2016年深藍公司推出的專門下圍棋的人工智能軟件AlphaGo，以4:1的成績，打敗韓國棋王李世石。這條消息受到全球28億人的關注，詳細情況有35000多條的報導！大家在震驚之余，都在思考兩個問題：它是怎么做到的呢？它要干什么呢？

人工智能是一項非常專業的先進技術，因此若不是深藍公司，谷歌收購的人工智能開發公司的工程師，是沒有能力回答這兩個問題的。在4月份，AlphaGo的設計人哈薩比斯在母校劍橋大學進行了一場45分鐘的演講，回答了這兩個問題。

在回答的同時，哈薩比斯先響應了兩項信息：第一，幾個月前神秘的人工智能程序名叫大師(Master)，在打敗六十幾位世界圍棋高手之后，哈薩比斯承認，它是AlphaGo的進化版本。另外，中國棋王年僅十九歲的柯潔，將在5月23號到5月27日，與AlphaGo進行五場圍棋對決，其精彩可期，不亞于去年在韓國的對決。

當大家一致認為AlphaGo勝券在握時，哈薩比斯針對先前大家所關心的那兩個問題，做了具體的答復。這些答案不但具體，而且充滿了哲學意義，也說明了人類文明進步的契機。有一半華人血統的哈薩比斯精神奕奕地強調，圍棋的復雜度遠超過人類其他棋藝所能夠到達的范圍。例如國際象棋，它的基本玩法是固定棋子擺在棋盤上，然后逐步減少。這使得國際象棋的復雜程度，是完全可以透過計算機估算，而這一點對于人工智能的發展，并不構成什么特別的挑戰，可是圍棋就完全不同了。

圍棋的復雜度，在每一步的影響，所導致的可能性有兩百種以上，而上下左右各有十九條線的圍棋棋盤，形成的步數的可能性有十的一百七十次方之多，遠大于任何天文數字。在那么龐大的數字下，人腦要如何做判斷，而且還能夠在下圍棋的時候分出高下呢？答案很簡單，也很令人意外，就是直覺。用直覺下圍棋是一個既簡單又復雜的答案。簡單是因為除了直覺，我們實在看不出圍棋高手的布局理由，但這又很復雜，原因當然就是因為直覺是怎么出現的呢？

哈薩比斯為了回答這個復雜的問題，到倫敦大學攻讀了腦神經學博士學位。他想理解，當下圍棋時，人腦運作的方式。在配合大腦運作方式理解圍棋的時候，哈薩比斯發現了一件令人吃驚的事。

人工智能原來的道理，就是一直不斷地以嘗試錯誤的方式學下圍棋。這是機械式的，過程也不復雜，就是不犯已經犯過的錯誤。失敗了100萬次之后，AlphaGo大致已經進入了高手的境界。這并不稀奇，稀奇的是，有時候高手直覺下的創新步數，讓AlphaGo感到困惑，并因而失去了機械式學習的優勢。于是，AlphaGo只好從人下圍棋時的基本規則下手，找出只要是人下圍棋時必然會犯的錯誤。結果，AlphaGo發現了人類三千年以來下圍棋的基本規則。其實這個規則也構成了人類在下圍棋時所形成的限制。所有的直覺均來自于這個基本的規則，然后接下來就是各種用圍棋子占棋盤的直覺在運作。

遵循這條規則，是所有圍棋玩家的基本認知，但萬萬沒有想到，這條基本認知，雖然是圍棋真理，但是它卻不是科學真理。遵循科學真理的AlphaGo，則不受這一條人為真理的限制，這也是它不斷地擊敗高手的主要原因。當中國冠軍柯潔敗給大師時，他說“三千多年來，我們對圍棋的理解，連其表面的皮毛都還沒有到達”。這一句話，說明了哈薩比斯的心境，但他同時也強調AlphaGo的目的并不是為了贏棋。這令人更為好奇，如果說AlphaGo不求勝，但卻一直在贏，其目的何在呢？難道不是為了讓人類，感覺到難堪嗎？

哈薩比斯很堅決的說：“不是！”那么我們必須要問，AlphaGo打敗全世界高手的目的是什么。哈撒比斯認為，人類在開創文明的過程中，一直面對一種慣性，只要運作好規則，就一直持續地使用，不遇到挑戰是不會去修正和改變它的。圍棋這么復雜的游戲，唯一的規則是下第一顆棋子的位置，沒有人會否定這一條規則的事實，但也很遺憾的是，這條規則成為種下三千年大錯的教條。這是AlphaGo會贏的原因，因為在科學真理的支持下，他不受任何人為限制，反而以異軍突起的方式，讓高手稱臣，輸得心服口服。

哈薩比斯認為，以圍棋之復雜，人類擊敗AlphaGo卻也不是不可能的，但想要擊敗AlphaGo，依靠的不是舊思維，而是創新思維。這一點正是人類文明在科技時代力求發展的必要部分。AlphaGo的功能，正是在逼迫人類反省，哪一些規則，需要突破，需要改變，需要修正。所以AlphaGo贏棋的策略，就像一把鑰匙，其目的不僅是開門，而是進入文明的殿堂，進一步探索在人類文明中可以真正發掘出來的東西。AlphaGo的存在目的，就是為了促進人類進一步探求文明。