圍棋人工智能阿爾法狗

這個故事是在2018年9月16日寫的，在看這個紀錄片之前。
所以這個小故事的內容跟紀錄片的內容，沒那么相關，是根據AlphaGo與柯潔對弈的新聞來寫的。但是多少有一點我對于AlphaGo的思考，放在這里當作一個小小的分享吧
今天走在路上想起柯潔和Alphago，忽然想寫個小故事：
機器人Alphago被制造出來，為的是可以贏過自詡創造了圍棋游戲的人類，打破機器無法超過人類（至少在圍棋游戲上）的傳說。
年輕的棋士柯潔，還是孩提時就被從千百萬個孩子中挑選出來，用最好的老師教導，有最優秀的對手們由他歷練

i heard people shouting in joy
when it was clear that AlphaGo had lost the game
i think it is clear why
people felt helplessness and fear
it seemed like we humans are so weak and fragile
and this victory meant
we could still hold our own
as time goes on, it will probably be very difficult to beat ai
but winning this ome time, it felt like it was enough
one time was enough
- Lee Sedol
but what i think alphago is teaching us

看過一個有趣的計算，谷歌說過阿爾法狗（配置是1200個CPU和170個GPU）每場棋局要耗能3000美元，每度電10美分的話就是每盤棋需要30000度電的能量消耗。
按照每盤棋4個小時算，人類日均消耗2000大卡熱量，人腦占其中20%，也就是167萬焦耳熱量，一天86400秒，人腦功耗算出來是19瓦（大腦每時的平均功耗無論睡覺清醒，浮動都特別小）。
計算可得，頂級的人工智能功耗是人類大腦的37萬倍。而一般的功耗15瓦的八核心16線程CPU就可以在任何棋類運動中搞定99%的人類了。

回顧此片，才發現當年自己得知李0-3時的看法有多膚淺。第三局賽后發布會上，李世石坦誠的展現了痛苦以及對自己無能的懷疑。“如果0-5，那一定會傷害到我的自尊心"，我想那一刻世界是灰色的。
而第二天第四局比賽中，面對一個物理形態上無形的甚至不能通過觀察對手的臉去揣摩心態的對手，李頂住了壓力，頂住了仿佛壓在他身上全人類希望的壓力扳回一局。在勝利的那一刻，我想，我稍微懂一點為什么那么多人熱淚盈眶的原因。
在逆境中迷霧里以一個正確的方式堅定航向，終能看到哪怕是那一絲的光明。

阿爾法圍棋：黃士杰領銜，回首已是兩年后
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