柯潔打不敗阿法狗，但是李世石贏了阿法狗一局，並不證明李世石比柯潔強，事實上柯潔13比5戰績上碾壓李世石。李世石總體成績35比39略微落後於李昌鎬，至於吳清源，歷史的原因和這些晚輩棋手不是一個時代的，我不做關公戰秦瓊式的推測。柯潔，樸廷桓是站在巨人的肩膀上，以至於有了現在的成就，他們都贏不了AI，吳清源，李昌鎬當然也贏不了。

就如建房子，當年建房子都是人力和手工為主，辦事效率極低。

圍棋也一樣，圍棋都是在前人潛心研究和實戰下下，日積月累沉澱出來的，後人無不是研究前人的棋譜和經驗結合發展自己的優勢。個人感覺前人水平未必比後人高，畢竟今天棋手的經濟條件，訓練裝置，資料翻閱……都是前人無法想象的，所以，今天的棋手未必比當年的棋手水平差，甚至可能會更超越。

無論是吳清源還是黃龍士，無論是李昌鎬還是範西萍，都無法與AI 抗衡！原因一：計算力！人的計算力是靠腦，消耗的是體力。AI 靠的是CPU ，消耗的是電能。時間長了人就會體力不支，而電腦只要持續供電，不會有疲勞一說！原因二：計算速度！這個就不說了吧？人腦對比一般電腦，十幾天的計算量，電腦不到一秒鐘完成！原因三：情緒波動！這個更不用說了。電腦沒情緒，它是機器！人則不行！發揮的水平是否正常，與情緒有直接關係！反過來說吧：全世界的圍棋高手可以無限時的研究與電腦對弈一盤棋的每一步，然後與電腦對應，只要不跑出其資料庫所學的，人類還是輸！而且電腦也不會耗時很長！但如果連續下出電腦資料庫覆蓋面意外的著法，低段棋手同樣能戰勝電腦！大家可以看看，其實圍棋AI 程式很多，十幾年前的電子遊戲裡就有圍棋程式，但都下不過人類，目前能下贏人類的會隨著資料庫的擴容肯定會越來越多，直至凡是棋類AI 程式，人類都下不贏為止！以後恐怕要舉行專門的圍棋AI 比賽運動會吧，供人類欣賞、娛樂！

人工智慧，最大特點，就是沒有人類的情緒，始終能保持理性冷靜的態度，長盛不衰，而吳清源除了是一位棋王，還是一位禪師，李昌鎬則以石氏著稱，意思是他下棋時，內心跟石頭一樣冷靜，假如這二個人，下棋時，保持禪心不變，勝率還是很高的

巔峰時期都吳清源老師和巔峰時期的李昌鎬都不可能打敗人工智慧。但是，在讓兩子，不貼目的情況下，有機會，但是人類需要大量的時間計算。整體上，讓兩子，不貼目，人類的天才棋手仍然下風。不過並非一點機會也沒有。經過長期觀察，人工智慧在某些情況下有誤算，並非天衣無縫。不過隨著對局數量的增加，軟體的改進，硬體進步，以後讓兩子，在不貼目的情況下，人類頂尖棋手也沒有機會。

相同時間內，AI對廣闊局面的形勢判斷和計算深度是人類不及的，但區域性計算是人類所長。如果限定時間，所有棋手不是對手，如果不限時間，應該是五五之數。

我來回答一下吧！

阿爾法狗剛剛出世的時候這個問題在圍棋圈還能有點兒爭議！

現在來說沒有任何研討的價值了，以圍棋而論，人工智慧和人類之間差距之大，已經是此岸和彼岸的距離了！

如果說人類頂尖棋手是大羅金仙，那麼人工智慧就是天道聖人，不可同日而語！

這個人類頂尖棋手包括歷史上所有的棋聖級人物，中國三聖黃、範、施，日本三聖道、丈、秀，近現代的吳、大李，當代的小李、柯，誰來都會被碾壓！

沒辦法，人跑得再快也快不過子彈，跳得再高也高不過飛機……

話不多說，還是用棋譜證明吧！

先看一盤吳清源大師對本因坊秀哉的世紀名局，就是著名的三三.星.天元名局。

實戰圖一：吳大師黑5走天元，勝率立刻暴跌到37%。

實戰圖二：黑21空中漫步，勝率直接跌到30%。

實戰圖三：再來幾步，黑棋勝率16%，接近個位數了。☺️

雖然本局是讓先局，黑棋還沒到山窮水盡的地步，但是從棋道的角度來看，黑棋畢竟下出了一連串問題手。

當然彼時吳大師還很年輕，遠沒到巔峰期，不過再怎麼說也算得上舉世罕見的頂尖高手了，否則會有跟名人下勝負棋的資格嗎？

結合對局背景來分析，當時吳大師正醉心於新佈局，招法肯定帶有一定的表演成分。

但是冷冰冰的人工智慧可不管這些。只要你勝率跌一個點，那麼我就要漲一個點，幾步緩手就讓你輸的毫無脾氣！

迄今為止，可以戰勝AI的棋手，只有韓國棋手李世石，並且還只是贏了一盤。李世石與谷歌計算機圍棋程式“阿爾法圍棋”（AlphaGo）的對戰，結果以總比分1:4落敗。

而韓國傳奇圍棋手李世石在退役之戰，還是選擇了圍棋AI——“韓豆”作為對手，但李世石告別賽最後兩盤依然落敗。

中國山東省舉行的世界智慧圍棋公開賽上，“韓豆”取得7戰2勝的戰績獲得第三，冠軍和亞軍是中國的圍棋AI“絕藝”和“星陣”。

而“韓豆”的世界圍棋積分被預估到了4500分，而柯潔的分數也只是在3700分左右。

但“韓豆”的實力還不夠成為世界第一，目前除掉AlphaGo，中國的圍棋AI“絕藝”被認為是最強者。

但不論怎樣，AI在與人類棋手的對決中，處於絕對領先的位置。目前世界圍棋界普遍認為，人類頂尖高手與頂級圍棋AI對決，即便被讓兩子也沒有勝算，聶衛平此前曾表示“若讓柯潔對陣頂級AI，只有被讓三子才能取勝。”

中國圍棋協會主席林建超認為， “在競技層面，人工智慧圍棋與人類棋手的博弈結果已經不再是懸念。”

未來是AI的天下嗎？

答案當然不是，AI的實力不可否認，但人類並不是需要去戰勝機器，而是可以去利用機器。人工智慧從挑戰者的身份華麗轉身，轉成了提升人類水平的完美助教。2018年4月騰訊公司開發的AI圍棋世界冠軍”絕藝AI“進入中國圍棋隊訓練室，成為國家隊訓練專用AI。近年來，我國圍棋選手不斷取得世界冠軍，絕藝AI陪練功不可沒。

總而言之，儘管人類戰勝AI的可能性並不是很大，但機器可以彌補人類做不到的事情，代替重複危險的工作，比如工廠流水線，地質探險，海底探測等工作，而不是將人與機器的比試，這些沒有什麼意義。從這件人機圍棋大戰事情來講，人工智慧已經發展迅速，從理論研究方面發展到實際應用方面，汽車自動化執行，工廠流水線機器等等，這些都將是人工智慧美好未來的啟示與開始。

我覺得 打不過人工智慧。現在的人工智慧 可以授專業一流九段3子。 顛峰的吳清源，李昌鎬再厲害也不可能授一流九段三子的

只比設定好規則的圍棋來說，人類的計算能力是比不過人工智慧的。現在的圍棋高手，並不能從一步就能聯想和計算出未來幾十步後的可能性，而人工智慧擁有的計算能力是可以達到這樣的地步，而且越先進的人工智慧系統計算速度越快。可是，有一點無法改變，人工智慧的一切，都是人類賦予它的，而不是人工智慧本身創造出來的。

不能，除非人腦的運算能力可以比擬計算機。我們知道，由於圍棋變化太多，計算機也無法採用窮舉法來計算每一種走法的變化以及所產生的後續走法的變化，而得出正確的答案，因為這種計算量實在太大；而人卻很容易執行這些無法形式化描述的任務，比如影象識別，比如對一些抽象事物的描述的理解，這些都是基於個體的經驗和直覺得出結果。所以，在深度學習等人工智慧出現以前，計算機下圍棋是無法戰勝人類的。圍棋的屬性，具有精確的可計算的數字化特徵，也具有隻能進行趨勢性、方向性的判斷而不可計算的特點。人類下圍棋時，在邊角的著法因為變化有限而有一些固定的下法（定式），在收官階段也可以精確的計算，即便如此，有限的變法也導致職業高手屢屢出錯而落敗；在中盤，人類就只能憑經驗及有限的計算步數來格鬥了，算不清楚時，只能按一些人類總結出來的原則下法來行棋。而人工智慧，由早期的簡單的模擬大腦神經網路的演算法進化到深度學習的階段，以機率論、線性代數、資訊理論、數值最佳化的演算法為基礎，以海量資料快速訓練多層神經網路，直接學習人類的下棋方法，並結合其不會出錯且超長的計算步數，所以人類下圍棋不可能贏得人工智慧，而且差距會越來越大。

抱歉。就算把全世界從歷史至今的所有圍棋高手都集中起來，也無法打敗人工智慧的。就像人的肌肉練得再結實，也扛不住一把槍。因為人工智慧的下限遠超人類相關領域的上限。大腦永遠無法跟上機器的節奏和記憶儲存。特別是下棋這種純粹靠演算法的遊戲，人類玩不過計算機的。

阿爾法狗圍棋打敗李世石時，讓我印象最深的一句話是“看科幻長大的西方孩子，打敗了看神話打敗的東方孩子”。我們神話被打敗了。[不看][不看][不看]

戰績

關於AlphaGo，我們知道這是迄今為止，人類史上最偉大的人工智慧之一，對於圍棋他的知名度要超過很多職業棋手。所有版本的AlphaGo對弈人類的戰績為67勝1敗（其中4-1戰勝李世石，戰勝人類眾高手，浙江烏鎮3-0戰勝當時世界第一人柯潔）。

AlphaGo自我對弈一天可以訓練3000萬盤，利用超過170個GPU，粗略估算超過800萬核平行計算。小編只是把AlphaGo裡面的極其深奧的演算法寫成最淺顯的文字表達出來，當然，這只是很概念化的東西，更多專業性的東西我們不去深究。

那麼為什麼人類研究了幾千年的圍棋卻弈不過一個沒有自主思想並且是由人類研發出來的機器人。藉由這個問題，就讓小編帶領大家簡單領略一下到底AlphaGo為什麼這麼厲害，他是如何透過自我學習來戰勝這一票人類高手的？

第一手，是上帝幫忙來選擇的！我剛才模擬贏了一次，X=1，那麼我要提高水平，新分數X=2，除了第一步，後面幾步運氣也不錯，那我把這些隨機出的局面所對應落子方法的分數都設為2吧。然後開始做第二次模擬，這次扔骰子的時候AlphaGo對圍棋已經不是一無所知了，但也知道的不是太多，所以這次的分值是2，其他落子方法的分數還是1。再次選擇落子的機率要比其他方法高一點點。同樣，假象的對手也同樣更新了自己的分數。以此類推，AlphaGo下完它想象的幾十萬盤棋局後，選擇他推演過次數最多贏得最多的那個方案落子，而這時，AlphaGo才真正下了一步棋。不僅是第一步，AlphaGo在行棋過程中的每一步，都是如此推演的。

最後應用到的，也是AlphaGo的核心科技，deepmind。這也是當時AlphaGo所有權的公司的英文名，中文譯為“深度學習”。當然你要知道，AlphaGo在這裡訓練的每盤棋每一步，根據我們之前所說，他在心裡已經模擬了上萬種下法，再讓兩個相同水平的AlphaGo不停的對弈，直到盤出圍棋的奧妙，選定那個最強的AlphaGo作為代表，參加戰鬥。這，就叫深度學習。

人工智慧的出發點就是在模擬人類的基礎上儘可能的提升算力，一旦算力提升，理論上可以在超短時間內完成超過人類的思考與運算，所以是可以戰勝的。

巔峰時期的吳清源是個無解的棋聖，而巔峰李昌鎬被譽為上帝派來下棋的，現在每年都舉行了“世界AI圍棋比賽”，世界各國的一流人工智慧圍棋比賽，堪比神仙打架，阿爾法狗，絕藝橫掃千軍為最強，巔峰吳和李也不可能戰勝，其次中國的星陣，比利時的Leelazero（別名:麗拉公主），日本的deepZEN（地震狗），巔峰吳和李百分百發揮的話可與之一戰，還有一些比較弱的Ai像章魚圍棋，AQ等等，頂尖棋手也可以贏

現在，把以前高手的棋，重新，用人工智慧來分析，可以說，都是臭棋簍子，50%以上都不是當時的最優下法，勝率一直往下掉。以前的棋譜，被稱為妙手的，現在重新看，也很一般的。現在，人工智慧，可以讓當時的，吳清源，讓3個子的，讓李昌鎬，李世石，柯潔，至少2個子。

別的不知道，阿爾法出世多年前，暮年的吳老就提出了對小飛的肩衝，如果不是提前退役，這個想法恐怕早體現在吳老對局當中了，一個吳老，一個武宮正樹，都是先知先覺者，可惜，吳清源還是退役太早了

master讓先現在所有的人類棋手從未敗過，master對陣阿爾法go輸了100多目。吳清源讓先贏柯潔100目？