人机围棋大战第一局，李世石（黑）VS AlphaGo（白中盘胜）。人机对弈的巅峰对决，李世石九段首场被棋界寄予厚望，但是盘中出现情绪波动最终被机器逆转。他在赛前认为人工智能还不够强、排除万一的担心居然一语成谶，“因为人类下棋时会有失误。”人类输了棋，有人在欢呼人工智能的伟大胜利，有人的感受比较失落，还有的人开始担忧未来。而在谷歌CEO施密特看来，不管胜败，人类都是最大的赢家。“机器”总比人类强？
在各种情绪面前，历史和现实都已经表明，这似乎是不可阻挡的趋势。也许人类应该避免的是因为赛事带来的人与机器二元对立的情绪，因为我们终将迎来一个人工智能技术应用日渐丰富的生活场景。
2015年10月，AlphaGo先以5:0击败了欧洲围棋冠军樊麾二段。这是电脑围棋程序第一次在全尺寸棋盘上公平击败职业围棋棋手。
2016年3月9日——15日，AlphaGo挑战世界排名第二、韩国棋手李世石九段，人机对决举世瞩目。在第一局的对决中，AlphaGo执白186手，以约7.5目的优势中盘取胜，《知识分子》特邀请多位人工智能、围棋领域的专家，通过微信群和广大网友共同解读人工智能与人类智力的巅峰对决。
今天这棋AlphaGo表现挺好的，我觉得。
不过不管怎么说，尽管我预测偏向电脑赢，赢一盘就算赢，但没想到第一盘就赢，说明AlphaGo这5个月进步真的很快。从李世石布局阶段就能看出来，他今天在心理上一开始就有波动，因为他采取的是非正常的布局。我估计这是因为他知道是在跟AlphaGo，而不是和人类下棋。在这种情况下，我个人觉得李世石的布局不算太成功，而且AlphaGo上来的斗志是不错的，断的时候挺果断的，算路是比较深的。
这样夸人工智能，也是它长处的地方。
刚刚仔细读过AlphaGo，没觉得有什么破绽。在自己左右手互搏中的计算价值那部分为了效率用了“快棋”策略，可能粗糙些，但下得多可以弥补。有网友提出的和李世石比赛会“偷招”这个倒不用担心，五局的样本对机器没用，它不靠这个，靠的是工程上高效率、策略上粗枝大叶但大方向正确。AlphaGo胜利的概率是100%，只不过不见得是这次。“毛病”还是机器学习的老毛病。
表现在：无法总结规律，或者说无法吐出一套规整自洽的规律；泛化能力差，无法在复盘中举一反三，即便告诉它哪步走错了，恐怕它也不知道为啥，只是一气儿死磕到撞了南墙才完事。
这次是太多意外，在大家一边倒的支持李九段的时候，也有李开复老师、余凯老师（前百度研究院副院长）力挺AlphaGo，认为机器会赢。
这盘棋大致是前半段，李世石占有很多先机，但后来不知道为何保守下棋，犯了一些失误，势力峰回路转，而AlphaGo中盘发力，180度转弯，把李世石逼着认输。我想作为一次焦点比赛，关注的人太多，比赛的压力很大，李世石也似乎没有发挥最佳水平，今天这一盘还不能完全说明问题，如果明天他接着输了，那可以认定人工智能真的在围棋领域取得革命性突破。
今天是个划时代的一天，AI在要点的把握上超过人类，不会有因为思维定势等缘故而跟着对手走棋，每一步坚定的走他觉得价值最大的点，这点我觉得很可怕。另外，我觉得现在说AI超越人类还早，现在AI在输入的信息上并没有产生更多的信息度，如果有一天AI会自己创造数学公式，或者总结物理规律，这才是奇点来临。
比赛采用中国规则，黑棋贴7.5目，各两个小时，还加3次1分钟读秒。AlphaGo和机器人小图这个问题很大，你说它们能自学习吧，应该都有，但是不同系统，机器学习训练的方式，结构都有千差万别。我这方面还是不够深入了解。电脑的神经网络参数定了之后，应该有一定模式和风格。但是经过不断学习，它会改变。蒙特卡罗树搜索是遇强则强的，如果对手太弱的话不会下出太强的手。不同质量的对局对训练影响很大。