比赛前到比赛后就是七八天时间，给AlphaGo取了一个新的名字，叫“阿老师”，我们特别希望中国有人做出这样的阿老师来，把它当老师看。之前不是，之前觉得一无是处。我还很尊重他，他愿意脱帽子给机器致敬。网友叫它“狗狗”，给了很好听的名字。这里面反映的什么事？在比赛前、比赛后，我们对机器的理解里面产生了巨大的变化，我们开始接受它，开始把它拟人化，而且比分很巧妙，4：1，如果赢五局可能就不好了，不是围棋选手被灭了，是人类被灭的感觉。后来我查史料，文艺复兴这样一个运动，它其实是从封建社会到资本主义社会之间的一个分水岭。但是AlphaGo之后，我觉得今天带来我们重新的思考，就是机器和人的关系，去思考这个事情，有专家会讲机器还不行，但是有人讲机器以后会颠覆人类，我们开始思考这个问题，以前认为机器就是机器，拔电源就行了。诊断报告是机器给做的，说你这个人有什么问题，看片子看得怎么样，找专家、找人。但是在今天照片子之后，机器给你诊断效果可能是比人更准的。我有一个朋友，也是清华的一个同学，他就是做CT看片子的，做乳腺看片子，他说大多数医生看片子准确率是40%，他现在到70%，已经高很多了。我们今天接受机器在里面能做很多的判断。这是我们巨大的一个心理上的变化，我把它称为“第二次人类自己的运动”。
对机器智能，大家讲了很多了，有各种专业的方法，包括怎么定义人工智能，我们做产品的时候，就是想机器怎么能在里面做决策、做识别，目的还是希望能够做决策。从做决策这件事情里面就分了三个层次，这是我自己的理解，也是跟AlphaGo脉络一致的，其实最早的专家系统就是第一个，我们把规则教给机器，我们不提符号主义，我们就把是把计算机世界变成一个逻辑，告诉机器，这是原来的阶段。但是这个阶段里面有一个重大的问题，就是可能我们自己会做，但是我们没法去教机器，我们不知道怎么描述的时候，这个机器就不灵了，而且教出来的徒弟永远是比人弱的，这是不够的地方。甚至我们在做一些学习系统，我们也要尝试告诉机器怎么去描绘一个实物，比如说做人脸模型，王小川长成这样，大家都认识，但是要描述出来，比如说脸很圆，这个事情也比较不靠谱。因此我们发现我们没法告诉机器，有了深度学习的方法以后我们确实解决了一个问题，就是只告诉机器答案，我们给他的数据越原始越好，这件事情会使得程序员、工程师更容易应对专业的问题。因为它可以减少自己的专业背景，不用讲说我要去懂人，或者我要像医生一样懂得这个片子怎么看，他是拿数据训练的。所以在这样一个深度学习或者是人工智能发展过程中间，由于深度学习本身带来了好处，技术人员更容易进入到专业领域里面破解题目，但是这是技术本身。但是对公司而言，公司的领头人一定是对行业理解比较深刻，对行业应用的时候必须很懂，这是我们讲的第二个侧面，我不用给机器方法，我给机器答案，机器自己找方法。AlphaGo代表一个趋势，我之前跟微软也在聊这方面，既不给你一个规则，也不给你一个答案，我把自己变成一个判断者，就像下围棋一样，围棋之前训练的时候，前三盘棋是把人之前的走棋方法告诉机器，机器就是跟人处于类似的状态。之后是机器跟自己下，我也不知道哪个棋好不好，但是下完之后，人告诉机器这个结果是好还是不好。人工智能又得到一个新的法门，答案都不需要知道，变得更加省事。
最近有一个消息应该是比较靠谱的，AlphaGo在今年内会跟柯洁打一场比赛，我跑去看了很多评论，以前是一边倒觉得人会赢，今天一边倒觉得机器会赢。在座的各位觉得柯洁会赢的有吗？还有是吧？这是缺乏判断力的表现，我学聂老师的说法。但是我会猜想Google会干什么新的事，不是简单地下棋。我有一个猜想，我认为这一次跟柯洁比赛的AlphaGo是没有经过那三千万盘棋学习的，因为之前是从KGS里面拿了人六段到九段的走棋，让机器在里面学习，这是跟李世乭打比赛用到的。但是跟柯洁比赛我认为是新的，就是两个从来没有学习过的机器，然后告诉你赢了、你输了，什么都不会的机器训练一个下棋的规则来，跟柯洁比，如果是所料的这样就会非常好看，因为以前的机器是仿人的，甚至我们判断机器走棋走得好不好都是我们的经验去判断它。下棋的时候，头两局机器赢了，人输了，媒体的报道说法是中盘逆转，为什么叫中盘逆转？是因为前一半里面专家态度就是机器走得特别臭，走到一半的时候，发现机器越到中局的时候越好了。这个时候就觉得机器是翻转局面了。但是后来数据统计，包括Google自己说的，其实不是，在他们的视野里面，机器一直是领先的，只是以人的眼光觉得机器走得很差，以机器的眼光，它自己走得挺好的。所以我们对机器的理解是有限的，因此如果机器根本没跟人学过完全凭借自己的经验，这次就会有很多新的方法出来。就像慕容复把中原的武功学会，然后再去修炼，突然来一个西域的，或者没有跟中国比赛过的，没有学过围棋打法的，我们会遇到这样的一个问题。因此在我内心中，Google是否用这个程序参加比赛只是我的猜想，但是如果Google真的尝试不用人训练机器，我是蛮佩服的。就好像再重演一次人类的进化史。
