高兴，却有些惧怕，人工智能原来已经离我们这么近了，那么电影《终结者》的故事还会很远吗？】
【今天深思的狗的表现，令人想到了吴清源，尤其是第37手，简直是神来之笔！】
【可怕的不是柯杰又输给了深思的狗，更可怕的是它熟悉定式又能突破定式，这条狗居然有了自己的行棋风格！】
【之前我对深思的狗的看法更多是算力上的优势，并没指望它对于大局的判断能有什么突破，但我错了！】
当天傍晚，李睿也发了一条长推特，表达了对于深思的狗以及背后技术的看法。
【我能理解网络上的各种担忧，也看到了很多人翻出机器人三原则，翻出《终结者》和各种科幻小说中机器背叛人类征服人类的故事，我也看到了埃隆的发言。人机对决这种形式确实会导致人们对人工智能的本能恐惧和过度联想，但人工智能时代的本质实际上是机器和人类协同合作，颠覆传统，加速创新的时代，而不是背叛，征服，屠杀和毁灭的科幻剧。】
【比赛之前，包括我的解说伙伴聂棋圣在内的很多人都曾经预测，柯杰将赢得这场人机大战的胜利。在他们看来，人工智能还远远没有进化到能够打败人类顶级高手的水平。但经过这两场比赛之后，聂棋圣也主动问我，人类是怎么走到这一步的，人工智能的未来在哪里？】
【更多人工智能领域的从业者和专家们也在讨论类似的话题，人工智能的拐点是否已经来临？过去五年，随着演算法，机器学习，神经网络等各方面技术的进步，人工智能研究突飞猛进。以我投资的redo公司为例，开发的图片识别人工智能已经能够将识别准确率提高到98%以上，而人类在这个测试中的准确率只有95%。】
【深思的狗拥有12层神经网络，里面有上百万个像人类神经元一样的连接，deepmind给神经网络输入了3000万步人类围棋走法，使深思的狗能在绝大多数时候预测出人类要走的下一步是什么。这还不是深思的狗获得胜利的关键，它更强大的能力来自于强化学习。简单来说，就是给人工智能设定一个目标，让它向着这个目标不断尝试，通过给予持续的激励，让人工智能自己找到最佳的解决方案。】
【这项技术的突破性在于：此前人们都是通过编程让机器严格执行人类的命令。为了解决一个问题，人类首先需要找到解决方案，再通过机器能够理解的方式交给它。强化学习的出现彻底改变了这种模式，把探索答案的过程完全交给了神经网络，让人工智能自己在一次次的摸索中寻找到最