自然杂志的公开消息称，为了打败人类围棋世界冠军，科学家在训练上一款AlphaGo时，同时用到了监督式学习(基于上百万种人类专业选手的下棋步骤)和基于自我对弈的强化学习此前那款AlphaGo的训练过程长达几个月，用到多台机器和48个TP...
今天！小编得知围棋游戏程序阿尔法狗（AlphaGo）的弟弟阿尔法元（AlphaGO Zero）自学成材打败阿尔法狗时，心情很复杂。
对于一名记者这是一个多么振奋人心的新闻啊啊啊！但小编突然意识到自己还是个人啊！作为人类阵营中的一员，似乎又感到有些失落……
《自然》杂志就其刊发的论文表示，通过几天的训练——包括近500万局自我对弈——阿尔法元便能够超越人类并打败所有之前的AlphaGo版本。阿尔法元不但独立发现了人类用几千年才总结出来的围棋规律，还建立了新的战略，为这个古老的游戏带来了新见解。
扎心了！“几天”？“独立”？
《自然》杂志的公开消息称，为了打败人类围棋世界冠军，科学家在训练上一款AlphaGo时，同时用到了监督式学习(基于上百万种人类专业选手的下棋步骤)和基于自我对弈的强化学习。此前那款AlphaGo的训练过程长达几个月，用到多台机器和48个TPU(神经网络训练所需的专业芯片)。
而在最新发表的论文中，作者David Silver, Julian Schrittwieser, Karen Simonyan, Demis Hassabis等在介绍阿尔法元时表示，它的学习从零开始，且单纯基于与自己的对弈。人类的输入没有超出游戏规则以外的任何指导、数据以及内部知识。
阿尔法元仅用到一张神经网络，这张网络经过训练，专门预测程序自身的棋步和棋局的赢家，在每次自我对弈中进步。新程序只使用一台机器和4个TPU。
曾经被阿尔法狗击败的柯洁今早在社交平台上说：“一个纯净、纯粹自我学习的AlphaGo是最强的……对于AlphaGo的自我进步来讲……人类太多余了。”
难怪他有此一叹。
如果说当年阿尔法狗打败世界顶级围棋选手李世石和柯洁时，我们人类还悲壮地心怀一丝怨念，认为让不会疲劳甚至不用上厕所的人工智能机器和人类比赛有违公平，如今，阿尔法狗新出生的弟弟——阿尔法元就是在赤裸裸的宣称：
人类，至少在下围棋方面，根本无法与人工智能相较。
当故事讲到这里，小编的思维就要劈叉了......
首先我们要关注的是，如果非得和人工智能比，人类未来还在哪些领域被需要？
要是有人（如果不是机器人）能够告诉我们2050年的景象，那他可能是以色列学者尤瓦尔·赫拉利——《未来简史》的作者。
尤瓦尔告诉我们，就在几十年内人工智能会使大部分人无用。
在较为复杂的技能领域，翻译和驾驶必然会受到显著的冲击。而使用量化交易手段的股票交易商、需要查阅海量文件的初级律师、无时无刻不在判断嫌疑人是否在说谎的警察和法官很可能被人工智能取代。就连教师、医生这类需要面对种种复杂情况的职业也受到了威胁。
除了抢了技术活儿，人工智能还会进军管理领域，甚至拥有企业、房产，成为人类的老板和房东。
那么未来还有哪些职业是安全的？
尤瓦尔援引一篇论文的结论说，到2033年，人工智能取代考古学家的可能性只有0.7%，因为这项工作不仅需要复杂的模式识别，且利润较低，可能不会获得大规模的人工智能投资和开发。
而在2033年被人工智能替代的可能性均低于20%的职业还包括：
艺术类的工作，比如服装设计师、编舞、音乐家、作家、摄影师等等受到威胁的风险也相对较低。教师类的工作中，中小学教师、健身教练也相对安全。各类高层管理职位和各类专家也暂时安全，比如婚姻家庭分析师、生物学家、政治学家、天文学家等。
当然，彼时一定还会有很多未知的职业产生。
但是！小编又一想，为什么我们非要和人工智能相比呢？
从小大人们都说，读书可以知理，练琴可以陶冶情操，下棋可以锻炼思维，我们读书练琴下棋也不是为了和人工智能比赛的呀？！
第一次工业革命大家砸机器的时候，并不会想到用“解放生产力”来形容科技的贡献。但事实证明，从嘈杂的厂房车间涌到世界的其他角落之后，人类还是找到了发挥能量的领地。
要让小编说，人工智能解决问题是把好手，但在发现新问题、制造新兴趣方面，还是人类更在行。
文字、微信编辑：张茜，综合中国青年报·中青在线报道《从0开始学，阿尔法元完胜阿尔法狗》、《未来简史》精华解读；图片来自《纽约客》2017年10月23日封面，以及网络。转载请联系后台授权。
