战胜柯洁的AlphaGo，原本是从去年战胜李世乭的AlphaGo进化而来的。这种进化，简而言之就是人工智能产品基于深度学习和算法优化在不停地更新迭代。
深度学习的力量是恐怖的。2016年12月29日，Alphago展现出惊人的实力，其马甲Master出现在多个网络围棋对战平台上。2017年1月4日，Alphago面对恐怕是人类最顶尖的高手们，实现了60胜0负1和。
很快，Google公布Alphago就是Alphago，且Alphago 2.0版本，将对战中国第一棋手柯洁。
结果已经知道了。AlphaGo 1.0“吃了”无数棋谱，变成2.0，打败柯洁也是意料之中。
高能学习与弱“智”能
学术界对人工智能分类方式有两种，弱人工智能、强人工智能。
弱人工智能，其领域需求，是规则清晰、数据量化、计算机可模拟计算的领域。由于机器不会疲劳，机器会做得比人要好，机器超越人类是轻而易举的事。
但弱人工智能只能在专用的、受限制的轨道上越算越快，越走越强。比如说所有的棋类游戏。
弱人工智能的所有运行—类比人下棋的布局和决策，都是在既定的框架下进行，比如人类设计好训练内容，人工智能大量学习过往棋局、与棋手对弈、包括自己与自己对弈实现棋力的突破。
几百万份棋谱，开发度只要5%的人脑，几辈子也看不完学不完。AlphaGo半年不到就学完了，而且是那种真正学到了的层次。这不得不说是高能学习。
弱人工智已经能能够在下棋领域击败所有的人类，在类似下棋的领域，小二认为，人工智能很快也会在这些领域打败人类。因为工作方式类似，只需要能够数据化的信息，然后学习，迭代升级。
之所以要说弱人工智能，是因为Alphago这样的“下棋能手”，毕竟还是“受人摆弄”，只能在规则清晰条件下处理信息者—尽管这种处理方式无比强大。
在没有人类指导学习情况下，Alphago是无法自主发展一段程序来战胜围棋大师。
现有的人工智能应用，无一例外都是弱人工智能。
而强人工智能区别于弱人工智能的特点是，它有本我意识，知道自己在干什么。
就好比下围棋。弱人工智能的Alphago，它基于一个人给予的算法：下每一步，都保证后续胜率大于50%，以此来保证最终的胜率。但具体到每一步，为什么这样下胜率就大，那样下胜率就小，它只是根据它所学习到的大量数据推算而来。这是非常典型的知其然不知其所以然。
也就是说，弱人工智能，只追求结果，不追求为什么。这有点像中国中医，作为5000年文明历史的结晶，大部分的结论，都是基于经验的总结而来。
而强人工智能，就有点西医的味道，一定要知道为什么，走每一步什么目的，达成什么目标。例如，在围棋里，要是一个强人工智能，就会知道实地与外势的关系，知道一个棋形是厚还是薄，是不是愚形，一步棋是不是照顾了大局。这些内容，都是成体系的、逻辑化的，若人工智能是不能理解的。
小二也可以这样简单来说，弱人工智能下围棋的时候，只知道计算结果，只知道动作要怎么做。它，并不知道它是在下围棋，它是在和人类下围棋。它只是一段固定执行的复杂代码。
而强人工智能—如果能实现的话—它不止会知道它要怎么走棋，还知道它是在下围棋，它对围棋是有认知和逻辑的。
弱人工智能虽然下围棋很厉害，但它根本不知道围棋是什么东西。
这也是人的独特优势。
现实中人类面临的事物并非单一目标，随时面临完全不一样的新情况，是一个一个完全未知的对战，人工智能的超级运算能力是无法预知人类面临的所有问题。AlphaGo下棋能赢，是因为人类给他事先设定好了策略和运算模式，大多数情况下，人类应对和处理问题都是靠经验和直觉，这一点恰恰是电脑不具备的。
弱“智”能，恰恰代表人工智能的价值
当爱因斯坦提出相对论时，人人都知道他颠覆了牛顿力学。但是，牛顿力学仍然是实用的科学。
宇宙大爆炸的理论，目前并没有确凿的证据，各种假说仍然很多。但是它最好解释目前的现象，所以，大家都先公认它，用它来解释问题。
所以，在技术有限、真理探寻困难的时候，人类更多的是追寻有用性。
理工男的伟大梦想，可能是造出强人工智能，像《西部世界》的Deloris一样，实现自我的觉醒。
但在应用领域，有用的即是好的。
目前的人工智能，通过研究人类智能的过程，并生产出一种新的与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能研究的领域包括机器人、语言识别、图像识别、信息处理和专家系统等。人工智能领域的机器人研究主要涉及“深度学习”。深度学习是指机器通过深度神经网络，模拟人脑的机制来学习、判断、决策，已经被广泛应用于许多领域。
尽管，人工智能仍然处于初级阶段，就当下的科技成就而言，要赶上人类本身智能是遥不可期的。但弱人工智能的价值，已经对许多领域有了颠覆性的贡献，同样是单纯运算领域的金融，人工智能已经对Fintech行业作出了卓越的贡献。机器解决机器的事，人解决人的事，目前而言，这就足够了。
至于未来，所谓人工智能对人类造成威胁。小二认为也不是没可能，但一定是在强人工智能模式下。换言之，现在的弱人工智能，只在工具层次。
