李世石AlphaGo的人机大战抢占了各大新闻媒体的头条，网友对这场人工智能和人类的对决也是非常关注，由于目前两局比赛都是李世石输，所以很多人都想知道李世石究竟还能赢AlphaGo吗?下面小编就为大家分享一下网友的分析。
DeepMind人工智能AlphaGo两度战胜了传奇围棋选手李世石。这是人工智能(AI)历史上的重大时刻。“我非常吃惊，”李世石说道。“我没想到会输。我没有想到AlphaGo能下得如此完美。”
2016年3月9日 第一局，李世石输
2016年3月10日 第二局，李世石输
李世石究竟还能赢AlphaGo吗?立个FLAG，能战胜。
虽然AlphaGO和樊麾比赛的时候，棋力是弱职业选手水平，但已经证明这条路走对了(更重要的是，终于有大公司投钱搞围棋AI了)，接下来提高水平只是时间问题。
打个比方，好比汽车刚发明的时候，时速大约是30公里(可能不精确，不影响论证)，百米12秒的水平。假设当时人类的顶尖水平是百米10秒多。12秒和10秒，在百米赛跑界，比围棋界李世石和樊麾的水平差距还大。但是汽车的原理，已经决定了它将来必然能通过逐步改良，提速到200码甚至更高。从百米12秒提高到百米10秒，对人类来说已经是天堑，但对汽车来说从30码提升到40码并没有什么不可克服的障碍，并且会很快继续提升到50码、60码……汽车提速的瓶颈和人类并不一样。
虽然从去年10月到今年3月，AlphaGO是否已经进步了足够多能够战胜李世石，我也没有100%的把握，但这不重要。是今年3月超过，还是再过几个月超过，长期来看无关紧要，重要的是在不远的将来，AI和人类围棋水平的差距，必将达到赛跑水平的差距。所以我这次先大胆投给AlphaGO了。
【知乎网友猜想】
1.alphaGo战胜的人的水平,在欧洲号称是二段,放到中日韩来也就是业五左右.我看了对局谱,赢得并不算轻松,有几局是捡了勺子赢的,也就是说比业五好不到哪去.
2.谷歌事实上采用的是暴力堆机器法,就是找了三千万专业对局来跑,然后在五十台电脑上自我对局来学习一个,本质上并没有什么新算法出来,只是原先理论做到极致的版本(这种事也只有谷歌做得出来).同时也因为这样,其实alphaGo的提升空间并不大,而且每次进步都要付出指数级的代价,这是不可接受的.
有一个与此十分类似的东西是陈景润的1+2证明,把现有的估计方法用到了极致,然而并不能跨越哥猜的最后一步.
3.论文中提到alphaGO对ZEN等引擎的结果是495:1,直接碾压了1000+elo,这里并没有说明比赛规则,尤其是计算资源限制和内存限制,如果把ZEN等AI强行拉入谷歌主场(例如,多路并行,以G为单位的内存消耗),那能赢成这样不足为奇,因为zen不是为这种对局模式设计的,如果反过来用围棋AI的通用协议,那alphaGo能否顺利初始化其实都是问题
4.我并没有说谷歌的AI是辣鸡,没有任何这个意思,但是实在不是什么技术的革命,而是目前人类人工智能技术的一个极致体现.它成功地把机器学习的那一套理论应用到了AI的方方面面,配合上谷歌变态的计算资源,才诞生了这么个东西.
5.至于它能不能赢小李,你猜猜职业九段对业五业六,能让几个子?
其实无论随后三场比赛结果如何，AlphaGo都已经创造了历史。上周在被问及李世石被打败对围棋意味着什么时，Lee Ha-jin说：“围棋曾经是唯一一项没有被计算机打败的棋类运动，我们一直以此为荣，但现在我们再也不能这样说了，所以感到有点失望。”
不过AlphaGo的胜利也会从另一个角度推动该项运动的发展。美国围棋协会成员对AlphaGo的棋力感到十分震惊，他们认为AlphaGo有时落子的方式有些一反常规，如果自己这样下棋，肯定会被老师骂。
“我们当然非常震惊，”美国围棋协会运营副总裁杰克逊表示。“业内一直有所谓正统的落子套路，AlphaGo这样不按套路出牌能给我们带来什么启示呢?难道它要引发业界大地震?难道我们此前辛苦训练学会的那些技能都是错误的吗?”
