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Google挑戰圍棋高手李世石比賽詳情公布 :5場比賽 采用貼7.5目規則

來源: http://www.yicai.com/news/2016/02/4752434.html

Google挑戰圍棋高手李世石比賽詳情公布 :5場比賽 采用貼7.5目規則

一財網 劉佳 2016-02-22 18:38:00

2月22日,Google DeepMind公布,人機大戰將采用貼7.5目的中國規則,每位棋手各有兩個小時布局時間,3次60秒的讀秒,每場比賽預計需要大約4-5個小時。

Google的“阿爾法圍棋”(AlphaGo)究竟如何與過去十年最佳圍棋手李世石展開人機大戰對決?

2月22日,Google DeepMind公布了即將與李世石進行終極挑戰的詳細情況。

Google方面透露,3月9日至3月15日,AlphaGo將在韓國首爾與李世石進行5場挑戰賽。比賽完全平等,獲勝者將得到一百萬美元獎金。如果AlphaGo獲勝,獎金將捐贈給聯合國兒童基金會(UNICEF),STEM教育,以及圍棋慈善機構(Go Charity)。

比賽將於北京時間3月9日中午12點在首爾四季酒店舉行,具體日程為:3月9日進行首場比賽,此後的3月10日、3月12日、3月13日、3月15日里,每日進行一場比賽。

比賽將采用貼7.5目的中國規則(比賽結束時,後走棋的棋手貼目)。每位棋手各有兩個小時布局時間,3次60秒的讀秒,每場比賽預計需要大約4-5個小時。

因為圍棋步驟的絕對數量比宇宙的原子數還多,它一直被視為最複雜的電腦遊戲之一,也是人工智能始終未解的挑戰。Google DeepMind在上月的科學雜誌《Nature》中以一篇論文公布了這一突破性進展的詳細情況。

Google DeepMind首席執行官、聯合創始人Demis Hassabis表示:“圍棋是深刻而複雜的遊戲。為了擊敗一名職業棋手,我們不能只靠模仿,而是自主發現新的戰略規則。因為方法是通用的,我們希望有一天可以將其運用於解決社會最棘手和最緊迫的問題上。不論我們在三月份能否贏李世石,這場比賽都一定能夠激發世界各地對圍棋的興趣。”

韓國棋院副主席Park Chimoon表示:“全世界都在關註這場人類與電腦在智能領域的首次交鋒。這一歷史時刻將由圍棋來傳達,我為此感到驕傲。我希望李世石能獲得勝利,去證明人類卓越的智商以及維護圍棋的神秘特性。”

李世石談到此次比賽時說:“這是電腦首次在公平比賽中挑戰人類專家選手,我很榮幸能參與進來。無論結果如何,這都是圍棋史上的重要時刻。我聽說Google DeepMind的人工智能出乎意料的強大,並且一直在優化,但至少這次我還是很自信能夠取得勝利。”

編輯:陳姍姍

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Google 挑戰 圍棋 高手 李世石 比賽 詳情 公布 采用 用貼 7.5 規則
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人類,不要氣餒 李世石首敗谷歌人工智能看中國制造

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0310/154627.shtml

導讀 : 機器學習思考的方式與人類專家不同。

前言

在深藍成功挑戰國際象棋的19年後,2016年3月9日,谷歌公司的人工智能 AlphaGo 擊敗圍棋九段韓國棋手李世石。人工智能再一次刷新了機器智能的記錄,突破了人類最後一個智力堡壘。這一天,也將載入史冊。面對全新的人工智能技術,人類需要氣餒嗎?

“一個超出大部分人意料的結果

今天,2016年3月9日,發生了一件事情,當然不是那邊的日全食,而是地球這邊,谷歌人工智能AlphaGo與韓國棋手李世石的第一場中,AlphaGo 獲得今日比賽的勝利。雙方在較量3個半小時後,李世石宣布認輸。

“ 但大家都對機器很看好嗎?

其實不然,很少有人在這次的比賽中看好機器。在今天早些時候比賽進行的時候,我看過新浪網一個簡短的調查,49%的人認為,谷歌 AlphaGo 會 0-5 輸給李世石。

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在大部分人心中,不管如何,應該或多或少都會隱隱地相信未來會更好,這點是毋庸置疑的,但在今天的結果的反轉上來看,我想,也許是大部分人接受不了機器發展的速度。

“ 一個大家依然質疑的問題,人類會輸嗎?

李世石可能會贏嗎?

雖然受到很大沖擊,但還是很享受這盤棋,並且很期待後面的比賽。這盤我沒下好,所以想後面的棋我勝算還是會很大吧,勝算會是五成吧。” 李世石在今天賽後是這麽說的。

我想他是以人類的方式方法這麽觀察和評估他今天的對手的。所以他認為依然有勝算。

但是!機器是沒有特定的 Character 的!

觀戰的金成龍九段說:“AlphaGo下圍棋不像人,可以說是超越了人類的風格。”

是的,對手似人,但不是人。AlphaGo 能快速學習李世石的棋風,但是李世石能知道AlphaGo 的棋風嗎?所以這里請允許我用一個詞“無懈可擊”。

而且大家不要忘記,這還只是一個 Alpha。

“ 這是為什麽?

19年前,IBM公司的“深藍”計算機戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。當初的方式方法真的追究起來,可以說是勝之不武,畢竟我們認為通過窮舉和作弊無兩樣了。

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(圖:超級計算機“深藍”PK國際象棋大師。來自互聯網)

這一次不一樣。

由於圍棋的可能性如此之多,根本就沒有什麽套路可言。以前的窮舉的方式方法根本無法應用於此。下贏圍棋的唯一的辦法就是讓電腦也學會“學習”,而不是死記硬背。

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(圖:AlphaGo 核心算法原理,來源:gogameguru.com)

簡單的說,深度神經網絡是AlphaGo的”大腦“,我們先把它當做一個黑匣子,有輸入端,也有輸出端,中間具體怎麽處理先不考慮。那麽AlphaGo的”大腦“實際上分成了四大部分:1、Rollout Policy 快速感知”腦“:用於快速的感知圍棋的盤面,獲取較優的下棋選擇,類似於人觀察盤面獲得的第一反應,準確度不高;

2、SL Policy Network 深度模仿”腦“:通過人類6-9段高手的棋局來進行模仿學習得到的腦區。這個深度模仿“腦”能夠根據盤面產生類似人類棋手的走法;

3、RL Policy Network 自學成長“腦”:以深度模仿“腦”為基礎,通過不斷的與之前的“自己”訓練提高下棋的水平;

4、Value Network 全局分析“腦”:利用自學成長“腦”學習對整個盤面的贏面判斷,實現從全局分析整個棋局。

可以這麽說,

機器學習思考的方式與人類專家不同。

這是一個不對等的思考。

AlphaGo 能快速基於海量的數據進行反複比較演練學習,李世石能夠在一晚上學習到嗎?

網上有個段子,“不怕AlphaGo 勝,就是怕它假裝輸掉。”細思極恐。

而且從某種角度看,傳統專家會消失殆盡。

這並不是一句戲言。如果上面講解 AlphaGo 的原理過於技術化,我們依然可以通過這樣的方式進行闡述:

如果非要把專家和機器智能進行比較,我們可以這麽絕對的理解。以一個人類的技術專家為例,他的大部分的經驗模式是從可能長達10年的從業經驗上累計必要的事件數據,然後總結這種可能存在的模式並不斷測試累積,而技術專家之間又通過一定的方式不斷進行知識傳授和交流,從而實現因果的轉換。

那麽機器呢?

過去,很多行業專家對於數據的理解是基於統計的。他們總是想從中得到一些啟示,然後再基於他們自己的大腦進行思考決策。這也是我個人在給一些部署和實施數據智慧應用項目中遇到最大的非業務問題,從方案到實地評估等過程無一不充斥著這樣的難點。

可見,雖然很多人打著大數據的旗號,但依然采取這種工業3.0時代信息化的做法的話,效率將是非常低的,換作企業的話,這在新的中國制造方面也會很難走出成效。

因為人類大腦根本無法處理這種維度和量級的數據。

因此,不管企業還是社會,如果希望通過大數據和計算獲得新的生產效率,勢必要從不肯放手的,強定勢思維式的分析角度,切換到一個新的角度。

“ 與其掌控,不如放手。

這不是機器替代人的時代,而是人放手讓機器為他服務的時代。帶著傳統的思維嘗試去掌控是沒有意義的。這也是從工業3.0跨越到4.0必走的路。

工業3.0時代的特點

過去,我們給機器裝了一盞報警燈,試圖讓機器變的更智慧,可惜,並沒有如願。

從某種程度上,人對機器還是不放心,總是希望人能夠及時看到或得到第一手的警報信息進行處置。

但是,人真的能看到故障信息就馬上找到故障原因嗎?

工業4.0時代的特點

因此我們需要認識到的是試圖掌控,實則毫無所控。傳統手法的信息化建設並非一無所用,只是需要更高級的方式,跨維度層次的應用。結合我們實際的企業實施項目來看,必不可少的是:

1、從機器的角度重新治理數據信息;

2、在合適的位置及時應用機器智能;

3、轉變觀念,向機器傳授知識並鼓勵它自學習。

作者:Hyman追燦數據首席數據官,資深數據科學及應用解決方案顧問。

人類 不要 氣餒 李世石 首敗 敗谷 歌人 工智 能看 中國 制造
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李世石戰勝AlphaGo 下出“神之一手”

來源: http://www.yicai.com/news/2016/03/4761069.html

李世石戰勝AlphaGo 下出“神之一手”

一財網 劉佳 實習記者高歌 2016-03-13 17:15:00

整盤棋最關鍵的轉折點發生在下午約2點42分左右,李世石第78手下出妙招。這被在騰訊直播間解說的古力九段稱作“神之一手”。

3月13日,丟掉了總比分包袱的李世石,為“人類智慧的最後一塊高地”挽回尊嚴。

在經過了4個多小時對弈,李世石最終贏得了比賽。整盤棋最關鍵的轉折點發生在下午約2點42分左右,李世石第78手下出妙招。這被在騰訊直播間解說的古力九段稱作“神之一手”。

“這步棋頂出了AlphaGo接下來的很多損招,李世石九段真正的勝負實力也完全體現出來了。”古力評價。

古力同時稱,通過這盤棋可以發現AlphaGo的弱點在於“虛的地方的判斷”,也許是因為在虛的地方電腦也無法窮盡所有變化,所以會出現一些失誤。

而在北郵教授劉知青則評價:“任何棋類的邏輯性都很強,蒙特卡羅樹搜索存在隨機性的時候無法找到真正的必然性。如果是連環劫,機器在現有方法里還是很難達到人類水平,目前還沒有出現連環劫的局面。”

接下來,李世石將首次以勝利者的姿態出現在賽後的新聞發布會上。

事實上,就在前一天的第三場比賽輸給AlphaGo後,李世石曾在發布會上表示,第1局非常難,因為他對AlphaGo沒有任何了解。第2局也有些機會錯過。對於第3局,李世石表示,雖然他有很多大賽經驗,但從來沒有感到這麽緊張。

“真正能評判我與AlphaGo的實力,還是要看第4、5局的內容。”李世石總結道。

而在被問到是否覺得AlphaGo在圍棋造詣已經遠超人類時,李世石並不這麽認為:“AlphaGo很強,但它並不是完美的,不能說他完全超出了人類棋手的能力。擊敗了李世石並不能說它擊敗了整個人類。”

而對AlphaGo背後Deepmind團隊來說,攻克圍棋僅僅是第一步。Deepmind創始人Demis Hassabis在此前接受The Verge采訪時透露, AlphaGo僅僅是谷歌人工智能項目的一個分支。在未來,Deepmind主要目的是“用人工智能解決一切問題”,並將進一步探索人工智能在醫療、機器人以及手機等多個領域的應用。

編輯:陳姍姍

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李世石 戰勝 AlphaGo 下出 之一
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“阿爾法狗”完勝李世石,人工智能將成資本熱點

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0314/154687.shtml

導讀 : 人工智能的崛起將會給當前的人類社會帶來根本性的改變,並將人類帶入到一個真正的“智能”時代。

這幾天谷歌AlphaGO與人類的挑戰賽,也就是人工智能與韓國圍棋手李世石之間的挑戰賽一直成為媒體、科技、體育界的熱門話題。今天這場比賽終於以3:1的結果呈現,李世石在連輸三盤後只取得了一次勝利。網絡上關於這次事件的討論異常激烈,一些網友認為在此次“人機大戰 ”中,李世石最後的獲勝終於為我們人類在人工智能面前贏回了面子。其實不然,這種面子心理,其實就是不穩定的攀比心理,對於人工智能而言毫無意義,只是我們人類單方面的心理因素。就單一從能力方面而言,人類在很多方面都不是機器的對手,比如在計算與儲存方面,電腦遠強於人腦;比如在搬運方面,起重機遠強於人類等。

這次不同的地方在於,過去在我們身邊出現的這些“超人類”的設施,完全由人類控制,或者說依賴於人類的指令才能進行工作。但谷歌AlphaGO則不同,它與傳統計算機之類的設備有個本質的差異就在於自我學習,借助於人類社會已經存在的知識數據進行自我學習,並與人類展開PK。結果卻發現我們似乎站在了輸的一面,這讓一直都具有控制欲的人類,從心理情感的接受度上產生了波動。其實比賽之前我已經就這次事件做了分析,可以說這場比賽的結果給我們帶來了五方面非常重要的啟示:

1、人工智能超越人類的必然性。

就如同計算機在計算、儲存方面的能力遠超人類,並開啟了互聯網的新時代,在很大的層面上改變了人類生活的形態與方式。但當我們人類社會不斷借助於互聯網,通過智能化進行連接之後,也就是人類所生存的地球不斷地進行智能化、數據化之後,我們就必然需要一種工具來協助我們處理龐大的數據信息,只不過我們將這種工具稱為“人工智能”。可以說,在即將到來的智能穿戴時代,其中一項決定性的技術就是“人工智能”。“人工智能“不僅重要,還需要以更快的速度發展,因為“人工智能”技術的成熟與否將決定著我們能否進入一個智能的社會,或是“偽智能”的社會。

2、人工智能的邊界在人類。

我之前一篇文章專門探討過了關於這方面的問題,可以說不論人工智能如何“智能”,決定其“智力”水平的關鍵要素在於人類自身,在於開發者,在於使用者。也就是說人工智能的自學習能力與自思考能力的本質來源於開發者的程序架構,其智力的演變方向則取決於使用者,也就是給予人工智能所輸入的數據,這就如同我們對於兒童的教育一樣,孩子的價值觀取決於成人世界對其的輸入。可以說,在即將到來的人工智能時代,如何“教育”好人工智能,這將會是對人類的一大挑戰。

3、摩爾定律將繼續適用於人工智能領域。

一方面是在人工智能技術的推動與影響下,計算機硬件設備本身的性能將會繼續朝更強大的方向突破,可能會出現一些新的替代材料增強硬件的運行能力;另外一方面是人工智能這項技術產業本身。盡管這次比賽中谷歌的AlphaGO取得了非常成功的表現,至少對於現階段的人工智能技術而言,已經取得了非常大的突破。但從比賽的3:1結果來看,一是應用領域相對局限,二是其技術距離實際應用還存在著一定的差距,因此就人工智能這項技術本身而言,接下來將會在一些特定領域開始進入代叠期。

4、促進智能穿戴時代的到來。

可以說,在即將到來的智能穿戴時代,當人與萬物都被智能穿戴設備數據化之後,並借助於網絡通訊技術進行信息流動並實現溝通,背後有個非常重要的協助因素就是人工智能。如果沒有人工智能,當萬物智能化之後,我們人類在面對海量的數據時,以我們大腦有限的生物能力是無法與龐大的數據之間建立直接的對話,因此必須要借助於人工智能。從這個層面來看,人工智能的不斷成熟,在很大程度上將有效地推動、促進整個智能穿戴產業的發展,同樣對於整個物聯網產業而言也是一種重大利好。

5VR之後的資本新浪潮。

在科技領域,向來不缺“方向”概念,從谷歌眼鏡引爆整個智能穿戴產業之後,整個新科技領域差不多每隔幾個月就會出現新的方向熱點。從去年的圍繞著可穿戴設備的產品應用方面,到近期向可穿戴設備的垂直技術方面衍生,也就是最近包括高盛在內都感興趣的投資熱點VR。這讓我們看到了近幾年的TMT領域的資本,很大一部分都是圍繞著智能穿戴產業及其產業鏈的相關技術在循序推動。隨著這次人機大戰3:1結果的出現,可以預見今年下半年的科技概念熱潮將會從當前的VR向人工智能轉移,並成為新的投資熱點。

總的來說,今天是人類歷史上非常重要的一天,人類借助於智能穿戴進入一個“超人”時代的夢想越來越近了。人工智能的崛起將會給當前的人類社會帶來根本性的改變,並將人類帶入到一個真正的“智能”時代。

阿爾法 阿爾 完勝 李世石 人工 智能 將成 資本 熱點
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李世石面前的拷問,《瘋狂動物城》的回答

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0313/154673.shtml

導讀 : 關於李世石和AlphaGo的這個系列對決,我第一時間湧上心頭的感受是:感傷。

今天,有兩件事。

一是李世石與AlphaGo之間的人機圍棋對戰,在AlphaGo已經3:0領先,已經確定贏下系列賽的前提下,李世石終於扳回了一局,把大比分變為了1:3,這對於此前承受著巨大壓力的他,可能是一種難得的解脫。

二是我去看了《瘋狂動物城》,這應該是近一年來我在豆瓣看到評分最高的電影了。截止到目前,《瘋城》在豆瓣的評分為9.4分,這是一個高得嚇人的分數——要知道,強如當年的《盜夢空間》和《星際穿越》這樣劃時代級的巨作,在豆瓣的評分也不過只有9.2分和9.1分。

就著這麽兩件看似完全無關的事,我想零散聊點兒想到的東西。

(一)

關於李世石和AlphaGo的這個系列對決,我第一時間湧上心頭的感受是:感傷。

一個天才級的職業棋手,理當是視自己的名譽和技藝為性命的,但與AlphaGo的這輪對決,在前三局李世石是完敗。

要知道,這場完敗,可能不僅會影響到他的名譽,甚至,更加可怕的是,他作為一位棋手的職業信仰——甚至可能不只是他,所有職業棋手們的職業信仰都將從此受到巨大的挑戰。

正如,假使有一天,也有一個機器可以寫出比我還好的文章,我必將會開始懷疑起一些東西來——假如我引以為傲的事情,現在竟然分分鐘就能夠被機器所代替了,那我存在的意義和價值何在?我那種寫出了一篇好文章得到無數人贊賞認可後引以為傲的自豪感,又將何處安放?

(二)

無論如何,我是特別想向李世石致敬的。背負著如此沈重的壓力和全人類的目光、他已經竭盡所能的嘗試了與AI進行對抗。作為一名職業棋手,他縱使已經在這個系列賽中敗給了AI,他也仍是帶著尊嚴離開棋盤的。

考慮到有更多人其實只是純粹抱著一種“看熱鬧”的心理在觀看這場人機對決,並在此過程中施以了大量冷嘲熱諷,李世石正在經歷著的這一切,就更加不易。

尤其是,已經確定輸掉了整個系列賽後,李仍需要與AlphaGo繼續對戰兩局,哪怕明知有很大可能他會以0-5輸得一敗塗地。

當然,也必須要給設計出了AlphaGo的Google團隊致敬。無論如何,AI能來到目前的程度,都是不可思議和值得敬佩的。

(三)

假如我們沿著李世石和AlphaGo這輪人機大戰的進展往下想開來,就有了一個最近一段時間喧囂直上、更加宏大、甚至接近於“終極”的話題——假如機器的計算能力已經強大到了遠超人類的地步,以至於在一些複雜決策上已經可以比人更加智能,那麽人類的出路在哪里?甚至是,人類存在的意義在哪里?而人類,又是否會逐漸被機器所奴役?

經過這個系列賽,這個問題,相信也會在李世石心中此起彼伏。

沿著這個命題,我無意間想起,劉慈欣有一部短篇科幻小說,名字叫什麽我有點忘記了。情節大概是這樣的——

某一天,人類終於遇到了一個科技發展程度遠超自己的外星種族,對方是一個技術驅動的種族,他們的技術能力和已有的運算能力,成百上千倍於人類,以至於人類世界中的一切,在對方眼中,都是自己借助技術可以輕易實現的,看起來都如此破舊和不值一提。

在如此巨大的差距面前,外星種族認為人類世界中的一切都是無意義的,想要毀滅掉人類世界中的一切。

但,人類代表在與對方對話時,顯得執著又頑固,他們堅稱,人類世界中的有些東西,是哪怕科技程度發展遠超人類的外星種族都做不到的。比如:詩歌,尤其是那種可以帶來一種直擊人類心靈的美感的作品。

崇尚以科技為核心的外星種族被這個觀點激怒了,他們試圖要憑借科技寫出超越人類偉大詩人——李白的詩歌,為此,他們開發了計算能力強大到了極致的程序,甚至開始讓程序模仿李白在寫詩前的一切行為,依靠學習獲得相似的體驗,例如:飲酒、遊山玩水、美色相伴。

在技術的驅動下,外星種族試圖去結構和分解所有這些體驗背後的一切,獲得“偉大的詩”產生背後的特定邏輯。但,最終外星文明痛苦的發現,在技術和算法的推動下,自己雖然已經能夠寫出一些不錯的詩,但它們並未能夠寫出超越李白的詩歌。因為,很多時候,偉大詩歌的創作,都是非邏輯的。

於是,為了寫出超越李白的詩,技術驅動下的外星文明想到了另一條理論上可行的路徑——窮舉法。也即,在符合韻律等規則的情況下,把所有可能的字詞組合都窮舉出來。

最終,外星文明成功的完成了這一壯舉——不計其數的詩歌被創作了出來,其中也必定包含了那些能夠超越李白的詩歌。

但是,外星種族最終仍然認輸了。

因為,雖然那些詩歌上的巔峰之作已經必然被創作了出來,但外星種族卻無法開發出一個具備詩歌鑒賞能力的程序,也就無法借助偉大的技術把這些巔峰之作從幾億億首詩中檢索出來。

這意味著,技術層面上外星種族雖然已經確實超越了李白,但他們卻仍然沒有真正得到和擁有那些巔峰之作,因為它們無法被找到,無法被鑒賞,更無法被品味。

正如,當人們下出了一手足以扭轉乾坤的好棋的時候,你會有一種渾身發抖汗毛豎起的興奮感。而對機器而言,那只是又一個勝率為83%的決定,它不會為此興奮和激動,也體會不到這一手棋背後的震撼。

(四)

再說回那部評分高的嚇人的皮克斯的動畫電影——《瘋狂動物城》。高分的背後,是它講了一個看似簡潔輕松,而又蘊意無窮的好故事。

而這個故事之所以會容易打動你,是因為你會發現,片中兔朱迪和狐尼克身上發生的一切——從對某個夢想的執著、到踏上未知旅程時的喜悅和憧憬、到在胸懷大誌卻得不到重視時的仿徨、再到征途上不自覺的迷失和最終的回歸,恰恰是每一個人在其一生中或多或少必然都會經歷的內在生命歷程。

關於此,國外知名神話學家約瑟夫.坎貝爾曾經有過一個叫做“英雄之旅”的理論,大意是,人身上,與生俱來的都存在著一些欲望、恐懼還有一些內在的力量,而一個完整的人生,正是一個人借由不斷的體驗,持續發現和認知到自己的恐懼,並不斷發現自己身上新的力量,最終趨近於完整的狀態。正因如此,人類世界中,不分國家和種族,總是會存在著很多以這條主線為藍本的神話。包括諸如《瘋城》這樣的電影,也都是暗合這一邏輯的。

在約瑟夫.坎貝爾看來,與機器不同,人不應當是一種為了“結果”而存在的種族,人存在的更大意義、價值和使命,是不斷的感受、創造和發現,並在這個過程中不斷趨於完整。

這個狀態,佛家里也有類似的表達,叫圓融。

《瘋城》火爆的背後,對於上面的終極問題,其實暗藏著一種回答。

(五)

我還曾經機緣巧合參加過一堂國學課,那堂課里,老師有一句話讓我印象深刻——

“真正的國學中,絕不提倡直接出世,而是提倡先能夠充分入世,再從中去思考和發現出世的可能性。且,真正的佛家信徒更傾向於認為,唯有先成功入世者方可真正出世。”

正如,如果你還未曾真正觸碰過欲望和欲望得到滿足的時刻就決定要放下欲望,那有可能是一種閱歷問題。而如果你已經經歷和觸碰到了那些欲望得到滿足的時刻,之後再來選擇放下欲望,那則是一種人生態度。

也好比無知與天真,無知是沒經歷過,天真則是經歷過後選擇放棄。曾在一篇文章里看到經典的描述——不知而為之為無知,知之而為之為天真。天真者無邪,但未必無知;無知者無畏,卻未必有勇。

需知道,無知與返璞歸真是不一樣的。一個未經世事的小孩,與一個飽經風霜後仍可保持一顆孩童之心的老人,一定是截然不同的兩種境界。小孩的純凈是因無知,而老人的純凈則是一種超脫升華。

唯有闖蕩過,被傷害過,才談得上返璞歸真。

這個邏輯,與約瑟夫.坎貝爾的“英雄之旅”,其實殊途同歸。

(六)

我又想起,關於科技發展與人類間的關系,程苓峰曾經和王興有過這麽一段對話,也同樣讓我印象深刻——

程苓峰:你覺得科技越發達,人類就越臨近滅亡?

王興:是可能。

程:那你還堅持在科技行業里創業的原因是,這個趨勢是個人無力阻擋的,那就不如跳進去感受它?

王:對頭。

其實,太多事情可能都是如此,與其把大把時間去投入和關註如何可以掌控更多,不如只是盡情體驗和感受,然後找到在一個你無法控制和改變的世界中你最應該有的位置。

如果要探討人工智能遠勝人類後,我們該何以自處這類務虛的話題,這可能就是我的答案。

李世石 面前 拷問 瘋狂 動物 回答
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