36小时前，在西半球的英国伦敦，沉寂了5个月的AlphaGo（由谷歌人工智能团队开发的一款围棋人工智能程序，其主要工作原理是“深度学习”）再次登上世界顶级科学杂志——《Nature》。与以往不同的是，这次亮相的是阿尔法家族的终极版本——AlphaGo Zero。
区别于之前的阿尔法家族成员（AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练），AlphaGo Zero不需要棋谱和人类数据，只靠自己从空白状态学起，自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈摸索出每一步棋的走法。
换成大白话就是没有人类这个老师教，没有棋谱练习题去测试，只能靠自己总结。
一个懂得自我学习、不断进化的程序有多厉害，看它的成绩单就知道了：
刚开始，AlphaGo Zero 除了基本规则以外，没有任何关于围棋的基础知识，偶尔还会犯些错误。
接着它花了 3 个小时入门了围棋，水平变得和人类初学者一样，低级错误不太会犯了。
19 个小时以后，AlphaGo Zero 学会了一些进阶技巧，例如死活，打劫，先占边角这些人类棋手总结出来的 “ 套路 ”。
在第 70 个小时，AlphaGo Zero 开始以超越人类的水平下围棋，掌握N种套路，多点布局。
第3天，AlphaGo Zero 完胜 AlphaGo Lee（当初击败14届围棋世界冠军李世石的 AlphaGo 版本），战绩是 100 ： 0！
第 21 天，AlphaGo Zero 的排位分数和 AlphaGo Master 差不多了，要知道 AlphaGo Master 在今年以 3 比 0 击败过当时的世界第一柯洁。
第 40 天， AlphaGo Zero 压倒性战胜了 AlphaGo Master，胜率达到 90%，成为了世界第一的 “ 围棋手 ”。
凭借如此傲人的战绩和强大的自学能力，AlphaGo Zero一出世就赢得世界的瞩目：
连柯洁都不得不发微博感叹，我们人类太多余了。
可能柯洁又想起5个月前自己被AlphaGo Master击败的日子吧。
2017年5月23日，AlphaGo与柯洁进行围棋对弈，最终柯洁负于AlphaGo，图为柯洁赛后擦眼泪。
AlphaGo 的学习秘密
想想以前的 AlphaGo 用了几千万局人类的棋谱去训练，最新的Alpha Zero 一开始只学会了围棋的基本规则，纯粹靠它自己和自己下，左右互搏。
AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈
经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。
DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。
AlphaGo Zero 成长曲线，图片来源：DeepMind
AlphaGo Zero的表现，是人工智能技术进步的又一次完美展现。
现在大家都在讨论，人工智能如此不给我们人类面子（试想一下世界冠军李世石被AlphaGo Zero连赢100场的场景），以后让我们这些智慧生物怎么活。
如何应对Al时代
AlphaGo Zero已经称霸围棋界。未来我们或许能在其他领域见到AlphaGo 活跃的身影，如果通用算法诞生，那么许多科学问题也可以借助AI 的力量来解决，甚至是代替人类的很多工作。
创新工场创始人李开复认为：AI将渗透到每一个行业、每一个工作，它会在十年之内改变、颠覆、取代50%的人，它会把我们做事的方法统统改变过来，比互联网来的更快、影响力更大。
李开复30年前就参与人工智能开发
“如果不想自己在未来被机器取代，就是去选机器难以做到的事情，那些要求专属于人类的洞察力、创造力和抽象思维的工作。”他说。
换言之，想要在未来立足，你要至少懂一些人工智能的相关技术，人工智能本质是计算机科学的分支，如果你有编程基础和“编程思维”，再加上我们人类独有的抽象思考能力，就能驯服机器，立于不败之地。
也许有的人对人工智能大潮感觉不强烈，但是谁又能保证人工智能不会在未来颠覆我们的生活呢？
666