如何评价 AlphaGo Zero？

AlphaGo Zero是谷歌下属公司Deepmind的新版程序。

从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，AlphaGo Zero能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。

2017年10月19日凌晨，在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表的一篇研究论文中，谷歌下属公司Deepmind报告新版程序AlphaGo Zero：从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。Deepmind的论文一发表，TPU的销量就可能要大增了。其100:0战绩有“造”真嫌疑。

抛弃人类经验”和“自我训练”并非AlphaGo Zero最大的亮点，其关键在于采用了新的reinforcement learning（强化学习的算法），并给该算法带了新的发展。

AlphaGo Zero仅拥有4个TPU，零人类经验，其自我训练的时间仅为3天，自我对弈的棋局数量为490万盘。但它以100:0的战绩击败前辈。

现在很多文科博士不好毕业。很多文科博士很累，并不是因为需要你有多聪明，而是需要你看很多文献。这样的工作，是可以被人工智能取代的。有了数据库，我们做学术和古人做学术就很不一样了。清朝的乾嘉学派做了很多考据工作，那些工作如果交给AI做，很快就完成了。那些人如果生在今天，就会不幸一些，他们博闻强识的长处，没有办法发挥得淋漓尽致。我们照着过去的路子做学术，很多时候就不再能走得通。很多人想，过去的大师有什么禀赋，如果我也有，就可以达到跟他一样的高度，这是不会的。禀赋要跟时代结合起来才有意义。吴承学老师写了一篇《微信上的万里校书记》，放在过去，是不可以想象的。过去谁做了这样的工作，非常不容易。今天，完全有可能一个文科博士，花了七八年时间做好一篇博士论文，在他快写成的时候，人工智能介入，半个小时完成了同样的工作。

人工智能的介入，会给很多职业带来冲击。很多人首先想到的是一些体力劳动者，比如送外卖，装卸货。实际上，难道写论文就不是体力劳动吗？体力劳动在博士研究生的工作中，占到了很大的比重。很多时候你能做出成果，不是因为你比别人更聪明，更有洞见，只是因为你比别人更勤奋，更走运，有机会见到别人见不到的材料。我的职业写作，人工智能也很容易介入。现在人工智能已经可以写新闻稿，写地震报道、财经稿件。很快，也能够写流行鸡汤，随笔散文。今天，还有很多新媒体从业者报名学习“如何写出10万加的文章”，明天，人工智能就可以批量生产10万加了。不过，这并不会对业已赚到钱的人造成太大打击，因为他们已经赚到钱了。很少有什么钱可以赚一辈子，如果有什么钱可以赚一阵子，又合理合法，就非常不错了。这种变化，从根本上讲，并不是人工智能带来的。任何事情，都有它的生命周期。即便没有人工智能，像学京剧、吹唢呐、说书，这些行当也慢慢不行了。但它们的变体仍然可以在新的时代找到新的适应方式，比如当演员、谈钢琴、讲脱口秀。有些定式彻底废弃不用了，有些定式局部做了改进，演化出新的变化。有种说法，未来的时代，人人都得会编程，不会就是废材，会被淘汰掉。

有人三四十岁了，听到这话，赶紧去学编程。这是没有必要的。为什么呢？因为即便到了那个时代，你也已经死掉了，至少是退休了。所以完全不用担心。我们不需要与人工智能赛跑。就好像老虎要吃人，我们不需要比老虎跑得快，只需要比周围人跑得快，就不会被吃掉。如果你周围很多人都不会编程，你有什么好害怕的呢？如果把50岁的孔子扔到现在，他也会很麻烦，很多东西，他已经很难再掌握了。他会出现很难与时代适应的问题。但如果是把10岁的孔子扔到现在，就一点问题也没有，他会适应得很快。所以，我们的最大问题，并不是不懂什么，而是不再年轻，不再了解新一代人。不过这个问题也不要紧。只要我们不比周围的人跑得慢，就无需太过担心。有些人什么都不会，只会种地，人工智能来了，他们就要受苦了吗？不。从另一个角度看，他们要享福了。

人工智能要帮他种地了。他就可以躺在家里因为失业而领国家补贴了。虽然发不了财，但相比付出来讲，还是不吃亏的。只要我们能大体保证和周围人一样的节奏和步伐，就完全不用担心自己变成废材。变成废材的唯一路径是，活得足够久——活到别的不适应新时代的人都死了，自己还没死，就真的成了废材。但鉴于自己不可能那么长寿，所以废材的问题自然而然解决了。有人否认这一点。他们认为，人工智能会带来天翻地覆的变化，此刻的人类正站在节点上。未来，永生是可能的。这个观点，就牵涉到另外的话题了。我并不想做更多的说明，只想简单说一句：以佛教的看法，并没有什么永生和死亡，有的只是，新东西不断替换掉旧东西。