兄弟我最近和“围棋AI” 【人机练习场 (gog361.com)】下棋，又看了几篇介绍文章，有点心得体会，想和棋友们交流。尽可能把我所理解的“原理”讲清楚，让不懂围棋的朋友也能理解。

人的发明创造原理是简单的但技术是复杂的。比如飞机能飞起来是因为有空气阻力，调节翅膀的角度让空气阻力变成浮力，浮力足够大时飞机就会升空，这就是伯努利原理。当然制造飞机的技术咱们草民是难以理解的。

“围棋AI”的原理也应该是简单的，可是介绍这一原理的文章又臭又长晦涩难懂，（蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 、深度强化学习 (RL) 、深度卷积神经网络 (DNN) 、局面评估函数、策略函数，等等。）兄弟我尝试用比喻的方法把这些吓人的概念说明白。

汉字有近10万个，按使用频率排序，一个大学毕业的普通人能认识前面不到3000个，专家学者也就四五千，AI的本事大但也只能认识七八千，（为什么不让AI认识所有的汉字呢？因为现在电脑的水平达不到，你同时打开1000个网页试试）。现在举行一场识字比赛，从这10万个汉字中随机选出1000个汉字读出它的发音，人最多只能得四五十分，而AI能得七八十分，AI胜。

围棋里面有多少个“汉字”（盘面）呢？ 2后面跟着172个零。这就是围棋AI能战胜人类的最基本原理，不必认识全部的“汉字”（盘面），只要比人类强就行了。

人工智能其实应该叫人工“傻能”，傻的不能再傻但有超强的能力。武则天给自己造了一个字：“曌”。AI只知道这个字读“照zhao”，不懂日月当空是什么意思，更不懂野心家的情怀，当出现“曌”这个画面、图像、照片时，AI会发出“照zhao”这个音。

“围棋AI”的开发者找来三个根本不会围棋但有特殊才能的傻货：傻1、傻2和傻3。

傻1看高手下棋，过目不忘，能记住每一个盘面。对棋的内容（黑白平衡、地势转换、死活搏杀）完全不懂，只是知道出现这个盘面时下一步棋走在哪里最后赢了。傻1记住了100万盘棋以后开始和真人下棋，模仿高手，但胜率不足10%，因为对手一旦下出数据库里面没有的棋，傻1就不会了，开始乱走。傻1再努力学习，记住了200万盘棋，可胜率还是不高，因为人类千年留下的棋谱就那么多。

于是傻2出来了，傻2不看棋谱，上来就和人下棋，想下在那里就下在那里，落子如飞，连着下一万盘都输了，但第一万零一盘赢了，因为总有连续走对的时候。傻2的本事是能记住这盘赢棋的走法。比如人在日常生活中要找某件衣服一定去衣柜里面找，傻2却连厨房厕所都找了一遍，最后在衣柜里找到，记住了，下次找衣服直接奔衣柜。如果让傻2把家里所有的东西（皮鞋、牙膏、擀面杖等）都找一遍，那么东西在哪，傻2一清二楚。

没人愿意和傻2下棋（因为乱走），傻2就自己和自己下，每天下3000万，先下他一年，什么阵仗没见过。虽然围棋AI每天能下3000万盘棋，但这速度即使一万年也不能穷尽围棋的盘面。

“围棋AI”的开发者让傻1和傻2联合起来和人下，如果出现的盘面谁知道该怎么下最后赢，就照谁的办。这时傻2已经不是胡乱下了，而是在傻1给出的框架下走棋，极大地提高了效率和赢棋的概率。（比如让傻2找出从美国去加拿大的道路，傻2会东南西北乱找，这时傻1指出加拿大在美国的北面，傻2就会只找通向北方的道路。）

但有时哥俩的意见不一致， 导致AI不停地运转浪费时间，怎么办呢？这时傻3出来了，傻3也不懂围棋，但会把这样走赢的棋数和那样走赢的棋数比较，选择胜率高的走法。如果胜率相等就会随机选一个，这就是为什么同样一个盘面AI的下法有时不一样。

每下一步棋就会出现一个盘面，一盘棋最多能出现360个盘面。（一般200多手就结束了。）比如S17代表下完第17步棋的盘面，现在该AI走棋，AI会把S18的数据库打开，找出在S17基础上的盘面，看看第18手棋有几种走法，让傻3选择赢面最大的走法。 如果某位心术不正之徒把棋故意下在不可能的地方，想利用AI的“傻”走歪门邪道获胜，那么傻3会知道赢棋的棋谱里没有这个盘面，知道对手这样下赢棋的概率为零，从而继续按照能赢棋的路数走。如果你有真本事，下出“傻子们”没见过的棋最后还能赢，那你就是上帝（理论上有这可能，比如连中三次lottery）。

傻1就是“深度学习”，傻2就是“蒙特卡洛”，傻3就是“评估、策略函数”等。哥仨强强联手组成了“阿法狗”，打遍天下无敌手。

技术细节：1、将棋盘分成几个小块以减少搜索的宽度，然后局部穷尽（全归纳）；2、不要求算到底以减少搜索深度。比如有一堆苹果，随机选一个，如果更大就替换，经过多次随机选择，手里的那个一定是接近或可能就是最大的，尽管不是必然最大。

“围棋AI”最大的“功绩”就是毁灭了围棋。围棋的精髓是阴阳平衡、地势转换，棋手在此基础上制定战略规划，在棋盘上斗智斗勇。而围棋AI不是从黑白平衡的角度去观察，没有战略思考的能力，只有眼前利益的算计，纯粹以赢棋为目的。仗着自己算路深远（一切变化都演算了一遍），能发现鬼手妙着，从而碾压人类。看不透才产生敬畏，如果知道了人类以前、今后下出来的棋已经在AI的数据库里面了，会觉得围棋没有了意义。棋手们为了赢棋每天拼命挖掘AI的数据库，互相拼记忆，不再思考天地间的道理。后果是颠覆了围棋的本意，使得围棋失去了灵魂。千年来形成的各种“定式”基本作废，“纵横棋盘藏宇宙，黑白子间寓人生”，后人不会再有这深刻的感受。孩子们学围棋只是智力游戏而已，培养不出宏观视野、战略格局、磅礴大气。

现在棋谱分两种：人类高手下出的棋谱和傻1傻2自己与自己下出的棋谱。人类的棋谱占的比重越来越小，围棋历史（棋谱）被AI取代是必然的趋势，无可奈何花落去。如果用一个大圆代表围棋所有的盘面，大圆里面有一个中圆代表围棋AI（计算机）里面的盘面，中圆里面又有一个小圆代表人类下出过的盘面，那么中圆的面积只有大圆的万分之一，小圆只有中圆的万分之一。（中圆和小圆每年以万万分之一的速度在扩大）。

“深度学习”不是爱学习，围棋AI不是人，不会在“家庭环境”的熏陶下养成爱学习爱劳动的好习惯，没有大数据它什么也不会。

林彪喜欢给自己开中药方，认为几种药材混合在一起煎煮才能有特殊的效果。这“各种药材”在锅内互相“作用”的过程（“深度学习”等）是人控制不了的，因此AI有了“灵性”，不受人的操控了，反过来能操控人类。这是对“深度学习”的错误理解。AI不是创造新的逻辑，而是制造新的“数据”。不是AI会写文章，而是在大数据的基础上反复搜索、评估、过滤，直到找出概率最高的词组拼凑出一篇“文章”。这个过程没有“化学反应”。随着数据库逐渐增大、计算机的功能逐渐增强，“文章”会越来越像人写的。

以后的人会逐步丧失逻辑推理能力（就像现在的猫已经不会逮耗子了） ，用数据分析取代逻辑推理，用大数据分析得出“符合实际”的结论，以此对即将发生的事情做出预测，准确率会越来越高。如此下去人慢慢地就不是人了 ，这就是人类发展的方向。

现在的股市就是各家的AI在拼搏，用不着基本面分析了，把今天的K线图和历史上曾经出现的比较，得出明天涨跌的可能性，给出操作建议。

AI现在还没有“感情”、没有幽默感，也许将来会模仿，在大数据基础上的逼真模仿。但不会产生“灵性”，有类似巴黎老高的本事创作出一位“李婉姬”，或写出一部红楼梦。

让AI写一首蝶恋花怀念妻子：蝶恋花，思妻心切，今生注定难忘怀。 相思之情如蜜甜，痴心妻子恋爱中。 岁月飞逝，妻离人别，思念如潮涌心头。 春花秋月总相伴，思妻泪滴难自禁。 但愿轮回能再见，携手白头到天边。从“仓库”里面找出一些辞藻堆砌，没有意境、没有韵味，狗屁不通。

看看姚文元的手笔：遥送忠魂返大地，真理真情，把我心涛寄。 碑影悠悠日月裡，此生永系长相忆。 碧草沉沉水寂寂，漫漫辛酸，谁解其中意。 不改初衷常历历，年年化作同心祭。

当年Google 搜索引擎的发明是一个伟大的进步，能在浩如烟海的文章、视频中找出自己想要的，极大地提高了效率。AI就是在此基础上“茁壮成长”起来的。人工智能（AI）和其它高科技一样能毁灭人类，但取代不了人类。

毕竟是外行，只是个人观点，鄙俚浅陋，贻笑大方。