阿尔法围棋电影

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。

锅盖头小哥说阿尔法狗只是用了简单级AI，我嘞个去，想看搞德扑，个性人心算得出吗。找弱点应该从阿尔法狗的基本算法和学习模式出发分析，然而纯理论浅尝辄止，电脑盲看完很懵逼。信科学得永生，学好数理化计算机走遍宇宙都不怕。艺术作品常说战胜机器的唯有人性感情，纯放p，是创造力好伐，所以看阿尔法狗玩弹力球自己算出秘技那段感觉人类要完啊，后来看完第四局，顿悟，只要机器有pattern人类就有绝招￣▽￣b

i heard people shouting in joy
when it was clear that AlphaGo had lost the game
i think it is clear why
people felt helplessness and fear
it seemed like we humans are so weak and fragile
and this victory meant
we could still hold our own
as time goes on, it will probably be very difficult to beat ai
but winning this ome time, it felt like it was enough
one time was enough
- Lee Sedol
but what i think alphago is teaching us

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

《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：
[视频]
「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

1952年出生的大胜负师小林光一有句名言：“我知道怎么把优势的棋赢到手，这个秘密将在我六十岁之后公布。”与此相关的，一句流传更广的话是这么说的：围棋的一切边角变化将在小林时代被研究穷尽。
这是两个有点冷的冷笑话。
我开始学棋的时候，李昌镐的光芒还如日中天，虽然已经渐显颓势，但收拾中国的龙虎豹辈棋手依旧轻松得像是砍瓜切菜。暗无天日的时代，棋友们恨恨地说，龙虎豹辈棋手都没戏了，接下来该是鼠辈棋手上阵了吧？
学棋十多年间，我计算力最强的时候在弈城打上了5D

【阿尔法围棋】令人心动的纪录片片 集聚人类智慧、深度学习迭代、挑战围棋极限
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