柯洁与李世石比赛全场-柯洁vs李世石决赛第三局

柯洁和李世石谁厉害(探讨两位围棋大师的巅峰表现和成就)

柯洁和李世石都是围棋界的人物，他们在职业生涯中都有过无数的辉煌表现和成就。那么，柯洁和李世石谁更厉害呢？接下来，我们将从巅峰表现和成就两个方面来探讨这个问题。

巅峰表现

柯洁和李世石都曾经有过自己的巅峰时期，他们在这个时期取得了很多惊人的成绩。

柯洁的巅峰时期是在2015年至2017年之间。在这个时期，他连续三年夺得了世界围棋锦标赛的冠军，成为了历史上第一个完成三连冠的选手。此外，他还在2016年的AlphaGo人机大战中战胜了AlphaGo，成为了第一个战胜人工智能的围棋选手。

李世石的巅峰时期则是在2003年至2011年之间。在这个时期，他先后夺得了三次LG杯世界围棋锦标赛的冠军、两次BC卡杯世界围棋锦标赛的冠军和一次棋圣杯世界围棋锦标赛的冠军。他还在2008年的人机大战中战胜了计算机围棋程序“”。

从巅峰表现来看，柯洁和李世石都有着不可忽视的成就。但是，柯洁的三连冠和战胜AlphaGo的表现无疑更加惊人，因此在这一方面，柯洁更胜一筹。

成就

除了巅峰表现外，柯洁和李世石在职业生涯中的成就也是评判他们厉害程度的重要标准。

柯洁在职业生涯中已经夺得了多项重要赛事的冠军，其中包括三连冠的世界围棋锦标赛、两次国际围棋联合会世界杯赛冠军、两次棋王战冠军和两次天元赛冠军等。他还曾经在2017年获得了第一届围棋世界杯的冠军。

李世石在职业生涯中同样也有着丰富的成就。他夺得的冠军数量虽然不如柯洁，但是他的成就更加多元化。他不仅夺得了多个世界围棋锦标赛的冠军，还曾经获得过多次韩国围棋大赛、中韩围棋交流赛和围甲联赛等赛事的冠军。

从成就来看，柯洁和李世石都有着不可忽视的成就。但是，柯洁在短时间内取得了多项重要赛事的冠军，因此在这一方面，他更胜一筹。

顶级棋手李世石，柯洁赛后说了什么，人真的不如“狗”

柯洁在微博上说了：“就算阿法狗战胜了李世石，但它赢不了我。”

在赛前，他曾说阿法狗不值一提，肯定下不过李世石（因为看过阿法狗的棋谱）。当比赛进行时，柯洁在解说的空隙面对镜头笑称：“不愿意和阿法狗下棋，因为它的棋不行，还怕被阿法狗偷学了招。”

赛后，柯洁高度肯定AI，“阿法狗下棋风格和我很像，在面对选择时，哪边利益大就会选择哪边，它主次分得很清楚。地方不利的地方会拼，越到后面计算就越精准。”

他明确表示，自己愿意接受阿法狗的约战。“我想看看他的实力，百闻不如一见，百看不如一试。可能这是我第一次没有那么强烈的自信，我觉得自己胜算没有对其他棋手时那么大，大概占六成。”李世石则显得谨慎，“后面的棋，胜算会是五成。”

柯洁略有担心地认为，“按这个速度，再过几个月或几年，阿法狗的胜算会越来越大，人类被它战胜也将是早晚的事。”

单从围棋水平来说，柯洁和李世石到底谁更胜一筹

这其实也要看怎么去定义了，如果单从我个人而言的话，我可能比较倔着柯洁比李世石要更为厉害得多，我个人这方面是比较赞同，是柯洁这个围棋选手。 但从围棋水平上来说，柯洁是有史以来最强的人类选手，人类棋手李世石肯定比不过，不过论对围棋的贡献可能柯洁没有办法和李世石相比较。

虽然说李世石他拿过17个世界冠军头衔比较多，所以说到目前为止可能在个人成就这方面李世石的成就比较多，毕竟他的年龄要比柯洁大，但是他才18岁，未来的前途不可限量，而且万事皆有可能，他的上升空间还十分的大，所以想要超过李世石的话还是其有可能的。更何况柯洁现在正处于不断的上升期，实力非常强，这么年轻都已经拿到全世界的第一了，所以想要以后打败李世石的话也是十分有可能性的，更何况离事实已经是好几年前的事情了，那个时候年轻的时候非常厉害，但是现在他们两个人是如果想要再去比较的话，可能柯洁是要略胜一筹。?当然如果要真的去比较起来，也要看在比赛之中谁发挥的最好了，都是高手高手过招，肯定招招都十分的致命，所以也要看他们两个人真正的在比赛之中谁会发挥更强大的作用。而且他们两个人目前为止也没有进行正面的较量过，所以也特别难分出来胜负。?他们两个都属于是难分伯仲这一类型的。而且其实也很难说谁比较厉害，毕竟他们的影响因素比较多，也不能够单单只从一方面来定论，如果在一场比赛之中稍微有一方没有认真，那么极有可能会出现反败的情况。

人工智能有没有机会统治人类？

作者：刘明河

近期，警惕人工智能的文章和报道越来越多，甚至有人宣称“随着计算机运算能力增强，强人工智能将在我们的有生之年出现，给人类文明带来前所未有的冲击”，这些看似有理有据的观点深入人心，很多人甚至心生恐惧，担忧起了自己的未来。

人工智能真的会对人类产生如此大的威胁吗？

困难重重

对于人工智能这个过于庞大的概念，我们将它区分成弱人工智能（weak AI，或Narrow AI）和强人工智能（Strong AI或General AI）。

弱人工智能是处理特定问题的人工智能，AlphaGo就是一个专门下围棋的弱人工智能，iPhone里的Siri是一个专门语音识别的人工智能，Google的搜索框里也藏着一个专门提供搜索建议的人工智能——多亏了如今盛极一时的“人工神经网络”，我们已经愉快地发现，弱人工智能表现得非常出色，在某些时候真的比人类还要高效。

与之对应的，强人工智能模拟了完整的人类心智，我们通常会用能否通过“图灵测试”看作强人工智能的判断标准，但这样的人工智能直到今天仍未实现。另外，我们还进一步遐想了“超人工智能”这个概念，顾名思义，就是比人还睿智的人工智能，也就是科幻艺术和大众媒体中最担心的那种情形——但在人工智能的实践上，我们恐怕要说这更接近盲目乐观，追求的强人工智能的征途绝不像一些未来展望者那样，近在咫尺，迫在眉睫，数不清的艰难问题还等着我们攻克。

我们遭遇的第一个问题就是计算机的运算能力。

细胞虽小，却异常复杂，神经元尤其如此。在最微小的尺度上，一个神经元有成千上万个突触与其它细胞连接，释放或接受神经递质，识别数百种独立的活动，随后发出高速传导的神经兴奋，在整个大脑内激起复杂而不确定的反馈，有些突触还可以直接向脑脊液中释放递质和激素，在全身范围内引发更大尺度的反应——时至今日，人类发现细胞已近400年，即便动用最强大的超级计算机，也只是静态地构建出了一个突触的微观结构，真要模拟它完整的活动还无能为力——而人脑大约有860亿个神经元。

当然，神经科学与计算机科学的交叉处也的确有了些令人瞩目的成果，比如为人称道的，我们标记了隐杆秀丽线虫（Caenorhabditis elegans）302个神经元的连接方式，大约在2014构建了一个“开放蠕虫”的项目，试图用计算机模拟出一个等效于实体的虚拟线虫——但这个项目才刚刚起步，尚未收获成果，而且这个研究对象也是出奇的简单：它雌雄同体，全身固定有959个细胞，每个细胞的行为都专一且固定，神经活动非常单调，我们因此得以详细地观察它，用现在的手段模拟它们。

但是如果因为这一点星光就以为破晓来临，以为秀丽线虫的神经节与人类的大脑只是神经元的数目有所差异，只要计算速度够快就能实现质的飞跃——那就未免太天真了。

我们还会遇到动力学参数的壁垒。

如我们提醒过的，以现在的技术，我们还不能模拟神经元的完整活动，让它们在虚拟世界里自主地运动起来。只是在这个项目中，我们既然已经知道了线虫神经的连接方式，就能人为地给这些连接赋予动力学的参数，让这些虚拟神经元活动起来，逼真地模拟一条线虫。就像做题虽然不会，但是拿着答案倒推，也能猜个八九不离十——所以我们称这种做法是自底向上。

然而在目前阶段，不但我们还是个相当差的学生，离开了答案就寸步难行；而且我们遇到的问题也是空前的难题，根本没有现成的答案。

线虫的神经与人类的大脑，就像口中呼气和超级台风，它们之间绝不只是数量的差异。当基本单元通过种种联系形成复杂的系统，就会在更大的尺度上展现出新的结构。我们很早就对小尺度上的流体运动有了清晰的认识，但这并不代表我们可以从中推导出台风的运动规律。

首先的，线虫的个体差异极小，不同个体的细胞排列方式完全一样，所以作为一种全身透明的实验动物，我们很早就弄清楚了它们神经连接的方式。但人脑完全不是这样，我们拥有数量巨大的神经元，个体差异很大，而且可塑性极强，这令每个人大脑内的神经元连接方式都不一样——换句话说，一个具体的神经元怎样连接不重要，重要的是数量巨大的神经元如何组织成一个复杂的机体。

然而1个神经元、10个神经元、100个神经元、1000个神经元……每增加一个数量级，神经元的活动都会涌现出新的运动规律，从最小层面上神经元处理兴奋的方式，到不同递质的通路的组合方式，到处理不同信息的细胞构成功能模块，到大脑中不同功能区域的协作方式，都是我们必须面对的难题，虽然这些动力学的研究也正在热火朝天的研究中，但这样的研究不可能达到“指数上升”的速度，我们重建人脑的进程也就不能达到指数上升的速度。

所以先不论计算机科学能否一马平川地进步下去，即便计算机运算速度真的能指数上升，也无法在可以预见迅速地模拟出一个人脑：在神经科学和脑科学臻于高度成熟之前，大脑永远是一个黑盒子，我们要想知道大脑在具体的智力活动中在不同层面各自发生了怎样的事情，还困难重重。而且更加现实的情况是，随着我们对人脑的认识逐渐扩大，我们会发现越来越多的新问题。

我们知道的越多，就越发现自己无知，然而糟糕的是，真正的难题还在前方虎视眈眈——我们需要新的计算机原理。

必须意识到，在能否实现“智力”这个巨大的问题上，计算机的运算速度并不是决定性的。以当今的动物界而论，非洲象、长肢领航鲸，它们的大脑都比人的更重，神经元的数量也更多，为何偏偏缺乏智力？在相同的解剖基础上尚且如此，原理完全不同的电路元件，又该如何？

电路元件以金属和半导体为元件，获得了接近光速的信号传递速度，这比起神经元的冲动的确快多了，但也单调多了。电路元件的任何一次反应都只能得到固定的结果，只能在和、或、且的基础上展开一阶逻辑演算，今天，以及未来可以预见的一切计算机程序，都是不同复杂程度的一阶逻辑演算。

“一阶逻辑”已经非常强大，给今天的人类带来了整个21世纪的信息时代，但它只能从几个初始数据开始，根据预存的指令步步推导，绝不越雷池一步。这给计算机带来了那种可贵的可靠性，但也令它失去了更可贵的抽象、推理、创造——我们必须能够定义谓词的二阶和高阶逻辑。

举个例子，面对“a+b”这样的命令，计算机只会按照加法的规则，把a和b加起来，但是对于具有二阶逻辑的人，我们还会思考加法的意义，询问“加法是怎样一种运算？”，接着，我们还会能在三阶逻辑中思考“运算”的意义，询问“怎样规定一类运算？”，进一步的，我们又会在四阶逻辑中思考“规定”的意义，询问“数学上什么样的行为称得上规定？”。

这样的追问可以无穷地回溯下去，理论上，人类的思维可以实现“无穷高阶逻辑”，我们已经在整个哲学史上持续不断地展现了这种能力。对于普通人，我们也可以尝试一个计算机无论如何做不到的思维游戏：随便思考一件事，然后思考“我正在思考这件事”，然后思考“我正在思考‘我正在思考这件事’”，然后思考‘我正在思考“我正在思考‘我正在思考这件事’”’……虽然很费脑子，但我们在理论上也可以无穷地递归下去。

是的，如今所有的计算机都是一阶逻辑，或许在某些实验室里还有二阶逻辑的尝试，但无论怎样，高阶逻辑问题不能规约成低阶逻辑——我们绝不能用加法本身说明什么是加法，这就好像在电视机上做电视机的广告。

也就是说，我们即便动用了空前的计算能力，以不可思议的工作量找到了大脑中的每一个参数，但只要计算机原理不变，就是在用低阶逻辑模拟高阶逻辑——这在数学上不可能，程序员们会发现某些关键的参数无法定义，那个辛苦模拟出来的大脑仍然是个弱人工智能。

这是一个尖锐的问题，即便在另外一些规划中的道路上，用进化算法也好，用其它方式建模也好，它都会横亘在我们的前途中。我们需要一种革命性的计算机，能够实现高阶逻辑的演算，但是在所有已知的事物中，就只有大脑能做到这件事，这就带来一种新的困境：要模拟大脑需要新的计算机，要研究新的计算机就要深入了解大脑。这当然不是无法解决的问题，就好像制造新的机器需要新的材料，合成新的材料需要新的机器，我们在科技进步史上已经邂逅了无数次，没有理由认为我们会败给这一次，但也要做好思想准备，因为这将是一条漫长的路。

这样或者那样的问题会接踵而至，人工智能作为这时代最复杂的应用科学，没有理由认为我们能以逸待劳地只凭计算机科学的进步就让一切问题迎刃而解，更何况退一万步，我们还有一个更加现实的问题要面对。

障碍

对与任何革命性的新技术，都是最现实的问题，我们此前目睹了避孕措施对的冲击，就以为在技术面前不堪一击，这就未免太低估了的力量，像“知情权”这样毫无意义的概念被煽动家利用起来蛊惑人心，都可以在食品安全领域掀起巨大的波澜，那么从今天开始数十年乃至上百年对人工智能的担忧积累起来，无论合理还是不合理，都会形成强大的氛围，阻遏强人工智能的研究。

先不论“人工智能灭绝人类”这样惊悚的事情，就以最现实的问题来说，公众一定会关心强人工智能是否具有情感，是不是有了心脏的铁皮人，然而这却是强人工智能的定义中不曾提及的问题。

与其它意识活动不同，人类丰富而细腻的感情是人类作为一种社会动物，协调群体关系时的进化产物，并非智力的必需品。一个强人工智能未必真的具备这些特质，但他一定可以理解这种行为：想象成一个人先天性地没有任何感情，但以细致的观察和精湛的模仿成为了一个无可挑剔的表演家，在舞台上无论是哭是笑，心中都绝无一丝涟漪，犹如用肢体和表情肌完成了最复杂的体操——这大约就是**《机械姬》中的情形。

长期以来，感情被认为是自由意志最关键的特质，所以我们不得不想象在那样的未来，分辨强人工智能是真的拥有感情还是在逢场作戏，抑或这两种情况并没有区别，都将会成为人工智能领域最重大的课题，也是人类面对自己时最深刻的拷问——无论哪一种结局成真，都意味着一个旧的世界不复存在：我们要不要承认它是一个人？进一步的，“他”是否适用实体法，可以拥有最基本的？我们还能不能把“他”囚禁在实验室里？

我们接着就会设想，强人工智能如何利用自己的感情获取人类的信任，争取平等的对待，争取公民权的运动。强人工智能的感情或许只是一层伪装，但人类心底那种与生俱来的同情和善良却是毫无争议的事实，在这样的未来图景之下，强人工智能的研究几乎必然招致严格的限制，就像我们如今对待克隆技术时的做法：我们在上个世纪就掌握了克隆哺乳动物的技巧，但是在可以预见的未来里，这个世界上都不会有克隆人降世。

或者更武断地说，无论技术是否成熟，我们都不会允许一个拥有完全心智的强人工智能轻易问世，我们可能会在全球最重要的实验室里有限额地研发几个被严重削弱的强人工智能，成为认知科学和计算机科学的珍惜样本，如果要想象强人工智能诞生在民用领域，就像《机械公敌》或者《西部世界》那样，就未免不切实际了。

最后，我们要再次反省一下预测未来这件事：一个平静的社会大概激不起人们什么兴趣，所以我们总是在变革的浪潮中“高瞻远瞩”，但是我们忘了，科学革命或许加快了人类探索和改变世界的速度，但人类的认知过程从来都不是一帆风顺。旁观者赞美收获时的成就，却很少理会耕耘时的艰辛，盲目乐观是他们永远无法摆脱的缺陷。

如何评价柯洁与 AlphaGo 的对决

柯洁经历了英雄般的战斗后，依然第二局输给AlphaGo。

最有价值的信息可能来自AlphaGo之父萨比斯，中盘阶段他评论说：“不可思议，根据AlphaGo的评估，柯洁现在下得很完美。

”赛后萨比斯则评论：“这是一场惊心动魄的令人惊奇的比赛，柯洁几乎把AlphaGo逼到了极限。

”柯洁今天的最大收获是测出阿法狗的真实水平。

期望这次比赛能够验证。

当然它有两个前提条件，一是柯洁把最好水平发挥出来，二是AlphaGo能够经受真正的考验，而不是表面看它只赢一两个子，实际上后台胜率显示根本没有机会。

前天的第一局，AlphaGo赢了1.5目。

这是一个很小的差距，但柯洁下得谈不上多出色，因为从头到尾他基本没什么机会。

AlphaGo并不是一个赌徒，能赢100目绝不赢99；

它是根据胜率估算来行棋的，如果赢1目而它认为胜率是100%，就没必要去下赢100目而胜率只有99%的棋。

所以，第一局柯洁远远没有逼出AlphaGo的真正实力。

昨天AlphaGo方面的消息，认为这次虽然只是一个单机版，但棋力已经比去年赢李世石的时候提高了三子。

这是一个挺吓人的消息，因为它会让人类棋手觉得，目前这个版本至少比人类强三子以上。

老实讲这挺绝望的，三子以上，四子。

那等于彻底宣布人类棋手跟AlphaGo已经是天壤之别。

知道，面对一个可以让四子的对手，这是职业和业余的差距，比赛已经失去意义，准确地说那叫戏耍。

它可以只赢1目甚至半目，但不说明任何问题，就像柯洁也可以让只输半目，但那又能说明什么。

难道会跑大街上喊，快看，柯洁只赢了半目。

谁都知道，柯洁想怎么赢就怎么赢，半目和100目没差别。

今天的比赛，由于“几乎把AlphaGo逼到了极限”，虽然不是让子棋，但基本可以猜出，在人类棋手高水平发挥的前提下，目前AlphaGo让不到人类三子，可能是二子或者略多。

挂盘讲解的李世石也做出这种判断：AlphaGo并没有提升三子的实力，估计大概有二子。

至此，本次比赛人类棋手的目标或者说心愿已经达到：测试出AlphaGo的真正实力。

否则，AlphaGo就永远是上帝般的存在。

知道它强，但不知道它到底多强，所以它就是上帝。

知道，没有上帝。

如果由于无法评测AI（人工智能）的水平，而把它视为上帝一样的存在，这不是人类进化或者说发展的方向。

等于把命运交给未知，哪怕这个未知是人类创造出来的，也有理由疑虑甚至恐惧。

所以要感谢柯杰，不愧围棋第一人，他今天的勇气和表现，至少让暂时可以从外部角度了解到AlphaGo的真实水平。

这是比胜负更重要的事情。