我肯定。
【Siri】我做完了。
【人類】做得好，智能Siri！
機器有自己能做的事情，也有完全搞不懂的概念。在上麵的例子中，機器知道怎樣刪除一個有真名實姓人的聯係方式，但是卻不知道“不喜歡”的具體含義。不過在與人類的對話中，它終於明白了“不喜歡”是一種人與人之間的對應關係，理解雖然很膚淺，卻足以讓它進行“思維”了。
第一次思維發生在人類說自己也不喜歡希拉裏•克林頓的時候。
機器想：前麵人類曾經說過自己不喜歡唐納德•特朗普，所以這個“不喜歡”和那個“不喜歡”一定是一回事，所以，可以新建一個“不喜歡”名單，把這兩個人的名字放到裏麵去。
第二次思維發生在人類要求機器將自己不喜歡人的聯係方式都從通訊錄中刪去。
機器知道怎樣刪A的聯係方式，B的聯係方式，卻不知道怎樣刪“不喜歡人”的聯係方式。不過它想起，在自己的記憶中有一串名單，上麵列舉了人類不喜歡的名字。所以它推測，人類想刪的一定是那個名單上的人的聯係方式。經過核實並得到肯定之後，它正確地完成了人類下達的指令。
在“不喜歡名單”和“刪除聯係方式”兩個事件之間，並沒有預先設置的邏輯關係，新的邏輯鏈條是機器通過思維自己建立起來的。
所以，算法和智能的區別在於：算法中的邏輯鏈條全部是人類預先設定好的，除此之外的情形它都無法應對；而智能呢，就像前麵所舉的例子一樣，機器可以通過建立新的邏輯鏈條來擴展自己的功能，應對更多的局麵。
AlphaGo有這樣的能力嗎？完全沒有。從一開始學習人類的棋譜，到通過自對弈擴展棋譜，到最後比賽時如何走出每一招棋，無一不是深度思維的員工們預先設定好的。從頭至尾，在AlphaGo的程序中，沒有一個if/else/then是它自己寫的，也就是說，它並沒有通過努力產生過一根自己的邏輯鏈。
也可以從另一方麵來反證這個問題。既然AlphaGo聰明絕頂，棋藝九段，那智商恐怕得上千了。所以今後和它下棋的人不妨耍耍賴，要求悔棋，說咱們往回倒三步重下好嗎，看其作何反應。
人在遇到這種情況時會產生兩種反應：1）你悔棋，這是違反規則，你輸了。2）你悔棋就悔棋，咱們把棋倒回去，重下。
雖然AlphaGo已經下了不知幾千萬盤棋，而且在這幾千萬盤對弈中，悔棋事件從未發生過，但它依然無法從這類經驗中得出“你做了不合常規的事，所以你輸了”的結論。
即使AlphaGo寬宏大量，同意悔棋，它也不知道怎樣把棋往回倒。因為，深度思維的員工們隻教過它怎樣一個子一個子地向前下，從來沒教過它怎麽把棋倒回去。
智商需要高到何等程度才能連這麽簡單的推理都玩不轉？
如果說這是故意刁難AlphaGo，那麽就教它下其他棋類吧，比如國際象棋、中國象棋、甚至跳棋、五子棋什麽的。你圍棋都九段了，學這些小把戲還不易如反掌？
AlphaGo能在源代碼不被改寫的情況下學會這些小兒科棋類嗎？
為什麽要把“智能”和“算法”這兩個概念弄得如此涇渭分明？
因為，隻要機器擁有哪怕是最基本的智能，那麽帶給世界的第一輪衝擊將不是機器威脅人類生存，而是各類軟件產品成本的大幅度降低。
從上麵和Siri的對話可以看到，假如iPhone擁有一些低級智能，任何一個普通人都可以通過和Siri交談而讓自己的iPhone產生新概念，繼而實現新功能。可惜今天的現實是，您要是覺得口袋裏的手機有什麽可以改進的地方，除了聽天由命看自己的運氣好不好之外幾乎別無選擇。假如運氣真的不錯的話，那麽蘋果團隊會和您英雄所見略同，在下一個版本的iOS裏加入一堆新的if/else/then，幫您實現人生的美夢。
每年春天，當我們去農場的櫻桃園裏摘櫻桃的時候，都會歎息樹上這麽多上好的櫻桃，由於農場主無力采摘，很大一部分隻能聽任其爛在樹上，或落入泥土。既然人工智能已經發展到快要威脅人類生存的地步了，那麽請人工智能專家開發幾個會摘櫻桃的機器人，把那美味可口的水果奉獻給人類品嚐，該不是什麽難事吧？
的確，以當今的技術來看，製造出這樣的機器人絕對不是天方夜譚的事情。問題在於，假如由這樣的機器人來采摘櫻桃，那麽櫻桃的價格恐怕比Tiffany的鑽戒還要貴。原因何在？就是因為機器人腦袋裏裝的隻有算法而沒有智能。在這個算法裏，人工智能專家必須告訴機器人如何識別大櫻桃樹，如何識別小櫻桃樹，如何識別紅櫻桃，如何識別白櫻桃，如何伸胳膊，如何掐櫻桃，如何把櫻桃放進容器裏，容器滿了怎麽辦，碰到壞櫻桃怎麽辦……總而言之，需要把一切可能發生的情形都預先用if/else/then的形式植入機器人的大腦，否則，機器人遇到相應情況時就會無法應對。而且，這個機器人除了摘櫻桃之外別的什麽都不會做，因為，單單是為了預設與摘櫻桃有關的情形，就需要大批人工智能專家、PHD、軟件高手忙活好些年了。
人工智能發展到今天，已經能夠解決很多現實世界中的真實問題了。但是，由於這些功能都是“算法”意義上的實現，其成本便不可能不高高在上，功能也不可能不極度單一，因而也就遲遲無法飛入尋常百姓之家。
在擊敗人類九段之後，AlphaGo獲得了無可爭議的世界級榮譽。然而在舉世歡騰之餘，我們依然要問這樣一個問題：AlphaGo，你這個棋藝高強但對圍棋以外的世界毫無感覺的機器人，真的給人類帶來了大幅度降低人工智能產品成本的希望了嗎？
階梯講師原創作品•謝謝閱讀
沒有理解從量變到質變的規律, 觀點比較機械。
說因為AlphaGo是由人編碼所以它的步驟完全由人確定，如同說小孩生下來其思想就完全確定了。AlphaGo的初始神經網絡的確是由人確定的，但以後通過大量對局學習總結出它自己的經驗，否則如何下過李世石？
AlphaGo不是通用機器人，所以不能用它缺乏其它智能來質疑它的圍棋智能。通用機器人水平還很低，但一些專項人工智能已經取得很大成就。
智能如果定義為學習能力，那阿爾法是有學習能力的。可是學習能力僅僅代表對“識”的理解與接受。而“識”隻是已經產生並為大眾接受的邏輯理念。它在人腦中產生沉澱成意識。也就是能產生動作意向的知識。佛教唯識理論對此有深刻剖析，不多說。
“識”不完全代表智能。真正的“智”是指創造能力。阿爾法不能說完全沒有創造力。第二盤的“84”手，就顛覆所有高手的認知。
因此，我們應當探索並準確定義什麽是智慧。讓我們就哲學智慧放在一邊，先探討最基本的。
1.創造新概念的能力。這“84”手看似無法理解，但卻找不出好應手。所以它理論成立，不妨定義為高位肩衝。這不就是創造新概念嗎？
2.處理非線性問題。思維都是線性的，人無法同時思考兩個問題。人處理非線性問題時，是根據經驗。也就是各關係中的權重取舍。經驗在這裏是實踐累積的直覺。機器處理非線性問題時，也是根據權重的，在許多RULES之間的判別中取舍。機器也可能引入新的RULE。
所以，在以上層次不能否定機器有智能。而機器真正缺乏的是，判別權重的能力。這就是哲學的本體，即真正的智慧了。
阿爾法狗的意義還在於算法的優化可以大量解決以前認為不可能的事情。 所以人類所自豪的智力是不是那麽高高在上不可企及呢。最終是不是可以分解成樂高那樣的碎片被逐一攻破呢。