阿尔法围棋

“Go”可能会每个英语学习者最先接触的英文单词之一，没有别的原因，大概就是因为它的简单明了：只由两个字母构成，而且也是最常用的动词之一。不过，这个单词还有另外一个意思：围棋，而有趣的是，这个游戏又是人类设计的最为复杂的思维运动之一。2016年3月，围棋这个古老的游戏竟然引发了世界范围内的关注——当然，这回不是因为某位围棋大师去世，也并非因为人们对围棋本身兴趣骤然大增，而是因为连接起这种古老游戏和最尖端科技的人工智能“阿尔法围棋”（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，最终以4比1的总比分获胜。

纪录片《阿尔法围棋》正是在这场世纪之战前后拍摄的一部全方位展现人机大战这个过程的杰出作品。2017年4月，这部电影在翠贝卡电影节进行展映，今年又陆续在上海电影节和北京的VCD影促会展映中陆续和中国观众见面，获得了不少好评。

尽管在科幻题材的电影和小说里，人类似乎已经无数次输给了机器，但“阿尔法围棋”（也别戏称为“阿法狗”）还是第一个在现实世界中给予人类如此重击的人工智能。毕竟，谁也没有想到这个一直以来以拥有“高级思维能力”为傲的种群，竟然在一夜之间输给了一个连生命都没有的人类思维仿制品（而且输得相当惨烈）。除了围棋爱好者之外，科学家、媒体人甚至普通人都开始让人们重新思索人类与科技，人类与人工智能之间的关系，以至于一种难以名状的无力感甚至恐惧感开始蔓延开来，似乎《阿尔法城》、《2001太空漫游》、《黑客帝国》等科幻电影中那种AI控制人类的时代已经宣告来临。

不过，无力和恐惧并不是电影《阿尔法围棋》想要重点表达的东西；相反，生动的本体论探讨，也即对人类本身的描摹，才是《阿尔法围棋》真正的动人之处。

影片并没有从人机大战开始讲起，而是回到“阿尔法围棋”的研发过程当中。其间，一个叫做樊麾的华人扮演了至关重要的角色。他是欧洲围棋冠军，职业二段，同时也是“阿尔法围棋”团队找到的第一个“以身试法”的人——在与阿尔法围棋的先期对决中，樊麾是以0-5惨败，被不少业内人士直指“丢脸”。不过，在“阿尔法围棋”团队邀请他协助完善算法时，樊麾并没有因为惨败而拒绝邀请，反倒是帮助团队找到了程序的关键漏洞。可以说，如果没有这个被众多围棋爱好者嗤之以鼻的人工智能教练樊麾（被戏称为“史上最著名的二段”），“阿尔法围棋”在与李世石对弈时所呈现出的，可能是一副完全不同的样貌。

作为纪录片的重要主人公之一，樊麾也在《阿尔法围棋》中充当重要的画外音来源，其英语虽然“土味”浓重，却非常富有感召力，特别是当李世石接连三局失利后，樊麾实际上成为了全世界唯一可以懂得李世石内心复杂滋味的人，此时只有他一个人明白，当面对一个强大到根本无法击败的敌人和全世界声讨他的围棋爱好者时，李世石承受着多大的压力。如果说在整部电影里，传奇棋手李世石是人类理性和智慧的至高象征，那樊麾则是整部影片中的另一极，代表着爱与理解，正是他将人性的温暖与看上去有些无情的科技连接起来。也正是从这意义上说，纪录片《阿尔法围棋》虽然是一部围绕“阿尔法围棋”展开的电影，但人工智能从来不是主角；相反，人本身才是这部电影想要表现的东西。

樊麾只是一个具体的表现，这部影片中还有太多“人性”的瞬间；我们不妨说，观看电影的过程，实际上也是一个发现人性的过程。尤其是当“阿尔法围棋”赢得第一局比赛的时候，阿尔法围棋的这个开发团队中都洋溢着无法掩饰的兴奋，但在一局局失利接踵而至后，开发团队本身也沉浸在悲伤的情绪里，融入到全体关注这场人机大战的观众的悲伤的情绪底色之中。此时的他们也意识到，李世石似乎并不是在代表他个人战斗，而是以水平最高的围棋玩家的身份代表全人类与人工智能交战。而当李世石终于在第四局扳回一城时，所有人都兴奋地庆祝起来，哪怕是开发团队都认为李世石走出了“上帝的一招”。这便是人和机器的不同，人会同情，而机器只会在屏幕上显示一行冰冷的“任负”。

李世石在击败“阿尔法围棋”时所使用的，其实是一种“计谋”，而“阿尔法围棋”教会李世石的，则是如何谦虚、诚恳地向比自己更加强大的对手学习。影片也用字幕的方式预告了李世石在与“阿尔法围棋”对弈之后的两个月内再没有输过比赛，这表明一个问题，那就是“阿尔法围棋”所代表的人工智能已经开始反作用于人类。人类思维的边界进一步的拓展，而机器——一如工业革命时期一样——成为了人类改造自身和世界的强有力工具。只不过，人类的科技和思维目前已经抵达了一个崭新的边界，在这里，机器的“能动性”已经对人类的主体地位构成了挑战：虽然事情似乎正如樊麾等人所言，“这是一个团队的集体智慧用科技的方式战胜了人类数千年的经验积累”，是“人类战胜了人类”，但我们还是不要自欺欺人吧！人类（哪怕是“阿尔法围棋”自己的研发团队）显然已经无法完全理解自己的造物了。一个全新的智慧，正从人类的思维中脱胎。

这也是人们对人工智能如此恐惧的最重要原因，难道不是吗？我们肯定不会害怕谷歌的某个团队，因为他们无非是一群呆头呆脑的科学家。人就是这样一种奇怪而敏感的生物，未知的异族是他们内心全部恐惧的源泉。在众多的科幻电影和小说中，外星人所呈现的“非人化”特点是令他们恐惧的（苏珊·桑塔格语），而现实中人工智能的“人化”同样令他们惊恐不已，好像人类对自身的认同无论在何种情况下都是那样脆弱而岌岌可危，这也印证了大卫·格里菲斯早在一百年前就总结并预言了人类作为一个整体的最大特点——党同伐异。“阿尔法围棋”连同《阿尔法围棋》所提出的，可以说是一系列人类此前从来不愿直面，却也是人类永远无法摆脱的根本性哲学命题。只不过，这个问题变得狡黠了，它不会再以“我是谁”这样直白的表达出现，而是改头换面成如此这般——

这样一群“牧羊人”，到底要如何面对自己的“电子绵羊”呢？

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，永远有个实力远超你的对手碾压你的一切努力，所有的付出就会变得索然无味，那么就是时候退出了。

AlphaGo和李世石的世纪大战已经过去三年，有一部纪录片全方位展示了这次人机对战的经过。 此片对比了人类思维方式和人工智能未来的工作方式，感动之余也令人深思——

阿尔法围棋

AlphaGo

导演：格雷格·科斯 主演：Demis Hassabis / David Silver / 李世石 / 黄士杰 / 樊麾 上映日期：2017-04-21(翠贝卡电影节) 片长：90分钟

AlphaGo（“Go”为日文“碁”字发音转写，是围棋的西方名称），直译为阿尔法围棋，亦被音译为阿尔法狗，是于2014年开始由英国伦敦Google DeepMind开发的人工智能围棋软件。 它是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。

AlphaGo主要工作原理是“深度学习”。 “深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。 这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。

当DeepMind团队提出让计算机和人类对战围棋的时候，很多人都觉得计算机不可能赢。 人们普遍认为想要赢一场围棋，你需要有人类的直觉，而计算机不具备人类独有的“直觉”。 DeepMind团队找到了欧洲围棋冠军樊麾，希望他来和AlphaGo来一次对战。 樊麾欣然接受，他自信满满地认为自己一定会赢，对方不过是一个程序而已。

然而，欧洲围棋冠军樊麾以五比零输给了AlphaGo。

输给AlphaGo之后，樊麾开始怀疑人生：自己怎么会输给一个电脑程序？ 他无法接受这样的事实，然而这是历史上第一次，专业围棋手输给了一个程序。

不过樊麾很快就调整了状态，虽然输给程序很令人难过，但是他也隐约看到了人工智能的未来，能够参与历史的发展，也是意义非凡的。

然而赛后收到的舆论却大多在质疑樊麾的围棋水平，由于不了解AlphaGo的实力，很多人认为樊麾竟然输给电脑程序，说明他现在只是个业余选手的水平。

围棋界对于AlphaGo到底有多强，持怀疑态度。 作为回应，DeepMind团队需要更强大的挑战和对手，他们看中了全球围棋冠军李世石。 如果AlphaGo能赢世界顶尖选手，那么它的实力就不言而喻了。

李世石欣然应战，赛前的他信心满满，认为自己不会输，而且是五场比赛一场都不会输。

李世石，世界顶级围棋棋手，1983年3月2日生于韩国全罗南道。 李世石属于典型的力战型棋风，善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击，以强大的力量击垮对手，他的攻击可以用“稳，准，狠”来形容，经常能在劣势下完成逆转。 无论是互联网上还是围棋界，大多数人都认为李世石可以轻而易举获胜。 DeepMind团队这边也很重视这次的比赛，让AlphaGo对弈世界顶级棋手其实有很大风险，他们很可能会输，而且会以很愚蠢的方式输掉。 所以团队全天工作，不断改进AlphaGo的算法，更好地应对挑战。

而正式比赛时，坐在李世石对面的将是工程师Aja，他来负责操作AlphaGo。 换而言之就是替AlphaGo落下真实的棋子，并且将李世石走的棋子输入电脑给AlphaGo。

团队还邀请了樊麾回来参与AlphaGo的改进工作。 在对AlphaGo的反复研究中，樊麾发现了AlphaGo的弱点，也就是所谓的bug，而这个问题涉及AlphaGo对问题的理解能力，团队因此感到焦虑。

而李世石那边已经做好了接受挑战的准备。

围棋在韩国是一项颇有人气的活动，大约有800万韩国人玩围棋，即便是不玩围棋的韩国人也都知道世界冠军李世石。 这样的比赛自然受到很多韩国民众的关注，大家都带着几分民族自豪感来观战。

而对于全人类来说，人类与人工智能交锋也是一件值得关注的事。 人类因智慧在地球崛起文明，大多数人都认同人类的智慧、情感、直觉是独一无二的，是人类文明的基石。 李世石也认为人类的直觉是决胜的关键，而人工智能不具备这种能力。

在这之前，李世石代表的是韩国。 而这一次他是为人类而战。 比赛正式开始，胸有成竹的李世石落下第一颗棋，而AlphaGo却在第一步就突然卡住，停顿了近半个小时之久，这让背后的开发团队都不禁捏了把汗。

当它终于落下第一颗棋，比赛在静默中进行着。 AlphaGo的表现令评论员都惊叹不已，它的棋路显得很像是一个真实的人类。

人机对抗在棋盘上逐渐变得激烈，AlphaGo的攻击性开始令李世石难以招架。 作为专业棋手的李世石不禁抬头望向对面的操作员Aja，这是一个本能动作。 他想要观察对手的心境，但是却看不到AlphaGo的表情，这也是AlphaGo的可怕之处。

当你和人类比赛时，你可以通过感觉做些调整。 我看着你，我可以揣测你的想法，眼神的交流可以观察到很多事。 但是和AlphaGo比赛，你什么都感觉不到，你能看到的只是一台笔记本电脑。

令所有人惊叹的情况出现了，世界围棋冠军李世石终于在与AlphaGo的对抗中落后了。 就连李世石自己也对这种局面感到震惊。

所有人都以为李世石会主导这场比赛，然而比赛进行到一半，他是挣扎的那一个。 就在这时，AlphaGo似乎出错，接着就不停“犯错”。 但基于AlphaGo是计算机，所以这些“错误”也许是计算的结果，而不是错误。 看上去更像是AlphaGo在玩弄对手。

这一局，李世石输给了AlphaGo。 他花了很长时间才接受这个事实。

然而AlphaGo的开发团队DeepMind那边却欢欣雀跃。 与失落的人们相比，他们有着不同的立场。 “人类希望人类赢是自然的事，但AlphaGo是人类创造的。这是人类智慧和才智的终极象征。”

第一局，电脑战胜了人脑，立刻成为世界新闻头条。 全球有8000万人在关注这场比赛，这样的结果无疑震惊了世人。 李世石虽然输掉了第一场比赛，但他还有四次机会打败AlphaGo。

第二场比赛开始，李世石改变了策略，不再轻敌。 这一场他每一步都走得很慢，可以想象他背负着巨大的压力。 AlphaGo有三个主要成分： 政策网络——专门训练高水平的游戏来模仿人类。 价值网络——用来评估棋盘的位置，并显示特定区域的胜算有多大。 树状搜索——它可以看穿游戏中所有不同的变化，以此来推算出接下来棋盘上会发生什么。 可以说AlphaGo走的每一步都是电脑复杂运算的结果，人类大脑能与之匹敌吗？

第二场比赛正在进行时，李世石似乎承受不住压力，突然离场去天台抽烟。

而AlphaGo不受情绪影响，继续有条不紊地落子。 它又走出了一步，被在场专业棋手认为是错误的棋，人类绝不会这样走棋。 这已经超出了人类的经验，是AlphaGo自己创造出的新棋路。 李世石看到这步棋，也震惊了。 他认为这已经不仅仅是基于计算的结果，这是一种创新，意味着AlphaGo具有创造力。

第二场比赛，李世石还是输给了AlphaGo。

有趣的是，尽管连开发团队都承认AlphaGo只是一个电脑程序，但是在网上的评论中，很多人下意识地为AlphaGo赋予了人格甚至性别，它开始让人感到一丝微弱的恐惧和威胁。

接下来的第三场比赛中，李世石还是输给了AlphaGo。 这一次所有人都能感觉到他的无奈和绝望。 不公平的是，这样的对战中，无论AlphaGo是输是赢，都不会受到情绪的影响。 而对于人类而言，情绪会影响发挥。

第四场比赛中，李世石彻底放松了。 面对AlphaGo这样强大的对手，他开始慢慢找回最初对围棋的认识，一步步用人类的方式把AlphaGo逼入绝境。 AlphaGo终于开始真正意义上的“犯错”。

这一局，几乎是历史性的时刻，AlphaGo放弃了，李世石赢回了这一局。 连输三场以后，第四场似乎毫无希望，那感觉就像世界末日来临。 但这一次，人类赢了。 所有人激动不已，现场一片欢呼，一扫前几天的压抑和恐惧，大家不仅在为李世石欢呼，也是为人类自己欢呼。 这次胜利意味着，人类在面对超级计算机时，似乎并非毫无胜算。

虽然第五场比赛，李世石还是输给了AlphaGo。 迄今为止，人类只战胜过AlphaGo一次。 但是通过这场比赛，人类对人工智能的实力有了惊鸿一瞥，也隐约看到了未来世界的可能。 可以预见的是，随着科技日新月异的发展，人工智能（AI）必将逐渐走入人类的生活。 或许当下很多人对人工智能的印象缺乏真实感，总是会联想到科幻小说和电影。

其实我们当下，正处在一个充满了弱人工智能的世界。 无论是汽车还是手机中都不乏各种人工智能的应用，谷歌最近在测试的无人驾驶车就是一例。 弱人工智能目前在给人带来便利的同时，还不至于对人造成威胁。 然而，每一个弱人工智能的创新，都在给通往强人工智能和超人工智能的未来添砖加瓦。 有人曾预言：现在的弱人工智能，就像是地球早期软泥中的氨基酸——没有动静的物质，也许突然的契机就组成了生命。

计算机科学家Donald Knuth认为： “人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。” 总有一天，我们会造出和人类智能相当的强人工智能电脑，这只是时间问题。 超级智能的诞生，或许就会发生在不久的将来，因为指数级增长的关系，虽然机器学习现在还发展缓慢，但是在未来几十年就会变得飞快。 到那时，人类将不得不面对自己创造出来的超级智能。 而大多数人关心的是，它会如何对待人类，它会协助人类更好地生活还是威胁人类的生存呢？ 或许答案只能交给时间了。

*本文作者：RAMA

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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，李世石是AlphaGo系统的测试员 ^_^）

李世石不敢相信自己赢了一局

神奇的第78步

福利

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AlphaGo简单介绍

阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。

由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。

2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；

2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；

2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。

围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。

2017年5月27日，在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。

第五局快结束时，David Silver忽然指着屏幕说:“AlphaGO says it's going to quit.” 先是一片紧张的沉默，然后是一阵放松下来后的爆笑。 David笑着说:“I'm joking.” 笑声中有人说:“David has been waiting two years to say this.”

这是我感触最深的一个场景。轻描淡写的一句话，这背后有多少辛酸和寂寞？岂止是两年啊，从1988年Sutton提出时间差分算法、92年Watkins提出Q-learning算法，已经二十多年过去了。AlphaGO“横空出世”背后，是多少科学家几十年如一日的默默付出啊。

AlphaGO的成功，不可思议地像一个梦。几年前，DeepMind成立之初，David Silver在UCL开强化学习课。第八课结束时，David非常腼腆地给DeepMind打广告，希望大家投简历，简简单单几句话说的吞吞吐吐，台下是一片笑声。那个时候，人工智能的围棋还远不能打败人类顶尖棋手，强化学习还只是整个人工智能学术圈里的冷门方向，甚至很多人连强化学习的名字都没有听说过，大家趋之若鹜的方向是数据挖掘和计算机视觉。没有人能想到短短几年后RL即可打败李世乭，DeepMind成为炙手可热的公司、顶级研究机构，而强化学习也给人工智能领域带来如此翻天覆地的变化。

某一年ICLR的开幕式上，有学者在致辞时说:“当初Deep Mind邀请我，我没有答应，现在看来，很显然他们站在了历史更正确的一边。”而我觉得，David Silver，Demis Hassabis，Aja Huang等人最令人敬佩的地方恰恰在于: 他们没有用功利的眼光去选择所谓“正确“的一边，他们只是一直默默地坚持着做自己真正想做的。也正因如此，他们得以引领潮流，而不是跟随潮流。

不仅强化学习领域，甚至今天整个深度学习领域的火爆，也是用很多和他们一样的人（如Hinton）曾经不被看好的坚持换来的。

感谢那些在黑暗中禹禹前行、孤寂中不忘初心的人，是你们的坚持为后来者的路点亮了灯。

《AlphaGo 阿尔法围棋》，并不是 Google 出品的第一部影视作品，但却是第一部在海内外收获了无数奖项和好评的纪录片作品。

故事的主角：程序员 VS 棋手

↓↓↓预告片↓↓↓

纪录片中，讲述了 DeepMind 团队，在完成 AlphaGo 的早期版本后，邀请人类顶尖棋手对弈的过程。其中最重要的比赛便是 AlphaGo 对阵当时世界排名第一的韩国棋手李世石。

纪录片中的主要人物，就是 AlphaGo 的工程团队和几位棋手：

「我们团队都希望 DeepMind 能够成为 AI 界重要的前进力量，好比阿波罗登月计划那样。我们最大的愿景，就是通过人力去探索去塑造智能。」

——Demis Hassabis

DeepMind 联合创始人 & CEO

Demis Hassabis 是 DeepMind 的创始人，同时自己也是国际象棋的选手，他自小练习国际象棋，13 岁已经成为国际大赛的亚军。

这也是他组建 DeepMind 团队后，一直使用棋类进行 AI 训练的原因之一。在片中，他表现出了过人的领导力、对 AI 和围棋的敬畏和执着。

「李世石是非常出色的棋手，我很荣幸能够帮助 AlphaGo 和他对弈，我知道全世界都在期待这场比赛，AlphaGo 已经准备好了。」

——黄士杰

DeepMind 首席工程师

来自台湾的黄士杰博士是 DeepMind 的首席工程师，不过他在片中往往很沉默，他的同事也解释了他比较内向，并不喜欢面对镜头。却不仅是 DeepMind 重要的灵魂人物，同时也是 AlphaGo 项目的主程。

而且他也是代表 AlphaGo ，在三次元中，坐在人类棋手对面放置棋子的人。他就像是「棋魂」中的进藤光，AlphaGo 就是他的佐为。

我不仅希望能赢，还希望我在下围棋的同时，还能磨练出属于自己的，不一样的棋路流派。

——李世石 韩国知名棋手

李世石在片中，不仅仅是 AlphaGo 最想打败的对手，也是是人类棋手最后的希望。

他虽然多年排在世界顶尖位置，但是在镜头前，他的真诚与谦逊都完整地展现，从大战前的信心，到最后深意的笑，他在片中就是代表人类在与 AI 对话的人。

我这半生中所学到的所有知识，都是来自于围棋。围棋对我来说，就是一面镜子，见围棋就是见内心。

——樊麾

在片中，樊麾是一个特别的人物，他的性格热烈直率，所以非常抢眼。在影片刚开始，就是他说着一口流利的法语，在波尔多街头指导法国人下棋。

他生于中国，成年后旅居法国，是职业二段棋手，段位相比于片中其他顶尖棋手，真的不算高，被网友们笑称为「全世界最有名的二段棋手」。

他现任法国围棋队总教练，他曾多次蝉联欧洲围棋冠军，还被 DeepMind 团队邀请成为顾问，并且是 AlphaGo 选择对弈的第一名职业的人类棋手，是这次人机大战的总裁判长。

不纯讲技术的，技术纪录片

自发布至今，这部作品已经获得了纽约翠贝卡电影节、伦敦国际电影节、评论家选择奖等诸多重量级纪录片奖的最佳影片和提名，甚至还收获了2018 年奥斯卡金像奖最佳纪录片的提名。

难得的是，这是一部从头到尾讲述人工智能技术的纪录片，而往往在电影节上被奖项青睐的大多是自然、社会新闻、文化类型的故事。

其中的原因，包括：

作为纪录片，这部作品达到了专业和精致

导演用纯熟的手法，拍摄出了这个撼动人心的比赛过程，即使我们都知道人机大战最后的输赢。

导演 Greg Kohs

整个摄制团队的用心，处处体现在片中的细节，团队中多位制作人都曾获得国际级别的纪录片奖项，一起做到了让每个人物都能够自然地展现出他的状态、情感，对于 AI 的态度，对于这场比赛的期待。

准确传达了对人类与 AI 关系的探索和深思

片中的几位工程师也都是专业或业余的棋手，在片中也在不断表达自己的立场，以及对 AI 与人类较量的思考。

两位被深度刻画的棋手，无论各自的段位高地，和比赛结果如何，也都对 AI 对于人类在围棋上的挑战，和 AI 未来的发展可能性，表达了自己的理解。

片中的大牌龙套

不少大咖，估计也都领到了盒饭，在本片中进行了客串。

李飞飞

飞飞姐就不用介绍了，纪录片拍摄的时候她还没有入职 Google；

Cade Metz，

目前就职于纽约时报，是全美最资深的 AI 领域的作家、记者；

John Daugman 教授，

任职于剑桥大学，他早年间致力于研究虹膜识别的相关算法；

在这些大佬的加持下，即使你没那么懂围棋，但通过本片的介绍，也能很快让观众理解围棋的精妙之处。

如果是对人工智能技术不感冒，那片中深入浅出的解释，也能够让人快速理解技术背后的难度，以及 AI 在未来无限的可能性。

想在线下和大家一起看？

这部纪录片片长 90 min，在今年年初上线 Netflix ，只要 4 美元就可以在线观看。

好消息是，这部纪录片今年也被引进到了国内播放，我们已经获得了 DeepMind 、制片团队和国内发行公司的官方授权，在国内进行播映。

在今年的 1024 程序员节期间，在北京线下公映，因为考虑到今年的程序员节是工作日关系，我们将时间调整为 10 月 24+4 日（周日）下午举办活动。

↓↓扫描图中的二维码↓↓

↓↓或点击原文阅读即可报名↓↓

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，简直是飞跃。不过这一点都不奇怪，科学家发现，机器人的自我学习能力，是爆炸式增长的。机器人的智力其实不如一只鸡一头猪，但就因为它跑得奇快，譬如苹果手机的 CPU，每秒钟可以进行 1 万亿次操作。

一台手机的算力都这么恐怖，何况是一个机器人呢？一个机器人活一秒钟，相当于一大群人活了一万年。它学一秒钟得到的东西，人学一百万年也不一定学到。不信看☛这个故事。

好，现在就拿这段文字，来玩玩这两个机器人：

It is particularly regrettable that a punitive policy was adopted in framing the terms of peace, because a few years hence, it will be possible for nations to fight without armies, ships or guns, by weapons far more terrible, to the destructive action and range of which there is virtually no limit. Any city, at a distance, whatsoever, from the enemy, can be destroyed by him and no power on earth can stop him from doing so. If we want to avert an impending calamity and a state of things which may transform the globe into an inferno, we should push the development of flying machines and wireless transmission of energy without an instant’s delay and with all the power and resources of the nation.

这是来自《奇异人生——尼古拉·特斯拉自述》（The Strange Life of Nikola Tesla）一书的最后一段。

复制黏贴，整个过程就几秒钟，机器人就给我出结果了。

DeepL 翻译：

特别令人遗憾的是，在制定和平条件时采取了惩罚性政策，因为几年后，各国将有可能在没有军队、船只或枪炮的情况下，用更可怕的武器进行战斗，其破坏行动和范围几乎没有限制。任何城市，无论距离敌人有多远，都可以被他摧毁，世界上没有任何力量可以阻止他这样做。如果我们想避免即将到来的灾难和可能将全球变成地狱的状态，我们就应该毫不迟疑地用国家的所有力量和资源推动飞行器和无线能源传输的发展。

微信翻译：

特别令人遗憾的是，在制定和平条件时采取了惩罚性政策，因为几年后，各国将有可能在没有军队、船只或枪支、更可怕的武器的情况下，对几乎没有限制的破坏性行动和范围作战。任何远离敌人的城市都可以被他摧毁，地球上任何力量都不能阻止他这样做。如果我们想避免一场即将到来的灾难和一种可能把地球变成地狱的状态，我们就应该毫不拖延地推动飞行器的发展和能源的无线传输，而不需要任何国家的力量和资源。

再用《尼古拉·特斯拉自述奇异人生》（The Strange Life of Nikola Tesla）这书的原文简介来考考机器人：

The Strange Life of Nikola Tesla is the renamed "PART ONE THE LIFE OF TESLA" of the book "THE WALL OF LIGHT NIKOLA TESLA AND THE VENUSIAN SPACE SHIP THE X-12" written by Arthur H. Matthews and published in 1973. The Strange Life of Nikola Tesla was published by Kolmogorov-Smirnov Publishing, and subsequently became the first online version of Nikola Tesla's Autobiography. It was transcribed by John Roland Penner in 1994 from a small typed booklet, photocopied and stapled. Although it is the first electronic version of Tesla's autobiography available online it contains many significant errors carried over from the original photocopied text. Online Internet scrutiny has subsequently revealed numerous omissions and additions that did not appear in the original serial text published in Electrical Experimenter magazine. The original six-part series published in Electrical Experimenter Magazine in 1919 has been republished in book form as: My Inventions, The Autobiography of Nikola Tesla.

DeepL 翻译：

尼古拉-特斯拉的奇异人生》是阿瑟-H-马修斯所写、1973年出版的《光之墙尼古拉-特斯拉与维纳斯太空船X-12》一书的改名 "第一部分特斯拉的人生"。尼古拉-特斯拉的奇异人生》由科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫出版社出版，随后成为《尼古拉-特斯拉自传》的第一个网络版。它是约翰-罗兰-潘纳于1994年从一本打字的小册子上抄录下来的，经过影印和订书机。虽然这是特斯拉自传的第一个电子版，但它包含了许多从原始影印文本中延续下来的重大错误。随后在网上进行了仔细检查，发现了许多遗漏和补充的内容，而这些内容在《电气实验家》杂志上发表的原始连载文本中并没有出现。1919年发表在《电气实验家》杂志上的原版六部曲已以书的形式重新出版，名为：。《我的发明，尼古拉-特斯拉自传》。

微信翻译：

尼古拉·特斯拉的奇葩被改名为《光之墙》一书的“第一部分特斯拉的生命”。金星号宇宙飞船X-12“由亚瑟·马修斯撰写，1973年出版。《尼古拉·特斯拉的奇葩》由科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫出版社出版，并成为尼古拉·特斯拉自传的第一个网络版。它是约翰罗兰彭纳在1994年转录自一个小打印小册子，复印和钉书。虽然这是特斯拉自传的第一个电子版，但它包含了许多重大错误，这些错误都是由原始的复印文本继承下来的。在线互联网审查随后发现许多遗漏和补充，并没有出现在电子实验杂志发表的原始连续文本。原六部分系列出版于1919年电气实验杂志已再版的形式：我的发明，尼古拉特斯拉的自传。

竟然都到了这种境地，人类还傻乎乎地去跟机器人争，细思极恐。人类唯一的出路，就是和机器人交个朋友，然后把事情交给机器人去干，大家和和气气享享清福，多好。

机器人瓦力被一只长相怪异的苹果迷惑住了｜2010.10.30｜WALL·E is puzzled by a strange apple.｜Photographed by William Ho, © 2010