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2017年5月23日，AlphaGo與柯潔在浙江烏鎮進行對決。此前AlphaGo於2016年3月以4：1的比分戰勝瞭韓國選手李世石，之後AlphaGo以Master作為ID在網絡圍棋平臺上戰勝瞭眾多知名選手取得瞭60連勝的戰績，這其中也包括瞭要與其在烏鎮對決的柯潔。
AlphaGo的強勢崛起已經讓部分人開始擔心未來人工智能會代替甚至毀滅人類，著名的物理學傢霍金也曾在公開場合多次提及過“人工智能威脅論”。
霍金在GMIC大會上關於人工智能的講話（圖片來自互聯網）
關於人工智能威脅論，早期的科幻電影均有提及，像是《黑客帝國》、《終結者》、《I Robot》等講的均是人工智能脫離人類控制進而走到人類對立面的故事。
很多人受電影的誤導，對人工智能產生恐慌，擔心某天自己淪為機器的奴隸，其實大可不必。當前的人工智能的威脅並非是關乎人類生死存亡的問題，而是社會影響的問題。
人工智能對社會的影響主要會體現在就業、安全、倫理 三個方面。
首先在就業方面，隨著人工智能的發展，必然會有一部分工作不再需要或僅需要極少的人類就可以完成，這就必然會產生大量的失業人員。
目前普遍認為人工智能最先代替人類應該是在醫療、法律、金融等行業，因為這些行業的工作具有較強邏輯性，適合於電腦進行邏輯分析。
高盛和谷歌投資的數據服務商Kensho預計，到2026年有33%~50%金融業工作人員的工作將被電腦所取代。
其次在安全方面，人工智能的發展有可能使信息安全環境進一步惡化。
破化一件東西比維護一件東西要簡單的道理大傢都懂，一旦有人利用人工智能來進行信息犯罪，將可能對信息服務業帶來災難性的後果，即使安全專傢同樣可以利用人工智能來防范犯罪，但博弈中造成的損失是不可避免的。
最後在倫理方面，試想這樣一個場景，每輛汽車都擁有人工智能可以自動駕駛，人工智能在行駛的過程中又可以不斷學習來提高自己的駕駛水平。
一輛由人工智能控制的汽車，為瞭避免撞到前方車輛而轉向，導致撞死瞭路邊的一位行人，如果前方車輛和行人都沒有過錯，那這件事的責任是在車裡坐著的人？還是在創造人工智能的公司？亦或者是由這個特定的人工智能“自己”來負責？都是將來會面臨的問題。
回到題目的問題：兩個AlphaGo下棋，誰音響後級系統會贏？答案很簡單，當然是AlphaGo會贏。
不過我們也可以來詳細分汽車音響後級系統規劃析一下。
AlphaGo采用瞭深度學習算法，即其具備瞭分析已發生對局提升自身水平的能力，AlphaGo的下棋方式除瞭學習別人的對局外，還可以自己跟自己下棋，通過對不同下法產生結果的分析來改善自己的下棋方式，頗有一種老頑童周伯通的絕技“左右互搏之術”的意思。
這也就是說，學習時間長、學習案例好的AlphaGo贏的可能性更大一些。
而對於兩個“同樣學習環境”的AlphaGO結果又會如何呢？
首先要說明，決策不存在絕對的對錯，有些決策可能短時間看效果不好但長遠看會產生更多效益，有些決策可能從一方面看存在失誤但從另一方面看又十分明智。對於下棋而言，有些棋招經過後來無數人長時間的分析，依然難以斷定它的好壞。
考慮到這種結果的不可量化性，AlphaGo在計算落子位置時引入瞭一定的隨機性，即AlphaGo兩次對同一棋局的判斷，可能會產生不同，這種情況下，隻能說“運氣”好的AlphaGo會贏。
其實AlphaGo和柯潔的對戰，結果並不重要，因為無論是誰贏都是人類智慧的勝利。因為即使AlphaGo戰勝瞭柯潔也隻不過是在人造硬件上運行的人編寫的程序取得瞭勝利，因此而擔心人工智能毀滅人類就有點危言聳聽瞭。
如果哪天你的掃地的機器人突然對你說它要求漲工資，不然就把你藏私前級擴大機推薦房錢的位置都公佈出來，那你才需要好好的糾結一下。
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