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2023年3月，阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝。
2023年初，該程式在中國棋類**上以「大師」為註冊賬號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績。
2023年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。
2023年和2023年人工智慧行業一路高歌猛進，各種人工智慧專案如雨後春筍般湧現。
但是好景不長，2023年人工智慧行業的融資數量和金額呈現出斷崖式的**，資本紛紛往頭部企業集中，小公司生存艱難。即使是頭部企業也在上市途中遇阻，裁員收縮的訊息不斷。
為什麼會出現這種現象？
投資者生怕錯失了人工智慧的紅利，紛紛提前入場，而人工智慧新企業也想趁著這股「東風」飛起來。
可是，大家都忽略了乙個問題，沒有踏實的底層基礎建設，只靠光鮮亮麗、高大上的噱頭，是不可能長久發展的，正如不明白阿爾法圍棋到底是如何學習的，只靠臆想是不會有好的結果的。
大家會說:"阿爾法圍棋不就是輸入了數10萬局圍棋譜用以學習，然後分析棋局的定式和得失，最後生成了自己的策略演算法。"
是的。但是，這只是阿爾法圍棋1.0版的方法，也就是戰勝李世石的那個版本。
阿爾法的研發人員覺得，阿爾法圍棋把人類的10萬個經典棋譜全部學會，也只是相當於古今中外所有為其高手合戰一人罷了。
這也就能戰勝個李世石，並不能登峰造極，因為它需要更強大的為其高手經驗餵養。
所以，之前所有的推到再來，從最底層的邏輯方法著手？
圍棋最底層的邏輯是什麼？
圍棋規則。
因此，工程師對新一代阿爾法圍棋沒有棋譜的餵養，只是告訴它最基本的圍棋規則，然後用兩個圍棋「小白」機械人寶寶開始對弈。
一切從零開始，每天下一百萬盤，阿爾法圍棋建立了反饋體制，每盤棋都在不斷地優化演算法，直到與柯潔對戰前夕，阿爾法圍棋2.0誕生了。
最終柯潔以0:3落敗。
柯潔說：「它的弱點暫時沒有看見。我覺得以前alphago還是有弱點的，但現在它對棋的理解和判斷遠勝於我們了。它在第三盤下出了一步令我感到寒冷、絕望的一步棋，渾身都感到顫抖。」
阿爾法圍棋2.0版本比1.0版本，厲害太多，關鍵在於1.0版本體現的是人類圍棋的智慧型，而2.0版本則是基於圍棋底層原理的機械人智慧型。
聶衛平說：「阿爾法圍棋最可怕的地方在於，它讓我們知道，人類根本不懂圍棋。」
這句話頗有韻味，以為其高手的經驗智慧型餵養的機械人是不行的，而只是告訴機械人底層原理，經過它自我學習，優化演算法形成的機械人智慧型已經超過整個人類為其水平。
圍棋領域況且這樣，其他領域呢？
這也就說明，凡是過多加入人的經驗智慧型的機械人，優化出的演算法，也許根本就不是最優的真正演算法，而扎根於底層邏輯，優化出的演算法才能從根本上解決問題。
這也說明了，為什麼很多打著人工智慧的專案最終失敗，原因是加入了太多的人的智慧型，所以並不能從根本上解決問題。
現實版「鋼鐵俠」馬斯克說：「一切思維都要依照物理學的「第一性原理。」
他就是按照第一性原理推出了特斯拉汽車。
「第一性原理」其實就是事物的底層邏輯。
因此，我們做事要會正確的思考，從底層邏輯出發才能從根本上解決問題。
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