答案是“肯定”的

人工智慧很厲害，具體補充如下：在國際象棋領域有2場“國際象棋人機大戰”，分別是：1996年國際象棋人類第一人卡斯帕羅夫以4比2的比分戰勝超級計算機“深藍”，1997年卡斯帕羅夫1勝2負3平輸給計算機“深藍”。

此後電腦的國際象棋水平超過了人類，再無國際象棋人機大戰。

在2006年，中國象棋領域有2場“中國象棋人機大戰”，第一場由5位人類象棋大師組成的“象棋大師聯隊”，以2勝3負5和輸給了超級計算機“浪潮天梭”，第二場“中國象棋第一人”許銀川2戰皆和打平了超級計算機“浪潮天梭”。

此後電腦的中國象棋水平超過了人類，再無中國象棋人機大戰。在圍棋領域領域有2場“圍棋人機大戰”

分別是：2016年穀歌公司開發的“阿爾法狗”以4比1的懸殊比分戰勝圍棋世界冠軍李世石，2017年穀歌公司開發的升級版的“阿爾法零”以3比0的懸殊比分戰勝圍棋天才柯潔。以後電腦的圍棋水平超過了人類，再無圍棋人機大戰。

我覺得要一分為二去看待這個問題：一方面，電腦是我們人類創造出來的工具，主要作用就是提高我們人類的工作效率，方便我們的生活；另一方面，電腦發展速度過快，未來會不會有威脅人類世界安全的“人工智慧”出現，這也是一個值得深思和重視的課題。

沒有可能。

從計算、儲存、學習等方面，人類大腦均遠遠落後於電腦。一般人類職業選手計算也僅僅是100到200步，變化涉及約5-10種。而電腦是以萬步為單位的。儲存則更不用說了。

人類賴以自豪的靈感和妙手，在電腦強大的精密計算面前已完全無法抵抗。人類下棋依靠的是模糊運算，而電腦是把模糊所涉及的所有可能性全部計算出來，進而透過精確的資料結果來實現結果。

以現在最高的Master與職業九段相比較，前者可以讓5子以上，這就相當於巔峰時的聶衛平讓職業初段5子。全隨著科技的迅猛發展，這種差距只會越來越大。

除非電腦與人腦開始融合...

幾乎沒有可能。

來說說原因，圍棋軟體以谷歌的阿爾法狗最為出名，阿爾法狗應用了卷積神經網路和隨機森林等人工智慧演算法，透過學習海量圍棋棋譜掌握了人類大腦難以企及的圍棋策略高度，今後不僅僅是這種策略棋類人類不再可能站在上風，以後我們生活中的方方面面包括醫療醫藥行業需要人類知識積累的地方，都會出現數學演算法超越人類的現象！

1997年，IBM超級計算機“深藍”在6場系列賽中以4場比賽擊敗世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫，獲得2分。這是我們所謂的“思維機器”發展中的一個里程碑式的時刻，因為在當時世界上最負盛名的戰略遊戲中，計算機已經證明自己比最優秀的人更好。

一臺機器在擊敗國際象棋的人的標杆已經要緊了幾百年。著名的機械土耳其人於1770年研製成功，使著名的拿破崙·波拿巴（Napoleon Bonaparte）和本傑明·富蘭克林（Benjamin Franklin）感到困惑。只是一個精心設計的騙局，由人力驅動的，並非相當自動的裝置欺騙了將近100年的公眾。令其與眾不同的不僅是它似乎是一個自動機，而且它是一個看似天才的自動機，能夠在“國王遊戲”中擊敗人類。從那時起，人們就一直在追求能夠在國際象棋中擊敗人類的機器。實際上，計算機科學的第一批先驅，例如Alan Turing，Claude Shannon和John von Neumann等人都是國際象棋棋手，並且都試圖開發可以掌握國際象棋的軟體。

等到深藍擊敗Kasparov先生時，計算機已經在象棋中擊敗了人類。在1980年代，對於業餘象棋玩家來說，Radio Shack品牌的計算機象棋可能是一個強大的對手，並且具有各種技巧水平。Deep Blue的成功是最重要的成就，在這一點上，機器遊戲完全超越了人類的遊戲，永不回頭。經過約250年的發展，我們終於擁有了一臺比我們玩得更好的策略遊戲機。

Go，Poker和Dota 2等遊戲中最近的機器征服使得原始的Deep Blue勝利似乎過時了。但是有一個重要的區別。自從22年前發生以來，我們有22年的證據需要考慮。深藍的勝利確實改變了國際象棋，但並沒有改變人們所期望或預測的方式。機器與人類如何共存於國際象棋世界中，這不僅為人們在Go，Poker和Dota 2之類的遊戲的未來中所期望的前景提供了誘人的預覽，而且在正常工作和生活環境中，機器智慧將成為未來增強或替代人類智慧。儘管Deep Blue的技術與現代人工智慧幾乎沒有共通之處，但這是人與機器如何融合的客觀課程。

機器比我們更好……現在呢？

我們採訪了認知科學家和國際象棋大師克里斯托弗·查布里斯（Christopher Chabris），他在“ Game On！華爾街日報專欄關於深藍征服國際象棋以及這項運動的變化，這要歸功於AI在過去22年中的進一步發展。Chabris與他人分享了Deep Blue 1997年獲勝的影響：“許多人預言這不可能發生或那時不會發生。因此，我認為卡斯帕羅夫的失落令人驚訝。……有人預言，這將以某種方式破壞國際象棋，一旦計算機真正能夠擅長於某件事，那麼人類就會失去興趣，或者從本質上講，這對人類的參與將是沒有回報的活動。實際上，什麼也沒有發生。下個月，國際象棋世界繼續發展。而且我相信，如果我能正確記住我的國際象棋歷史，卡斯帕羅夫（Kasparov）本人-在那場比賽的結果中遭受了慘重的打擊，並說了一些他可能不想說的話或後來不為之驕傲的一些不溫和的話-他回來並贏得了一場強勁的大師級比賽同年晚些時候，他有史以來最好的比賽。[卡斯帕羅夫]繼續保持了三年多的世界冠軍頭銜，我認為當他本人從比賽中退役時，他仍然是世界排名第一。國際象棋至少在受歡迎程度方面幾乎一直在繼續。”

當然，今天，深藍不再是世界上最好的國際象棋“棋手”，甚至還沒有接近。二十年後，您的智慧手機比IBM在Deep Blue上擁有更好的計算機。Chabris 說：“擁有一臺可以擊敗世界冠軍的計算機，它儲存在IBM研究實驗室中並沒有真正改變很多事情。” “但是讓所有人都擁有可以擊敗世界冠軍的計算機肯定會改變很多事情。…現在禁止手機進行國際象棋比賽，因為太容易作弊了。如果您正在參加錦標賽，那麼只要您去洗手間看手機，就能贏得每一場比賽。”

改變遊戲方式

有趣的是，考慮將所有秘密地引入智慧手機機器象棋的方法都可以改變比賽的結果，但AI卻影響了更深層次的遊戲方式。首先，讓我們考慮一下防禦策略的領域：“計算機擅長防禦，因為他們會檢查每一個動作。Chabris說：“他們的位置不好，處於防守狀態，不會對他們產生情感上的影響。” “他們將盡可能地研究每一種可能性，並對其進行分析。透過這樣做，他們基本上表明許多職位都可以辯護……辯護比人們想象的要多。”

對於我們中的許多人來說，耐心無疑是艱辛的。儘管人們可能傾向於主動制定攻擊計劃，但計算機可能會採取截然不同的策略，側重於緩慢而穩定的改進，以等待對手滑倒。Chabris說：“在另一個人成為第一個犯重大錯誤的人之前保持壓力的策略-計算機表明這些策略比我們想象的要好。”

電腦象棋也影響了頂級比賽和教練。教練使用軟體來幫助分析學生和受訓者的遊戲。頂級玩家都必須為對手做好準備，以發揮從機器遊戲中學到的獨特甚至是不人道的舉動。

一種新的學習方式

機器象棋以多種方式改變了人們學習遊戲的方式。過去，書籍和雜誌在個人改善和精通遊戲的道路上扮演著重要角色。查布里斯說：“國際象棋上仍然有大量印刷文獻。” “實際上，現在可能出版的國際象棋書籍比以往任何時候都多，而且出版的國際象棋書籍也更多。” 但是，越來越多的國際象棋並不那麼重要，因為強大的玩家可以使用計算機來學習，學習和提高遊戲水平。計算機國際象棋程式可以評估您的遊戲，計算最佳移動併為您註釋遊戲。該軟體不僅可以指出每個錯誤，還可以告訴您該錯誤的嚴重性，並告訴您應該採取的最佳措施。“這就像一個非常好的教練，告訴你，"你應該做到的。你應該做到的。” Chabris說。“這對改進非常有用，只需學習並觀察即可。”

但是，至少在人類學習方面，計算機象棋仍然是一個不完善的系統。查布里斯說：“這並不能解釋為什麼你應該這麼做。” “這並不能說明您將來如何更好地找到那些更好的舉動。它只是說，“這是您的錯誤。這就是你應該做的。……這是人類教練可能會做的事情。而且我認為最終計算機也可以做到。這只是研究工作的問題。” 大多數人在大多數情況下並不會僅僅透過顯示正確答案來學習。有一個學習過程。但是，以現在利用計算機象棋的方式，向完美和實時資訊邁進的兩步伴隨著失去了最能使您首先學習的過程的一步。

在這一點上，為什麼將象棋層新增到國際象棋軟體中 可能需要人類的洞察力，但是將人類的視角編織到軟體中只是時間，金錢和意志的問題。國際象棋教育的市場可能不足以很快實現盈利，但是可以肯定地說，向終端使用者提供此軟體的軟體沒有技術障礙，僅限制了機器學習生成的分析軟體可以做什麼。

邁向人與人工智慧的合作

從廣義上講，過去22年來國際象棋遊戲的發展和國際象棋教育的過程，暗示了人類透過與智慧機器協作可以改變，適應和改善的方式。

從他的失利中恢復過來之後，卡斯帕羅夫（深藍加里）被許多有史以來最偉大的國際象棋棋手認為是他之後，開始使用機棋。他開創了一款名為Advanced Chess或Centaur Chess的遊戲，該遊戲涉及人與計算機之間的協作。它從來沒有真正流行過，只是在較大的國際象棋社群中的一次小型雜耍表演。

“在什麼時候人的能力和計算機的能力之間的差異變得如此之大，以至於將人插入系統成為錯誤？” 查布里斯問。“在此初期，我認為卡斯帕羅夫的想法是，國際象棋中存在某些種類的情況，人們可以更好地理解，而某些種類的計算機可以更好地理解，因此最佳組合是讓人們對是否遵循計算機的建議進行判斷。”

“隨著時間的流逝，這一比例一直在縮減……到了這樣的地步，您就會冒著這樣的風險，即人們可能在真正不瞭解時會認為他們更瞭解-就像覆蓋計算機，而實際上計算機會提供最好的服務。做出最佳舉動的機會。或者在更緊急的情況下，計算機有最大的機會駕駛汽車，降落飛機或做出正確的醫學診斷。”

國際象棋AI的經驗教訓

從統治象棋世界的22年計算機中，我們可以吸取哪些更廣泛的教訓？“當計算機在一項智力活動中真正變得很好時，它並不會殺死該活動。實際上，它甚至可以使人類更有趣，更民主，因為它使更優質的效能變得更加普遍。” Chabris說。對於Chabris而言，這種民主化不僅改變了遊戲規則，而且改變了遊戲規則。在使用國際象棋之前，只有少數特權兒童能夠在早期獲得高質量的培訓。Chabris說：“如今，您甚至不需要那麼多錢或沒有培訓師。” 具有諷刺意味的是，人工智慧國際象棋實際上已經為人類提供了公平的競爭環境。

隨著計算機象棋的不斷改進，現在已成為遊戲的支柱，人們對它的態度也在發生變化。“"哦，那是引擎動作，或"那是計算機動作。” 那曾經是對國際象棋的侮辱。Chabris說：“計算機移動是愚蠢的，毫無意義的移動，是計算機出於某種晦澀的原因做出的，沒有任何意義。” “現在，計算機移動意味著非常好而又不尋常的移動，只有計算機才能看到它並看到它有多好。”

從機器互動學習中，當然還有很長的路要走。Chabris說：“擁有接近客觀的預言或您認為是客觀的東西並不是學習，改進和更好地制定決策所必需的唯一要素。” “人類總是有能力甚至客觀地忽略好主意，資訊，觀點等。”

Chabris說：“也許我們還需要更多地瞭解如何充分利用這些工具。“它們是新的。我們已經有很長一段時間沒有他們了。我們需要真正地學習如何……更好地使用計算工具，以及更多地研究人與計算工具之間的關係。”

這些都是很好的提醒，人工智慧自動化不值得擔心。它不會很快殺死我們的工作，並且需要一段時間才能從笨拙變為有效，甚至更長的時間達到最佳狀態。因為，正如我們已經看到的那樣，無論是人工智慧還是國際象棋，無論玩家是人還是機器，國王遊戲仍然是一個誘人的挑戰。

不太可能戰勝人工智慧

每場比賽都有規定時間，哪怕是專業棋手，他們的每一步棋都需要時間去思考，而人工智慧在哪怕不到一秒的時間已經想到了上百種下法，所以根據時間，人類棋手超時判負的機率會非常大。

機器人可以高機率的保證下的每一步棋都精確無誤，而人類的不穩定性因素實在太多，哪怕早餐吃快了肚子，就有可能影響一天的比賽情況。

所以就連著名圍棋選手，柯潔，李世石都輸給了阿法爾狗。

但圍棋，所有的智力運動都是應該人為的去使用它，這不光是傳承性問題，並且對每個人都贏很大的幫助。所以儘管人工智慧再無敵，但終究，這項運動是屬於人類的。它們僅僅是人類創造出來的而已。

1997年，IBM超級計算機“深藍”在6場系列賽中以4場比賽擊敗世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫，獲得2分。這是我們所謂的“思維機器”發展中的一個里程碑式的時刻，因為在當時世界上最負盛名的戰略遊戲中，計算機已經證明自己比最優秀的人更好。

一臺機器在擊敗國際象棋的人的標杆已經要緊了幾百年。著名的機械土耳其人於1770年研製成功，使著名的拿破崙·波拿巴（Napoleon Bonaparte）和本傑明·富蘭克林（Benjamin Franklin）感到困惑。只是一個精心設計的騙局，由人力驅動的，並非相當自動的裝置欺騙了將近100年的公眾。令其與眾不同的不僅是它似乎是一個自動機，而且它是一個看似天才的自動機，能夠在“國王遊戲”中擊敗人類。從那時起，人們就一直在追求能夠在國際象棋中擊敗人類的機器。實際上，計算機科學的第一批先驅，例如Alan Turing，Claude Shannon和John von Neumann等人都是國際象棋棋手，並且都試圖開發可以掌握國際象棋的軟體。

等到深藍擊敗Kasparov先生時，計算機已經在象棋中擊敗了人類。在1980年代，對於業餘象棋玩家來說，Radio Shack品牌的計算機象棋可能是一個強大的對手，並且具有各種技巧水平。Deep Blue的成功是最重要的成就，在這一點上，機器遊戲完全超越了人類的遊戲，永不回頭。經過約250年的發展，我們終於擁有了一臺比我們玩得更好的策略遊戲機。

Go，Poker和Dota 2等遊戲中最近的機器征服使得原始的Deep Blue勝利似乎過時了。但是有一個重要的區別。自從22年前發生以來，我們有22年的證據需要考慮。深藍的勝利確實改變了國際象棋，但並沒有改變人們所期望或預測的方式。機器與人類如何共存於國際象棋世界中，這不僅為人們在Go，Poker和Dota 2之類的遊戲的未來中所期望的前景提供了誘人的預覽，而且在正常工作和生活環境中，機器智慧將成為未來增強或替代人類智慧。儘管Deep Blue的技術與現代人工智慧幾乎沒有共通之處，但這是人與機器如何融合的客觀課程。

機器比我們更好……現在呢？

我們採訪了認知科學家和國際象棋大師克里斯托弗·查布里斯（Christopher Chabris），他在“ Game On！華爾街日報專欄關於深藍征服國際象棋以及這項運動的變化，這要歸功於AI在過去22年中的進一步發展。Chabris與他人分享了Deep Blue 1997年獲勝的影響：“許多人預言這不可能發生或那時不會發生。因此，我認為卡斯帕羅夫的失落令人驚訝。……有人預言，這將以某種方式破壞國際象棋，一旦計算機真正能夠擅長於某件事，那麼人類就會失去興趣，或者從本質上講，這對人類的參與將是沒有回報的活動。實際上，什麼也沒有發生。下個月，國際象棋世界繼續發展。而且我相信，如果我能正確記住我的國際象棋歷史，卡斯帕羅夫（Kasparov）本人-在那場比賽的結果中遭受了慘重的打擊，並說了一些他可能不想說的話或後來不為之驕傲的一些不溫和的話-他回來並贏得了一場強勁的大師級比賽同年晚些時候，他有史以來最好的比賽。[卡斯帕羅夫]繼續保持了三年多的世界冠軍頭銜，我認為當他本人從比賽中退役時，他仍然是世界排名第一。國際象棋至少在受歡迎程度方面幾乎一直在繼續。”

當然，今天，深藍不再是世界上最好的國際象棋“棋手”，甚至還沒有接近。二十年後，您的智慧手機比IBM在Deep Blue上擁有更好的計算機。Chabris 說：“擁有一臺可以擊敗世界冠軍的計算機，它儲存在IBM研究實驗室中並沒有真正改變很多事情。” “但是讓所有人都擁有可以擊敗世界冠軍的計算機肯定會改變很多事情。…現在禁止手機進行國際象棋比賽，因為太容易作弊了。如果您正在參加錦標賽，那麼只要您去洗手間看手機，就能贏得每一場比賽。”

改變遊戲方式

有趣的是，考慮將所有秘密地引入智慧手機機器象棋的方法都可以改變比賽的結果，但AI卻影響了更深層次的遊戲方式。首先，讓我們考慮一下防禦策略的領域：“計算機擅長防禦，因為他們會檢查每一個動作。Chabris說：“他們的位置不好，處於防守狀態，不會對他們產生情感上的影響。” “他們將盡可能地研究每一種可能性，並對其進行分析。透過這樣做，他們基本上表明許多職位都可以辯護……辯護比人們想象的要多。”

對於我們中的許多人來說，耐心無疑是艱辛的。儘管人們可能傾向於主動制定攻擊計劃，但計算機可能會採取截然不同的策略，側重於緩慢而穩定的改進，以等待對手滑倒。Chabris說：“在另一個人成為第一個犯重大錯誤的人之前保持壓力的策略-計算機表明這些策略比我們想象的要好。”

電腦象棋也影響了頂級比賽和教練。教練使用軟體來幫助分析學生和受訓者的遊戲。頂級玩家都必須為對手做好準備，以發揮從機器遊戲中學到的獨特甚至是不人道的舉動。

一種新的學習方式

機器象棋以多種方式改變了人們學習遊戲的方式。過去，書籍和雜誌在個人改善和精通遊戲的道路上扮演著重要角色。查布里斯說：“國際象棋上仍然有大量印刷文獻。” “實際上，現在可能出版的國際象棋書籍比以往任何時候都多，而且出版的國際象棋書籍也更多。” 但是，越來越多的國際象棋並不那麼重要，因為強大的玩家可以使用計算機來學習，學習和提高遊戲水平。計算機國際象棋程式可以評估您的遊戲，計算最佳移動併為您註釋遊戲。該軟體不僅可以指出每個錯誤，還可以告訴您該錯誤的嚴重性，並告訴您應該採取的最佳措施。“這就像一個非常好的教練，告訴你，"你應該做到的。你應該做到的。” Chabris說。“這對改進非常有用，只需學習並觀察即可。”

但是，至少在人類學習方面，計算機象棋仍然是一個不完善的系統。查布里斯說：“這並不能解釋為什麼你應該這麼做。” “這並不能說明您將來如何更好地找到那些更好的舉動。它只是說，“這是您的錯誤。這就是你應該做的。……這是人類教練可能會做的事情。而且我認為最終計算機也可以做到。這只是研究工作的問題。” 大多數人在大多數情況下並不會僅僅透過顯示正確答案來學習。有一個學習過程。但是，以現在利用計算機象棋的方式，向完美和實時資訊邁進的兩步伴隨著失去了最能使您首先學習的過程的一步。

在這一點上，為什麼將象棋層新增到國際象棋軟體中 可能需要人類的洞察力，但是將人類的視角編織到軟體中只是時間，金錢和意志的問題。國際象棋教育的市場可能不足以很快實現盈利，但是可以肯定地說，向終端使用者提供此軟體的軟體沒有技術障礙，僅限制了機器學習生成的分析軟體可以做什麼。

邁向人與人工智慧的合作

從廣義上講，過去22年來國際象棋遊戲的發展和國際象棋教育的過程，暗示了人類透過與智慧機器協作可以改變，適應和改善的方式。

從他的失利中恢復過來之後，卡斯帕羅夫（深藍加里）被許多有史以來最偉大的國際象棋棋手認為是他之後，開始使用機棋。他開創了一款名為Advanced Chess或Centaur Chess的遊戲，該遊戲涉及人與計算機之間的協作。它從來沒有真正流行過，只是在較大的國際象棋社群中的一次小型雜耍表演。

“在什麼時候人的能力和計算機的能力之間的差異變得如此之大，以至於將人插入系統成為錯誤？” 查布里斯問。“在此初期，我認為卡斯帕羅夫的想法是，國際象棋中存在某些種類的情況，人們可以更好地理解，而某些種類的計算機可以更好地理解，因此最佳組合是讓人們對是否遵循計算機的建議進行判斷。”

“隨著時間的流逝，這一比例一直在縮減……到了這樣的地步，您就會冒著這樣的風險，即人們可能在真正不瞭解時會認為他們更瞭解-就像覆蓋計算機，而實際上計算機會提供最好的服務。做出最佳舉動的機會。或者在更緊急的情況下，計算機有最大的機會駕駛汽車，降落飛機或做出正確的醫學診斷。”

國際象棋AI的經驗教訓

從統治象棋世界的22年計算機中，我們可以吸取哪些更廣泛的教訓？“當計算機在一項智力活動中真正變得很好時，它並不會殺死該活動。實際上，它甚至可以使人類更有趣，更民主，因為它使更優質的效能變得更加普遍。” Chabris說。對於Chabris而言，這種民主化不僅改變了遊戲規則，而且改變了遊戲規則。在使用國際象棋之前，只有少數特權兒童能夠在早期獲得高質量的培訓。Chabris說：“如今，您甚至不需要那麼多錢或沒有培訓師。” 具有諷刺意味的是，人工智慧國際象棋實際上已經為人類提供了公平的競爭環境。

隨著計算機象棋的不斷改進，現在已成為遊戲的支柱，人們對它的態度也在發生變化。“"哦，那是引擎動作，或"那是計算機動作。” 那曾經是對國際象棋的侮辱。Chabris說：“計算機移動是愚蠢的，毫無意義的移動，是計算機出於某種晦澀的原因做出的，沒有任何意義。” “現在，計算機移動意味著非常好而又不尋常的移動，只有計算機才能看到它並看到它有多好。”

從機器互動學習中，當然還有很長的路要走。Chabris說：“擁有接近客觀的預言或您認為是客觀的東西並不是學習，改進和更好地制定決策所必需的唯一要素。” “人類總是有能力甚至客觀地忽略好主意，資訊，觀點等。”

Chabris說：“也許我們還需要更多地瞭解如何充分利用這些工具。“它們是新的。我們已經有很長一段時間沒有他們了。我們需要真正地學習如何……更好地使用計算工具，以及更多地研究人與計算工具之間的關係。”

這些都是很好的提醒，人工智慧自動化不值得擔心。它不會很快殺死我們的工作，並且需要一段時間才能從笨拙變為有效，甚至更長的時間達到最佳狀態。因為，正如我們已經看到的那樣，無論是人工智慧還是國際象棋，無論玩家是人還是機器，國王遊戲仍然是一個誘人的挑戰。