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不知專業人士如何，當我們通過你們的長篇大論知道瞭AlphaGo和圍棋後，首先閃現的念頭是，既然圍棋如此復雜，AlphaGo都可以迎刃而解，那麼至少在我們看來比圍棋簡單得多的語音識別、語音搜索、無人駕駛汽車等這些遠遠比圍棋要應用更為廣泛，更貼近普通人的領域為何進展緩慢？
最典型的表現就是此前一直被吹捧的谷歌無人駕駛汽車，在時速低於2英裡的情況下竟然發生瞭交通事故，且按責任劃分當屬谷歌。如果我們拿當時谷歌無人駕駛汽車發生事故時的選擇和結果與此次人機大戰中的每步棋的選擇與結果比較的話，對於AI（例如AlphaGo）來說，前者不知道要容易多少倍（谷歌無人駕駛系統比人類最大的優勢就是預判對方的行為，並做出應對），可惜的是，谷歌無人駕駛汽車在這次事故中體現出瞭智能系統沒能完全判斷準確人類的行為，還做出瞭最令人失望，可能也是最有悖於人類駕駛員的選擇，並最終導致事故的發生。盡管沒有造成人員傷亡，但這隻是在時速僅為2英裡的車速下，試想一下，如果是正常行駛速度（不要說人類偶爾的激情高速駕駛）下，結果會怎樣？在知道權威的汽車碰撞測試顯示，時速40公裡的汽車與水泥墻狀物直接碰撞後，車內人員的生存機率幾乎為零。
提及事故，密西根交通大學根據谷歌、德爾福、奧迪三傢擁有無人駕駛汽車行駛許可證的公司給出的數據，結合公開報道的交通事故，測算出瞭無人駕駛車與普通汽車的平均事故率。結果顯示無人駕駛車卷入交通事故的比率要高於普通汽車，而這一結果也已經將未公開報道的事故考慮在內。
另據權威機構美國汽車聯合會 (American Automobile Association) 最新一項調查結果顯示，75%的美國人對無人駕駛汽車持擔憂的態度，表示信任無人駕駛技術的隻有20%。而在完全不希望車輛當中帶有任何自動駕駛功能的人群中，有84%表示他們認為無人駕駛不會比人類開得好，有 60%表示這項新技術還沒有經過足夠的測試，有57%的人表示不值得為這項技術多付錢，有 50%的人表示無人駕駛還不夠為人所瞭解，另外有45%的人表示這項技術“讓人感到厭煩”(annoying)。
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當然，我們在此並非否認AlphaGo為代表之一的AI所取得的長足進步，隻是從整個AI，尤其是更貼近於普通人日常生活的諸多場景，也更具真正顛覆性的領域，AI仍有相當的路要走或者說與人類仍具有不小的差距，畢竟下棋隻是一種高度結構化的情景而已。
談完瞭AlphaGo，我們再來看看人，確切地說是此次人機大戰中代表人類的李世石。從理論上看，AlphaGo的棋技與之前被其擊敗的樊麾水平相當，但與李世石相比仍有差距。差距有多大？按照之前的分析，AlphaGo的棋技屬於專業1—3段之間，而李世石則是專業九段。但對弈的結果與這個理論上的差距卻是大相徑庭，至少從目前比賽過的兩局AlphaGo全勝看是如此。那麼為何會造成理論和實際上如此大的差距呢？真的是AlphaGo很牛？還是李世石作為人類獨有的“發揮失常”？
看瞭太多對於AlphaGo的分析，卻鮮見對於李世石參賽前、中及後時周遭主客觀環境對於自身心理影響的分析。例如在賽前，盡管李世石表示會輕松擊敗AlphaGo，但從其第一局開局前手發抖看，其內心深處依然存在著懼怕心理，而這種懼怕心理更多是來自我們附加於他的所謂“為人類尊嚴而戰的使命感”；從賽中李世石先行占據優勢（兩局均是如此），而後出現失誤被反超看，輕敵、急於求勝等諸多人類才有的情緒波動恐怕才是最終從主動變為被動，直至輸掉的元兇；至於賽後的評論（無論是正負）也均會對李世石下一局的比賽產生心理作用並影響到棋藝的發揮。
相比之下，AlphaGo沒有上述隻有人類才具備的什麼使命感、懼怕、輕敵、急於求成，甚至勝負觀等這些與棋藝本身沒有任何關聯的不利因素的幹擾，也就是說AlphaGo在下棋時是100%投入的，是純粹的，按照圍棋界的話說，AlphaGo才是真正的“求道派”，而盡管人類在發明圍棋時也是以此為最高境界，但誰都清楚，包括圍棋在內的競技項目，人類最終追求的還是“勝負師”。而這種追求在人與人之間交手時，因為彼此均具備上述所謂天生的“不利因素”，所以體現得並不明顯，但一旦和“純凈”的機器相比，這種“不利因素”不僅被釋放，而且還被無形中放大。所以李世石已經輸掉2局，甚至可能最終敗給AlphaGo也並不意外。
綜上所述，我們認為，此次人機大戰，無論最後的贏傢是誰，以AlphaGo為代表的AI遠未到傲驕於人類的地步，而人類也沒有因為敗給AlphaGo而就隻剩下自憐，畢竟“人性”在更多時刻是發揮著正能量的作用，進而推動著包括AlphaGo在內的AI的進步，而世界也因“人性”才會這樣豐富多彩而又撲朔迷離。
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