阿尔法狗下围棋

非常标准的商业纪录片。起承转合。人类的傲慢，人类的挫败，人类的绝地反击，最终打开新世界的大门。素材本身已经足够精彩，加上导演把大量采访和叙事镜头剪得很带感，观影感受相当过瘾。
阿尔法狗不再只是那个下出了第三局37手的神秘力量，而具象成DeepMind公司那些可爱的工程师们，他们执着，他们并不太懂围棋甚至最后数不清楚赢几目，他们求教樊麾，他们对阿尔法狗有信心但也时刻怕狗子下出让人耻笑的棋。当年江九段提出阿尔法狗遇强则强的看法，说狗在和樊麾下时只拿出比2段好一点的水平

今天（2020.8.27）机器人的“外语功夫”有多深？随手抓两个来试试。先来介绍这两位：
DeepL 翻译器　这个机器人就在诸位手中，往手机浏览器的网址栏里填 deepl.com 就是了。
微信翻译　这个机器人早就潜伏在我们每个人的身边。只要将英文长文复制黏贴发聊天，然后长按英文区域，就会在弹出一堆选择键，其中包括了“翻译”。
一试这两位的功力，吓了我一跳，基本上借助它，我就明白了外语原文的意思，而且在译文中常能见到神来之笔。比起我上次，大概也就几个月前吧，我试过的机器人出来的乱七八糟的译文

近期，棋手李世石退役的消息登上了各媒体头条，李世石是世界顶尖围棋手，曾拿到过14个世界冠军和32个韩国冠军。
2016年与人工智能机器人AlphaGo一战，尽管1比4失利，但也拿下人类迄今对AlphaGo唯一的胜利，可以说是唯一一个击败过人工智能的人。
李世石在接受采访时表示：“随着人工智能在围棋游戏中的首次亮相，我意识到，即使我通过疯狂的努力成为第一，我也不会是顶尖的。”
有人推测此次李世石的退役，与AlphaGo的那次对弈不无关系。
当一个人无论如何都绝无胜算

人们从千年的对弈中追寻着围棋胜利的办法或说最佳一着，也就是“神之一手”，并形成了很多固化的下棋方式和教育方式。
“我下这里，用这一招，就有相应的招数破解”很多的创新只是在这个固化模式上向前走了半步，就已经让人感叹天才。
而Alpha go因为是一台机器，可以看作在一个平行世界里学习围棋但又没有接受人类的“人性化”的教育手段，他在对局中的一些棋步常常让人觉得奇怪和不解，因为这不是人们习惯性使用的棋步，但最后你发现虽然他有些棋步看似失误多余，但他最终会胜利

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Fei-Fei Li出现在纪录片当中
在比赛前，AlphaGo团队发现AlphaGo存在一些问题，但是没有时间去完善了。
AlphaGo 与李世石比赛的时候场景
AlphaGo赢了第一局后，团队成员去街头买报纸
纪录片中AlphaGo背后算法介绍
李世石比赛期间出去透气
期间AlphaGo走了特殊的一步
李世石的第78步是AlphaGo的弱点
（从另外一个角度

看过一个有趣的计算，谷歌说过阿尔法狗（配置是1200个CPU和170个GPU）每场棋局要耗能3000美元，每度电10美分的话就是每盘棋需要30000度电的能量消耗。
按照每盘棋4个小时算，人类日均消耗2000大卡热量，人脑占其中20%，也就是167万焦耳热量，一天86400秒，人脑功耗算出来是19瓦（大脑每时的平均功耗无论睡觉清醒，浮动都特别小）。
计算可得，顶级的人工智能功耗是人类大脑的37万倍。而一般的功耗15瓦的八核心16线程CPU就可以在任何棋类运动中搞定99%的人类了。

《阿尔法围棋》让人类认清现实的第37手VS人类智慧之光的第78手
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