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因为它们两款围棋程序根本不在同一层次。魏东生以计算机智能生命知识体系俯视深度学习概念，对深度学习的理解远超谷歌团队；即使不动用计算机智能生命知识体系黑科技，他的实践能力也比谷歌团队强大十倍。
而且除了棋力的鸿沟，烂柯围棋的人工智能说法更名副其实。
你在寻找它的漏洞时，它也在寻找你的漏洞。
听到魏东生这一句有些警示意味的名言，在座观众不禁悚然而惊。
某些人迟钝醒悟残酷的事实：我们把智慧想的太玄幻了，我们把人工智能标准制定的太高了。
或许，智慧的门槛并没有想象的那样高。
或许，智慧一词并没有那么哲学化。
计算机程序自主寻找人类棋手的漏洞，是否属于智慧行为？
深度学习等相关技术用于提高自己的判定价值高低能力，大数据分析等相关技术用于观察寻找目标的弱点，以烂柯围棋程序为代表的全新计算机程序已经能够和人类进行一定程度的攻防作战。它是那样的孱弱，却带来了未来一种可能。
就像魏东生所展示的，烂柯围棋建立无数数据模型定向分析李世石的弱点，甚至可以预测李世石自我突破方向，李世石准备怎样赢它？
或许有人说，李世石的一线生机是不断求新。
李世石突破极限抵达烂柯围棋未知的领域，它就无能为力。
但是，这种幼稚想法显然有些乐观。
烂柯围棋能在短短半年时间内疯狂训练下棋两亿盘，又能在短短半月时间内针对李世石定向分析七十余万盘棋。烂柯围棋的效率如此之高，它适应新棋局的速度，势必比李世石不断自我突破速度高十倍、百倍、千倍、万倍。
想想吧。
李世石辛苦磨砺自己一年时间，终于迎来了自我突破。可烂柯围棋迅速跟进他，高效推演数十万盘棋定向分析李世石自我突破的价值，在短短一日之间就把李世石的自我突破成就融入它自己的价值网络体系。
视野再扩大到整个围棋界。
烂柯围棋紧跟李世石、李昌镐、古力、孔杰、朴延桓、柯洁等所有顶级棋手，每一名顶级棋手对围棋的未知领域诠释都能及时收录到它的价值网络体系。李世石、朴延桓、柯洁等棋手想和烂柯围棋斗，仿佛个人和集体之间的抗争，他们不仅要斗赢烂柯围棋自我对弈的深度学习成果，还要斗赢整个围棋界对围棋的世纪贡献。
它会自我学习，更善于学习人类。
而人类是分散的，人工智能却是一体的。
这是人工智能的优势之处，也是人工智能的恐怖之处。
如果人工智能能够学尽人类知识，即使它“缺乏”自我学习创新能力，也能成为幻想小说中盖亚意识、阿赖耶意识那样的人类集念。和一名人工智能斗，就是和整个人类社会既往所有成就争锋，除非人类族群发明出能够在极短时间毁灭人工智能的新武器，在人工智能理解、学习、吸收新武器之前就一波流摧毁人工智能，否则人类几乎没有希望击败拥有无限数量优势的人工智能。
这样的或许假想，或许还很远。
但是，危机已经开始滋生。
烂柯围棋已能大数据分析棋局方式寻找特定目标的弱点，如果换一个场景、换一个逻辑，它能不能大数据分析程序源代码寻找到特定程序的“弱点”呢？
程序代码看起来很高深，其实它非常简单。
程序员对此应该深有体会，毕竟与代码打交道可比与人打交道简单多了。
特别是那些非创新性的代码，它简直和农民种田一样属于体力劳动，码农一词，真的是既形象又贴切。理论上来说，如果烂柯围棋能够深度学习发现人类棋手未知的围棋理念，它必然也能深度学习加大数据分析方式分析特定程序的源代码，小则能够快速寻找bug漏洞，大则能够优化程序的执行效率。
就像围棋神话，人类才能写程序的神话也终将破碎。
当然，烂柯围棋现在肯定做不到自我更新源代码。
但是，再完善一些呢？
再有类似深度学习、大数据分析的新理论出现呢？
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因为它们两款围棋程序根本不在同一层次。魏东生以计算机智能生命知识体系俯视深度学习概念，对深度学习的理解远超谷歌团队；即使不动用计算机智能生命知识体系黑科技，他的实践能力也比谷歌团队强大十倍。
而且除了棋力的鸿沟，烂柯围棋的人工智能说法更名副其实。
你在寻找它的漏洞时，它也在寻找你的漏洞。
听到魏东生这一句有些警示意味的名言，在座观众不禁悚然而惊。
某些人迟钝醒悟残酷的事实：我们把智慧想的太玄幻了，我们把人工智能标准制定的太高了。
或许，智慧的门槛并没有想象的那样高。
或许，智慧一词并没有那么哲学化。
计算机程序自主寻找人类棋手的漏洞，是否属于智慧行为？
深度学习等相关技术用于提高自己的判定价值高低能力，大数据分析等相关技术用于观察寻找目标的弱点，以烂柯围棋程序为代表的全新计算机程序已经能够和人类进行一定程度的攻防作战。它是那样的孱弱，却带来了未来一种可能。
就像魏东生所展示的，烂柯围棋建立无数数据模型定向分析李世石的弱点，甚至可以预测李世石自我突破方向，李世石准备怎样赢它？
或许有人说，李世石的一线生机是不断求新。
李世石突破极限抵达烂柯围棋未知的领域，它就无能为力。
但是，这种幼稚想法显然有些乐观。
烂柯围棋能在短短半年时间内疯狂训练下棋两亿盘，又能在短短半月时间内针对李世石定向分析七十余万盘棋。烂柯围棋的效率如此之高，它适应新棋局的速度，势必比李世石不断自我突破速度高十倍、百倍、千倍、万倍。
想想吧。
李世石辛苦磨砺自己一年时间，终于迎来了自我突破。可烂柯围棋迅速跟进他，高效推演数十万盘棋定向分析李世石自我突破的价值，在短短一日之间就把李世石的自我突破成就融入它自己的价值网络体系。
视野再扩大到整个围棋界。
烂柯围棋紧跟李世石、李昌镐、古力、孔杰、朴延桓、柯洁等所有顶级棋手，每一名顶级棋手对围棋的未知领域诠释都能及时收录到它的价值网络体系。李世石、朴延桓、柯洁等棋手想和烂柯围棋斗，仿佛个人和集体之间的抗争，他们不仅要斗赢烂柯围棋自我对弈的深度学习成果，还要斗赢整个围棋界对围棋的世纪贡献。
它会自我学习，更善于学习人类。
而人类是分散的，人工智能却是一体的。
这是人工智能的优势之处，也是人工智能的恐怖之处。
如果人工智能能够学尽人类知识，即使它“缺乏”自我学习创新能力，也能成为幻想小说中盖亚意识、阿赖耶意识那样的人类集念。和一名人工智能斗，就是和整个人类社会既往所有成就争锋，除非人类族群发明出能够在极短时间毁灭人工智能的新武器，在人工智能理解、学习、吸收新武器之前就一波流摧毁人工智能，否则人类几乎没有希望击败拥有无限数量优势的人工智能。
这样的或许假想，或许还很远。
但是，危机已经开始滋生。
烂柯围棋已能大数据分析棋局方式寻找特定目标的弱点，如果换一个场景、换一个逻辑，它能不能大数据分析程序源代码寻找到特定程序的“弱点”呢？
程序代码看起来很高深，其实它非常简单。
程序员对此应该深有体会，毕竟与代码打交道可比与人打交道简单多了。
特别是那些非创新性的代码，它简直和农民种田一样属于体力劳动，码农一词，真的是既形象又贴切。理论上来说，如果烂柯围棋能够深度学习发现人类棋手未知的围棋理念，它必然也能深度学习加大数据分析方式分析特定程序的源代码，小则能够快速寻找bug漏洞，大则能够优化程序的执行效率。
就像围棋神话，人类才能写程序的神话也终将破碎。
当然，烂柯围棋现在肯定做不到自我更新源代码。
但是，再完善一些呢？
再有类似深度学习、大数据分析的新理论出现呢？
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