在说这个话题之前，我想起了一则关于李连杰和《黑客帝国》的传闻。

据说，李连杰本来是有机会出演《黑客帝国》系列的，但出于某种原因，二者分道扬镳。关于没能合作的原因，众说纷纭。片酬说，主配角说，说法很多。

李世石扳回一局有何意义？丰富了AlphaGo的数据库而已

在2010年的时候，媒体上有一种说法是“电脑存档”。当时的报道是这样的：“李连杰和华纳方面协商拍片事宜之初，华纳方面提出一个要求，他们特别建造了一座当时*大的动作捕捉舞台，要用超级计算机记录下李连杰功夫的一招一式，用于存档，其用意十分明显，利用计算机模拟李连杰的拳脚风格，达到用虚拟人*终替代演员的目的，这意味着，李连杰练了三十年的武功，在美国那儿，只需要电脑工作几个小时就可以做到同样的效果，而且任何时候都可以用，既可用于《黑客帝国》这部影片，也可以用于其它的影片，对此，李连杰二话不说予以拒绝。”

这种说法是真是假，我们不得而知。但是，目前电脑特效对动作片的作用却是有目共睹的。用现在的话讲，“电脑存档”说法的背后，其实是电影公司对武打动作大数据的采集。

从李连杰那里拉回我们的视线，继续说李世石和阿尔法围棋的人机大战。

无关*终结果的人机大战第四盘，李世石竟然赢了。

3月13日下午，谷歌人工智能AlphaGo与李世石对战第四场在韩国首尔四季酒店举行，李世石**战胜AlphaGo，总比分扳回至3:1。

对于李世石的这场胜利，业界可谓一片欢呼。

有声音认为李世石替人类挽回了尊严，有声音认为李世石抓住了Alpha Go的“命门”，有声音认为Alpha Go有缺陷。

但是，这场胜利的意义究竟有多大呢？

赛后，我和北京图灵机器人技术负责人陆羽皓在**时间内进行了交流。对于AlphaGo的失利，他是这样认为的。

首先，“AlphaGo并不是神，应该还有很大提升空间。”

接着，他这样说：“之前的基于纯mcts算法的围棋程序会有一些定势的漏洞，只要人类棋手熟悉了这些机器的漏洞就能轻易击败机器。但我认为这次并不是这样。 AlphaGo输了一局应该是由于估值网络还不够完善，遇到一些没见过的局面产生了错误的估值。（以后），它是可以通过学习更多的对局做出改进和提升的。并不是什么‘命门’或定势的弱点。”

听完他的话，我对李世石的这局胜利有了新的看法。

我明白了他的意思。很通俗地说，在第四盘对决中，李世石的某些招数以及这些招数造成的局面是AlphaGo没有见过的。也就是说，它的数据库中并没有存储这样的招数数据，以及类似的数据。它的设计者，也没有见识过这种局面。并且，AlphaGo还不具备随心所欲应对这种局面的能力。也就是说，它的“估值网络”还不够完善。在这个不够完善的“估值网络”指导下，造成了AlphaGo的判断失误和*终失利。

这个结果，固然值得欣喜。可是，从另一个角度讲，笔者认为这也直接促成了AlphaGo在数据信息库上的“丰富”以及“估值网络”的完善。

之前，AlphaGo的数据库中可能没有3月13日对弈的那种棋局。但是，那次对弈输了之后，它的***肯定会让它记住这盘棋，它的数据库也随之丰富。根据其自主学习能力，甚至会触类旁通、举一反三。在我看来，这次胜利，无非是增加了人工智能数据库的信息，提供了人工智能学习另一种棋局的机会。有了这次的经验，那也就意味着今后它可以应对这种局面了。

说到这里，我们再回过头想想我文章开头讲的李连杰与《黑客帝国》的传闻，您马上就能明白，这是一个道理。电脑收集动作明星的武打动作，为自己今后的虚拟明星做动作储备；人工智能收集新的棋谱，提升人工智能的能力。二者不同的是科技水平的差别，但实质意义是一样的。

而近一段时间以来，中国棋手非常积极的要挑战人工智能。这种精神值得鼓励，但会有什么结果？其实也是给人家增加数据信息罢了。

对于我的观点，陆羽皓基本认同，他说：“（除了收集数据），数据信息也是可以通过机器自我对局提升的，（在围棋方面）机器完胜人类是迟早的事。”是啊，自我对局尚且可以提高水平，更何况有“人”这个老师呢！

我又想起李世石扳回一局后，一种比较理性的观点认为：李世石赢棋无关人类尊严，只是对未知领域的探索。

这种观点在理性上是正确的，但说的很不**。人机大战，当然是人类对未知领域的探索，但又何尝不是人工智能对“未知领域”的探索呢？对于自己数据库中没有的棋局，AlphaGo见到了、对弈了，这也是一种另类的探索。所以，这种对未知领域探索是双向的——人类如此，机器亦如此。

我并不是人工智能威胁论的支持者，但我依然认为李世石扳回一局并无太大意义，这一局的胜利只是丰富了AlphaGo的数据库而已！