从一个程序员的角度，看李世乭先生和AlphaGo的人机对弈

写在最前面，是事件最开始，我的断言，人没的赢。事实也是如此，如果说意外的话，就是李先生居然赢了一局，这点的意外，当真是我完全没有想到的。

可能，将我如此的最开始的论断，放到文章的最开始的位置，会令很多热衷围棋的人士反感。这种心情，我个人是理解的，甚至是同情的。但是，事实如此，作为已经凝固到历史中的现状，我们（至少目前的科技水平）还不能改变已经固化了的事实。

首先，说自己的本行，计算机，一个工具而已，虽然，在我们现代社会中，这个工具已经很强大了，但此时此刻，我们生活中的（科幻屏幕中的除外）计算机，还仅仅是工具。作为工具，其作用，就是方便人类。而计算机，作为高级工具，其为人类带来的方便，不仅仅是帮助人们进行或简化了某种直接的物理上的体力劳动，而更多的，是能够方便人们决策、思考。

这种能够帮助人类进行决策思考的工具发展至今，居然还有人来凭借人类自己的纯生物能力与之对抗，实话实话，在事件开始的时候，我为这种跨行业的无知，深感哭笑不得。

如果，当年我们的祖先茹毛饮血的时候，某人向大家表示，自己记忆力强大，可以挑战结绳计数法；
如果，当年我们的祖先刀耕火种的时候，某人向大家表示，自己记忆力强大，可以挑战算盘；
如果，工业革命刚刚开始的时候，某人向大家表示，自己记忆力强大，可以挑战手摇计算机；
甚至，如果二十年前，某人向大家表示，自己记忆力强大，可以挑战内存16兆的386计算机……

以上，我都愿意，也敢于去尝试相信。

而此刻，见证并参与者科技爆炸，了解计算机算法模式的自己，对这种尝试，已经完全冷漠了。

用人类纯生物能力来挑战工具，这个命题自古就应该是幼稚的。

比如，田径运动，就应当是人与人之间的竞争，让人和骑车比赛越野长跑，就是无聊的行径。可能，上个世纪初的时候，我们的英雄人物，可以做到歌曲中传唱的“爬上那飞快的火车”，其爬上的，也就是个蒸汽机车，面对现代社会的磁悬浮、封闭高铁动车组，想要爬上，无异是疯狂的。

针对此次事件的具体操作内容——围棋。
其实，从计算机设计人员，即程序员的角度讲，这种棋艺，反而可以说是最简单的。相对通俗的象棋，没有楚河汉界、帅营等棋盘限制，没有马走日象走田的规矩，围棋棋盘是简单的网格矩阵、旗子作用是完全等同的、规则很简单，“堵住”了的，就要提起来……
说白了，从程序员的角度将，简单的规则，造成了围棋简单的可操作性。

接着，就是模式，人类对模式的获取，直接来源于视觉观察，这里，就存在了一个从视觉图像的形象信号，到抽象模式的转换过程，这里，我们还是要惊叹，人脑的计算能力的高超，至少，这种能力，目前计算机的模拟，还是有一定差距的。
相对模式信号获取的差距，计算机可以利用简单的定位，直接获取。只需要一个工作员，通过鼠标，直接向电脑操作即可。
当计算机获取了盘面数据后，盘中所有的内容，对机器而言，是平行等同的，可以说，只要算法设计得当，计算机能够观察到的模式（包括用于策略的可能出现的潜在模式），远远大于人类。
当然，如果是一个山寨团队可能会由于模式考虑不足（数据问题）、算法设计不当（能力问题）等诸多情况，造成分析起始阶段获取模式不当。可是，AlphaGo的背后，是Google……

进而，是模式的组合处理，即基于现在已有的静态情况，可能出现的动态的状况。
如果说，静态的模式，可以理解为围棋或者是普遍的一般的计算机处理事务的初级数据阶段，初级阶段的信息采集，可以通过简单的已有数据录入完成。那么，模式组合分析，就需要对事务发展，有动态规划能力了。
计算机，没有真正的主动思考能力，但是，编写计算机程序的程序员，却可以将多种不同的模式输入到计算机中。
举个简单的例子，人们饿了，要吃饭，那么，模式的获取，有人、有饭，模式的处理，是饿了就吃。
对于复杂的实际生活，要穷举出所有的模式，制造出万能程序，可能的技术还只能望洋兴叹，但面对相对模式有限的围棋，由于简单的规则，这种模式的学习，便简单多了。程序员水平高的，可以编写算法，让计算机从已有的经历中，抽象出动态的模式，再进行存储。简单暴力一点的，砸一大笔款子，挖几个一般教练级的围棋手即可。后者的方式，尽管土豪，却十分山寨。Google出动了，会采用什么方案，可想而知。当然，在设计动态学习算法的同时，虚心向行业内的高手请教，这种锦上添花的动作，相信一般人，不会主动拒绝。
而再多说，模式处理的时候，计算机对于人的另一个优势，就是记忆。计算机的存储内容，无论是几十年前录入的，还是刚刚得到的，无论多么生僻，情况多么特殊，所有的数据，是等同的，都是可以信手拈来的，这种优势，是人类目前生物记忆能力不具有的。

从以上两个很粗略的角度讲，计算机的模式，在围棋这个方面来讲，是完胜人类的。
目前，还有人，通过纯生物能力，在这个领域和计算机进行对抗，也就是个“捡漏”心理吧：
1、计算机程序设计可能不完美；
2、计算机硬件可能不支持过于复杂的运算（不了解网格的外行观点）；
3、计算机获取的模式有限；
4、计算机处理的模式有限……

而从这些角度看，其实，此次，仍然发生了人类战胜计算的一局，只能说明，AlphaGo程序（已有的数据和算法）还有进一步提高的空间。
就像，“爬上那飞快的火车”，尽管，此刻的AlphaGo，已经不是老式蒸汽机车了，但和最为先进的磁悬浮还是有差别的。不过，随着技术的进一步提高，计算机的能力上限，究竟是一个怎样的高度，至少，笔者是不敢断言了。