數學是一切科學的基礎，更是計算機科學發展的基石。

在圍棋下法的規則下，如果採用常規的窮舉法或簡單的尋路演算法（heuristics）是行不通的，因為計算量太大，大約在 250 的 150 次方這個數量級。

顯然，我們要尋找其他的演算法，而 alphaGo 採用的演算法叫：蒙特卡洛樹搜尋（MCTS）。這是啥玩意兒，咱高數知識已經清零，就不具體展開啦，這裡都是純粹的數學知識啊！

所以說阿法狗和數學是什麼關係？阿法狗的一切都是數學母親賦予的，數學就是阿法狗的生命力啊！

人工智慧發展之迅速。遠超許多人的想象。2016年4月，AlphaGo首次出現在公眾視野與李世乭的約戰引起廣泛關注。2016年末2017年初，新版AlphaGo以Master為名在網路上以60連勝再次掀起波瀾，2017年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。

AlphaGo之父哈薩比斯在其戰勝柯潔的次日發表演講，揭示了AlphaGo這一年多以來經歷的全新成長。哈薩比斯表示，AlphaGo已經可以模仿人的直覺，而且具備創造力——透過組合已有知識產生獨特想法的能力。哈薩比斯表示：“人機合作可以達到1+1＞2的效果，人類的智慧將被人工智慧放大。人工智慧和AlphaGo都是工具，就像哈勃望遠鏡一樣，可以推進人類文明的進步。”強人工智慧是我們探索科技的最好工具，比如將AI用到材料設計、新藥研製上，還有現實生活中的應用，如醫療、智慧手機、教育等。但這底層的思維背後，皆為數學。

各位看官，這場比賽看得開心不開心？驚喜不驚喜？但是！圍棋可是一度被視為人類智慧最後的堡壘啊……為什麼這麼說呢？先來感受一下國際象棋的複雜程度：

再來感受一下圍棋的複雜程度：

更可怕的是AlphaGo的進化速度……國際象棋阿爾法狗用了近10年時間完成的戰績，圍棋阿爾法狗只用了不到10個月……這根本是要團滅人類的節奏啊！

你可能要問了：“那麼，這和咱們金融狗又有什麼關係呢？”關係可大了去了。畢竟：AlphaGo已經贏了，FinGo的暴擊還會遠嗎？

人工智慧缺乏非理性思維能力未必是弱勢，沒有自我意識反有可能帶來合作優勢。人工智慧的本質是“無機智慧”，數學尤其是演算法的獨特作用透顯出智慧一般及其背後的天道。人工智慧發展存在巨大不確定性，但糾結於利益紛爭的人類，無法採取共同行動，無機智慧按照固有邏輯發展，最終取代有機智慧。

阿法狗和數學是什麼關係，人工智慧與大學數學是“近親”

阿法狗的勝利讓人工智慧贏得了前所未有的關注。人工智慧的發展，主要得意於三個方面：GPU的發展使平行計算變得速度更快、成本更低、效能更強大；深度學習演算法大大提升了人工智慧在語音、影象處理等應用層面的準確度；與此同時，儲存裝置的容量變得越來越大，而我們正獲得海量資料（即大資料的發展），無論是圖片、文字、交易資訊，還是地圖資料。

人工智慧的三個基礎點，一是演算法，包括深度學習，二是大資料，這是人工智慧的支撐，三是運算能力和硬體，“這幾個方面的人才需求都很旺盛”。機器學習理論是與統計學、機率論、計算機科學、演算法等方面交叉的領域，它產生於從資料出發的學習迭代，試圖找出用於開發智慧應用的隱藏的洞見。

機器學習理論是與統計學、機率論、計算機科學、演算法等方面交叉的領域，它產生於從資料出發的學習迭代，試圖找出用於開發智慧應用的隱藏的洞見。

AlphaGo的成績已經證明，對確定目標的問題（有限遊戲），機器一定會超越人類。但是由於自我肯定需求的作用，人類永遠不會是單一的目標，而是一定會探索、思考新的內容。數學上看起來很小機率的事件中，人類往往能有意外發現，增加了世界的多樣性。即便這些嘗試沒有導致成功，人類也不太可能會陷入其中，而是轉而嘗試其他可能。不斷地嘗試與創新，豐富世界的多樣性，這就是人類的終極價值所在。雖然在計算與記憶等層面，機器可以遠超人類，但是在對宇宙全域性的意識層面，人類完全有能力同機器一起進化。

未來的超級智慧正像一個智商很高的嬰兒，需要父母對其進行道德、價值方面的引導，讓其找到一個正確的方式來理解、對待這個世界，我們應當跳出科技本身，從人文的角度先為機器立心。