3月9日飞鹏网消息，今天中午12点( 韩国当地时间下午1点)，人机世纪大战第一场开战。AlphaGo与李世石的比赛成为大家关注的焦点。在世界冠军李世石与谷歌“阿尔法围棋”电脑程序正式对决之前，各类言论热闹非凡，豪言、警言、优劣分析悉数登场。
李世石自信满满，他认为人的创造力是相对于机器的一大优点，除了以5比0战胜它外，其他没有意义。当然，机器是中立而坚定的，它不会放出豪言，失败后也不会情绪化。豪言，或许是人类有别于机器，能用情绪激发创造力的一种表现。靠电子机械的博闻强记来对抗人脑的灵巧心思，这是一种脑力比拼游戏，还是智慧碰撞?小小棋盘承载了太多想象，在永久理智冷静的机器面前，常有激情创意的人类似乎输不起。
可人类偏偏喜欢通过下棋来和机器较真。实际上，人与机器的棋盘对弈历史已经接近60年。1958年至1959年，美国麻省理工学院率先在电脑中设计国际象棋程序。几年后，人与电脑下棋的新生事物就出现了。1997年，电脑“深蓝”叫板国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫并获胜，人工智能的“脑力”优势现出端倪，人类的担忧开始出现。
如今，“阿尔法围棋”除了超强记忆外，还能够自主学习，在下棋时就能不断进化技艺。此前与法国“疯石”、日本“zen”等当今最优秀围棋程序进行的500盘博弈，“阿尔法围棋”也只输了一盘。几个月前，它击败了围棋欧洲冠军、前中国职业棋手樊麾，更是名声大噪。这样的战绩，怎能不让纠结于棋类智力的人类心理压力大增?
作为某种意义上的“试金石”，“人机大战”在人工智能的发展史中一幕幕地上演。而人类一直未摆脱对人脑与电脑双方优劣的关注：机器会比人聪明吗?聪明的机器是否会控制人类?机器到底挑战的是一个人，还是整个人类?更深一层的追问是，人类派出的最优秀围棋代表——李世石，如果被没血没肉的机器打败了，向来自傲于自身智慧的最高级灵长类动物是否会对自己“万物之灵”的地位产生怀疑?如果连九段顶级高手都输了围棋，下一次人类还将输掉什么?连智慧都输掉了，人类还剩些什么?
种种喧嚣，正是人类内心的写照。当年卡斯帕罗夫与“深蓝”的决战中，常被“深蓝”一些出其不意的招数弄得心烦意乱。对抗之中，人们开始感受到前所未有的压力。其实放松一点看，这种压力何尝不是“左手对右手的压力”?
关于此次对决，围棋界和IT界的声音不同，观点不一，以下是上方网小编整理的各界观点：
围棋界观点：人肯定赢
棋圣聂卫平表示：“人工智能缺乏判断力，与人类棋手对弈很难取胜，很多职业棋手，包括最顶尖的职业选手，(对于局势的)看法会有很多分歧，比如李世石认为形势可以，而柯洁可能认为不行。对于围棋的判断，是计算机的大难题，我不相信现在有电脑能突破这个，所以人和电脑下，百分之一百是人赢。我的依据在于，围棋变化可以归结为361的阶乘，本身就是一个无限大的数，其中还包含打二还一、打三还一、打结、倒扑等各种技法，可以说是变化无穷。”
中国围棋选手柯洁表示：“李世石最近的状态非常好，目前的人工智能还不足以挑战现役一流围棋棋手”
韩国女棋手表示：“按照双方水平来看，李世石九段不仅会胜出，而且会以压倒性的优势胜出，如果李世石输掉一场都会被认为是重大失误。但我们需要注意到，本次比赛的赛制设计对于AlphaGo比较有利。此次人机交手将大战5盘，日程分别是9日、10日、12日、13日和15日，在这种匆忙日程下，人类的疲劳度将会上升，但计算机却不会疲劳。本次对局使用的是中国围棋竞赛规则(比赛结束时，后走棋的棋手贴目)，是AlphaGo平时“训练”使用的规则，而李世石则更熟悉韩式规则。除此之外，中国有句俗话叫“知己知彼，百战不殆”，如今AlphaGo对于李世石肯定已经非常“了解”，而李世石却对AlphaGo一无所知，这对于李世石来说也是劣势之一但是AlphaGo的优势能否左右战局，依旧取决于李世石当天的身体及精神状态。”
IT界观点不一
创新工场CEO、谷歌前全球副总裁兼大中华区总裁李开复表示：“AlphaGo这次要打败李世石比较悬，但是1~2年之内必然完胜人类。樊麾只是职业二段，而李世石是职业九段，差别是巨大的，就比如说一个人乒乓球打败了非洲冠军，并不代表他就可以成功挑战中国冠军。”
搜狗CEO王小川表示：“人工智能将会完胜。他提出了自己的两个断言：AlphaGo将会完胜李世石;除了围棋，人工智能在其他博弈类的封闭游戏里也会横扫人类。“我认为谷歌的那套深度学习的方法加上搜索空间的方法，大体上可以覆盖人的思考，而且它可能做得更好。”
AlphaGo的研究者戴维·席尔瓦表示：“AlphaGo系统的关键是，将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。为了达到这一目的，谷歌首先采用围棋专业棋手的3000万步下法对“价值网络”进行训练，直到该网络对人类下法预测准确率达到57%(AlphaGo之前的纪录是44%)。但AlphaGo的目标是击败水平最高的人类棋手，而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点，AlphaGo学会自己发现新策略，通过自身两个神经网络之间成千上万的对弈，采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善。这种方法提高了“策略网络”的效率，以至于最原始的“神经网络”可以击败最尖端、构建有巨大无比的搜索树的围棋软件。在与樊麾二段比赛后，我们对AlphaGo进行了多次更新。请大家关注AlphaGo以什么样的方式与最优秀的棋手李世石对弈。“
最终赢家仍是人类
曾历任韩国科学技术院人工智能院士、现就职于韩国顶尖民营研究所HandySoftware的李承镐(音译)博士表示：“无论是AlphaGo还是李世石赢得比赛，这都不是人工智能的最终目的。人工智能开发的最终方向，还是要取决于人类，并且服务于人类的。毕竟人工智能也是由人类制作而成的，这是人工智能技术发展的基础和终极目的，我们不能忘记这个目的。通过人工智能技术，能够促进IoT(物联网)等新技术的开发，从而更有利于人类的发展与福祉。“
谷歌董事长埃里克·施密特表示：“我们开发人工智能机器人的最终目的在于为人类提供福祉，为未解难题提供新的解决方法;而其中，围棋只是我们选择增强人工智能机器人的实力的方法之一。无论这场对决孰胜孰负，最终的赢家都将是人类自己，因为人工智能的发展，最终的受益者将是人类自己。”
异构智能CEO吴韧表示：“当湖十局，不止求胜，在棋局之外，我们探求的新境界是人类智慧与机器智能的配合，因而围棋智能仅仅是人工智能的副产品，而人工智能的终极目标是让我们拥有更加便捷的生活。”
