作为一名完全不知道如何下围棋的IT码农，为了一场自己完全看不懂的围棋对弈，竟然敢于放弃午睡，敢于无视工作，我服了自己，对于我，这场比赛的精彩之处多数来自于解说员的说辞，让我看局面，我只会数黑白旗子数目。那么，为什么一个我不懂的东西会如此吸引我，一小部分源于微博上各界人士营造的氛围，更大的原因我是想亲眼看看IT技术到底能创造多大的奇迹。虽然我还没有修炼机器学习相关技术，但是我为计算机能达到的境界而自豪。
作为一名完全不知道如何下围棋的IT码农，为了一场自己完全看不懂的围棋对弈，竟然敢于放弃午睡，敢于无视工作，我服了自己，对于我，这场比赛的精彩之处多数来自于解说员的说辞，让我看局面，我只会数黑白旗子数目。那么，为什么一个我不懂的东西会如此吸引我，一小部分源于微博上各界人士营造的氛围，更大的原因我是想亲眼看看IT技术到底能创造多大的奇迹。虽然我还没有修炼机器学习相关技术，但是我为计算机能达到的境界而自豪。
开局之前，没有过多关注阿尔法狗涉及的什么神经网络算法，利用的大规模计算资源，也不管他到底之前有多大的能耐，打心底里，我希望人脑会赢，也许是想要维护一点人之为万物之灵的尊严（也许说得太大了），不管是怎样的一种情感，我就是想着人脑一定要胜利啊。最后看到李投子认输的那一刻，心里终归是有些许的失落，很多时候人可能更多的是输给了自己，谁让我们是万物之灵呢，大脑发达，情感丰富。我们优势在智力，劣势在稳定性，以前我们还可以说我们跟计算机相比有很强的学习能力，但是现在不会那么自信了，因为机器也有很强的学习能力，甚至于强过人类，机器可以通过与人对弈提高，也可以与自己对弈提高，而且是快速提高，这是人类比较难做到的。然而智力上，人类的智力是机器无法企及的，大脑可以不断训练开发，具有无限创造力，机器更多的是基于数据的统计学习，不断优化，然后根据数据去预测。在稳定性上，人类比不过机器，在持续的高度集中的思考之后，体力会更不上，思路会跟不上，同时处于纷杂的环境，心理的预期造成的压力，情绪会产生很大波动，而这所有的因素都会决定着每一步的位子，关系着整个局势的变化。今天，可以说李是在稳操胜券的情况下因为一次失误而被翻盘，终归不是棋艺不精。
对于机器学习，深度学习我没有多少研究，所有不会有独到和深度的见解，只是一些自己的想法，随着网络的普及，网络数据的不断积累，数据挖掘和机器学习技术、算法的发展，计算机能达到的高度有时候真的超出了太多人的想象。我个人觉得阿尔法狗的成功离不开以下几个方面的东西：
1、人才，人才的最关键一环，Google对人才的重视以及对AI的重视，使得人才可以更大的发挥才能；
2、软硬件资源，投入了数千个CPU和GPU的硬件资源以及配套的软件整合优化技术用于阿尔法狗的快速运算；
3、海量数据，阿尔法狗的训练需要不断的进行大量棋局的训练，基本上将世界上大部分的棋局都玩透了吧；
4、算法：融合了 蒙特卡洛树、策略神经网络和值神经网络深度学习算法等（虽然没有研究过这些算法，但是听起来就很厉害了）。
其实，在这些棋类上机器战胜人类大脑只是迟早的问题，这几年，基于数据挖掘的人类情感分析，意见挖掘，疾病预测等都在研究和不断优化，也会慢慢应用于现实。同时，机器研究的最终目标就是要让机器能想大脑一样进行思考，虽然很难，但是在往这个方向前进的路上，肯定会随着技术的进步有不少的收获，看看我们身边的各种新奇事物，比如智能穿戴、智能推荐、智能机器人等等，这些都是技术进步的产物，以后机器还会在更多的地方取代人类，想想都有点后怕，当某一天机器人都拥有了“智慧”，开始学会创造，那将是什么样的场面，那可就不是简单的一句“拔掉插头”就能解决问题咯。
看完比赛，虽有遗憾，但不得不感叹，技术真的是可以改变一切的。也该为我们处于这样的一个技术驱动的行业而稍微有点自豪（虽然我还在为生活奔波。。。），好好干，说不定一不小心就可以改变世界了。
说了这么多，都是瞎扯，今年的目标要加上两个了：学围棋，学机器学习。