这几天网上最热闹的，应该是Master的横空出世。横扫中日韩三国顶尖围棋高手，60胜0负。
这样的胜率放到哪里去看都是吓死人的。
我和几位朋友闲聊中也聊到了这个。我不是AI的专家，就随便说几句。
AlphaGo刚出现的时候，人们对围棋AI还是抱着嗤之以鼻的态度，直到李世石九段败北后，人们才痛快地承认：AI已经有了和人类中顶尖高手进行所谓“最不可能被AI学到”的围棋的较量。
这个耳光打在了所有人的脸上，于是另一种态度开始出现了：人类已经毫无尊严可言，已经一败涂地。
我从来不会如此认为。
先不说无论是AlphaGo还是Master都还是人类科学和工程学的杰作。我只想举一个物理学上的经典例子来进行类比。
爱因斯坦的狭义相对论出现之前，人们生活在牛顿力学的范畴内。牛顿用力学三定律在令人无法反驳的精度上解释了“几乎”所有的物理现象，以至于波普在牛顿去世后写道：
自然和自然界的规律， 隐藏在黑暗里。 上帝说：让牛顿去吧！ 于是，一切成为光明。
于是，人类沉浸在一切都已经被解决的幻象中。到了20世纪初，甚至很多人都认为，物理学的发展已经到了“只有在小数点六位以后进行参数修正的任务”的地步。
但是，爱因斯坦发现了相对论，将牛顿力学打到了只是一个在相对论体系中，低速运动下的一个特例的地位。
牛顿错了吗？不能这么说，因为它曾经是对的，而且如今在绝大多数情形下也是足够准确的。那么是什么地方错了？其实没有哪里错，只是思考的方式不同罢了。
如今的Master（和AlphaGo）和几千年来围棋高手总结发扬出来的理论和体系，在我看来，就是相对论和经典力学间的对照。
我小时候学过一段时间的围棋。必须承认，那些定式、形势、味道、厚薄都是有道理的。
人的局限在于不可能像Master那样在几个小时内完成上百万种棋局的演化，而且牢牢地“记住”。于是，人类下围棋，只能开局从定式出发，中盘加以“精确”的判断，对杀和官子靠“精确”的计算。 一个围棋AI也逃不开这样的套路——否则计算量会太大。但是，它的可怕之处在于它的运算速度和记忆。
但是，Master横扫人类高手，更需要依靠的是围棋的根本规则：围地。
这个规则是很容易从各种终局局面中得以判断并加以形式化的。
对规则的理解越深，就越是能胜利。
我们人类几千年来对围棋理论的研究，得到了重要的成果。但是AI用十几年的时间证明，它才是对围棋规则（或者用我最喜欢的术语说，就是“元规则”）理解更深的存在。
我们过去几千年的围棋理论只是AI目前围棋算法的低强度下的一个模拟。当我们发出“原来围棋还能这么下”的惊叹时，我们已经默默地承认了这一点。
可是，我们还有理论上的希望。哥德尔的不完备性定律表明，任何形式化的系统都是不完备的，一定至少存在一个在该系统中无法证伪也无法证真的命题。人类在碰到这样的问题时，可以借助所谓的“不可理喻而证明（证伪）”来规避，但是计算机做不到。也许这是AI的唯一软肋。当然，这样的情形要在现实中出现，也只是存在理论上的可能性。
回头说说IBM这家公司。1984年乔布斯推出Macintosh的时候在超级碗赛场做的广告，针对的就是IBM这位当时的“老大哥”。《2001太空漫游》中那台杀人机器HAL也是在暗暗指示着IBM（将IBM的三个字母按照字母表顺序向前移一位就能得到HAL）。如今看来，IBM确实掌握了足以威胁人类的力量。这个威胁也许一直存在：从Deep Blue，到Watson，到AlphaGo和Master。我们最该祈祷不要作恶的公司恐怕不是Alphabet，而应该是IBM了呢。
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