早在今年初，圍棋人工智能AlphaGo化身Master之后創(chuàng)造了連續(xù)60場(chǎng)對(duì)人類不敗的恐怖戰(zhàn)績(jī)，圍棋界都希望能夠一名大神站出來打敗AlphaGo，以證明人類的實(shí)力。

而在今天，目前等級(jí)分排名世界第一的中國棋手柯潔與AlphaGo開啟了人機(jī)大戰(zhàn)的第二局，最終，柯潔執(zhí)白155手中盤落敗，總比分0比2不敵AlphaGo，雙方的第三局比賽也于27日10：30正式進(jìn)行。

昨天第一場(chǎng)大戰(zhàn)直播時(shí)，《未來地圖》作者、人工智能商業(yè)戰(zhàn)略創(chuàng)新專家吳霽虹教授，就#國手柯潔能戰(zhàn)勝阿爾法狗嗎# 這個(gè)話題也進(jìn)行了網(wǎng)上觀賽、討論。

說到人機(jī)大戰(zhàn)，其實(shí)并不新鮮。這并不是人工智能第一次挑戰(zhàn)人類。早在這之前，歷史上就共有三次里程碑級(jí)的人機(jī)大戰(zhàn)。

1997年，IBM深藍(lán)贏人類棋王卡斯帕羅夫。在第六局，“深藍(lán)”一路強(qiáng)攻，僅用一個(gè)多小時(shí)，雙方僅走19步，就讓卡氏俯首稱臣，取得了決定性的勝利。

2011年，沃森參加綜藝節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》。沃森在前兩輪中與對(duì)手打平，而在最后一集里，沃森打敗了最高獎(jiǎng)金得主布拉德·魯特爾和連勝紀(jì)錄保持者肯·詹寧斯，獲得了100萬美元的資金。

2015年，Google的AlphaGo對(duì)戰(zhàn)圍棋大師。要知道，圍棋中棋子的走法甚至比宇宙中的天體數(shù)量還要多。為了搞定圍棋近乎無限的可能性，谷歌開發(fā)了名為AlphaGo的人工智能系統(tǒng)。研究團(tuán)隊(duì)在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中輸送了來自專業(yè)圍棋選手約3000萬種走法，并讓它通過名為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的試錯(cuò)過程來掌握如何創(chuàng)建自己的策略。

與之前深藍(lán)和沃森不同，人工智能不僅僅是外界輸入給他更多的信息，而是訓(xùn)練它，通過學(xué)習(xí)和分析結(jié)果來判斷最優(yōu)策略。再通俗一點(diǎn)的說法就是，DeepMind先用已有的圍棋技巧來訓(xùn)練AI，稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning），然后讓AI和自己對(duì)弈，通過深度學(xué)習(xí)讓其掌握如何贏得圍棋比賽的技巧。

不過，這一次對(duì)決普遍不被看好。盡管柯潔自己早在李世石大戰(zhàn)后在個(gè)人微博中放出豪言：AlphaGo贏不了自己。但是仍有同行高手認(rèn)為，柯潔贏一盤的幾率大概只有10%。

除此之外，科技大佬們也普遍不看好柯潔。觀戰(zhàn)的吳霽虹教授認(rèn)為，這是有一定道理的。她概括出以下4點(diǎn)原因。

以上任何一個(gè)原因，都有可能讓柯潔敗在AlphaGo之下。

號(hào)稱人類最后智力高地的圍棋都快被攻陷，

以后小孩是不是一定要學(xué)編程？

說到這個(gè)話題，

吳霽虹教授認(rèn)為這是一個(gè)偽命題。

吳教授認(rèn)為，AlphaGo與柯潔對(duì)決，不要被人機(jī)比賽的結(jié)果迷惑。無論結(jié)果如何，這僅僅是人類價(jià)值中的一點(diǎn)點(diǎn)，不就是一個(gè)圍棋賽嘛，它不是人類智商和情商的全部啊！

即使AlphaGo會(huì)贏，AI也是有局限的。它能在很狹窄的領(lǐng)域超過人類很正常，就像揮舞一個(gè)錘子的力量大過揮舞一個(gè)拳頭的力量一樣，難道我們就只學(xué)習(xí)揮舞錘子了嗎？人類可做的事遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于AI。

更重要的是，AI和柯潔看未來是如何的不同？AI看未來是居于過去數(shù)據(jù)、規(guī)則，AlphaGo根據(jù)過去數(shù)據(jù)、嚴(yán)格執(zhí)行規(guī)則，因此，它困在數(shù)據(jù)和規(guī)則的黑籠子中。而人類看世界，從兒時(shí)起，可以無限造夢(mèng)、創(chuàng)造無限未來，人類一直如此，甚至創(chuàng)造Al。因此，小孩應(yīng)該學(xué)習(xí)獲得創(chuàng)造力的一切知識(shí)、技能、和能量，并學(xué)會(huì)人文關(guān)懷，讓世界更美！ 

“教育不是住滿一桶水，而是點(diǎn)燃一把火?！?/span>AI將會(huì)助力它的再次燃燒。

今天，我們已經(jīng)看到，傳統(tǒng)教育越來越招架不住海嘯般襲來的AI沖擊。正是人工智能，挑動(dòng)了教育這根培養(yǎng)人才的中樞神經(jīng)，正在誕生一批創(chuàng)新教育模式。

其特點(diǎn)是AI與教授聯(lián)手，完成教學(xué)任務(wù)。例如，在美國喬治計(jì)算機(jī)學(xué)院，有一門課叫作“人工智能概論”。這個(gè)課程的特點(diǎn)是，以問答方式授課：學(xué)生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學(xué)生參與，提出了超過1萬個(gè)問題，其中，40%的問題是由助教吉爾回答的。一個(gè)學(xué)期下來，在這1000多名學(xué)生中，只有一名學(xué)生猜測(cè)，吉爾可能是一個(gè)機(jī)器人。讓眾人驚奇的是，吉爾確實(shí)是一個(gè)機(jī)器人，而且教了他們整整一個(gè)學(xué)期！

基于AI來評(píng)估教學(xué)質(zhì)量，開發(fā)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)的特點(diǎn)是：用教學(xué)活動(dòng)、作業(yè)、評(píng)價(jià)等指標(biāo)，來優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式。系統(tǒng)中的所有指標(biāo)都是可量化、可視化、可互動(dòng)化的。

EMMORPGs（多人在線角色扮演教育游戲）模式的特點(diǎn)是，學(xué)生可以在一個(gè)虛擬的空間邊做邊學(xué)，只要?jiǎng)邮植僮鳎湍軐W(xué)習(xí)。例如，學(xué)醫(yī)的學(xué)生，通過動(dòng)手做解剖，從而獲得相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)和技能。這里你能感受到，教育可以是“專業(yè)”而“碎片化”的，并不一定是傳統(tǒng)的大而全的機(jī)構(gòu)組織。

解決人類懸而未決的問題，也許是教育的重要目的之一。這個(gè)項(xiàng)目有兩個(gè)重要的教育模塊。一個(gè)是管理課程，目的是教授學(xué)員如何成為醫(yī)療項(xiàng)目工程的管理者；另一個(gè)是專業(yè)課程，由13 個(gè)與項(xiàng)目有關(guān)的垂直學(xué)科組成，目的是讓學(xué)生成為這個(gè)領(lǐng)域的頂尖專家。

慕課的誕生，最開始是作為計(jì)算機(jī)教程，第一個(gè)慕課平臺(tái)創(chuàng)建于2008 年。之后，它被廣泛應(yīng)用到各個(gè)教育領(lǐng)域，以致2012 年被稱為“慕課年”。這進(jìn)一步刺激和促進(jìn)了慕課革命。緊接著，在可汗學(xué)院之后，有三大慕課平臺(tái)誕生：EDX，由一個(gè)哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院的非營利服務(wù)提供商創(chuàng)建；Coursera，一個(gè)與斯坦福大學(xué)合作的平臺(tái)；Udacity，由塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）教授創(chuàng)建，這是他在斯坦福在線教育的一個(gè)計(jì)算機(jī)課程，也是一個(gè)以盈利為目的慕課教育平臺(tái)。以上三大平臺(tái)迄今已經(jīng)為超過1200 名學(xué)生提供了各種專業(yè)課程。