周二水库推送了一篇《养老只有一个解》。讲到了 「老龄化」「少子化」，未来中国的 GDP 可能断崖式下跌。
无数韭菜纷纷评价说：「30 年以后 AI 也普及了，请不起佣人咱请机器人」。
我其实想问韭菜们一个问题：「30 年以后，shzy 没实现怎么办」。
180 年前，美国的 「阿拉巴马州」 发生了一次宗教改革试验。
根据某某大法师的预言，耶稣会在三十年后复活。然后大家谁也别干活了，直接上天堂。
可是他对人类世界有多大推动，是不是真能达到 「天降馒头，七种七熟」
Computer 对人类文明的洗礼，是全方位的，深入骨髓的。可即使这样，电脑的威力，也没使你不耕不作，饭来张口。
三十年前，你的父母，依然是飞机汽车。交通工具已经很久没进化了。
这轮以 AlphaGo 挑战李世石所引发的 「AI 热潮」，乃至 「风口」，彻头彻尾就是一场骗局。
虽然 Google 公司本宣，保持了矜持和静默。也并没有把 「狗」 和 「AI」 牵涉在一起。
但之后媒体的跟踪报导，则是 100% 无耻，完全瞎扯错误的。
因为 AlphaGo 的本质，依然是 「穷举」 算法。这是一条 完全走偏的科技树。
例如 1997 年，IBM 的 「深蓝」 首次击败国际象棋冠军卡斯帕罗。
国际象棋的 「分支」 比较少，一共只有 16 个棋子，数十种弈棋可能。
可是当 IT 界侵入到 「围棋」 领域时，他们遭遇到了麻烦。
而吹得神乎其神的 「深度神经网络」 呢，它的本质，依然是穷举算法。
在数以千万计的 「未来可能」 中，google 并不是以蛮力，每一条路都试到。
例如围棋中稍有常识的，都知道 「落后三子」 的情况下，一般不用尝试了。
AlphaGo 遇到这种情况，就自动判断这下面几百万条可能性 「全部为负」。
我们看这篇文章《当 「心法」 遇见 「算法」》
在这篇文章中，针对著名的 「耳赤之局」，AlphaGo 给出了四种下法。
但是我们仔细看上面的数字，发现最大不过 63.4%，而并不是 100%
一个通透的 「人工智能」，或者说已经穷举了 「围棋」 的所有可能，所有走法。则电脑给出的判断，必定是 100%，绝无第二可能。
很多人或许会有一个奇怪的想法。如果你拿二台 AlphaGo，二台电脑互相对弈，结果会是谁胜。
因为目前的 Alpha 是 「非完备体」，他并没有穷举完围棋的 「所有」 走势。
小说虚竹巧破玲珑局，自己被提掉六子之后，居然还可以大破苏星河。这种战绩在 AlphaGo 里面，就是没有记录的。
而二台 AlphaGo 对弈，它们其实是在围棋数万亿种可能中，一步步再试。
每当二台 AlphaGo 对弈完一局，它们就留下记录，「原来从这条路走下去，是黑/白胜」。
围棋的天地，广袤无垠。但是 AlphaGo 躲在 「闲置计算产能」 背后，利用人类无限的联网资源。
也就是 Alpha 的数据库如此完善，每一个分支都已经预先标明。
花了比较长的篇幅讲 AlphaGo，主要为了阐明 「狗」 的原理，依然是 「穷举」。
设想我们把围棋棋盘，当中抠掉几个窟窿。作为一个新的棋盘，我们继续玩。
它几乎要把它 「数据库」 里面，花费了几十年，累积出的数百万亿条对战记录，全部都重新算一遍。才能确定最佳概率。
一套只知道机械式操作的 「机器」，是最 Low 的，最初级的。智能=0
你可以在 19*19 的棋盘上，稍加变通，挖个洞。或者格子增加到 21*21。
你学会了围棋。别人只要告诉你象棋的走法，无师自通，你也学会了象棋。
你学会了下象棋，顺便也领悟了小学奥数《三年模拟五年高考》，直接进北大。这叫做智能=3
很显然，目前基于 「穷举法」 的全套逻辑框架体系，只能徘徊于智能=0 的水准。
酷狗穷举法，无论设计得多么聪明巧妙。换了一个棋盘，你的 Alpha 就是不能用。
那么，什么才是 「高等级人工智能」 呢。该领域，目前国内根本就没有人做。国际上，也仅有少数的学术论文。
高等级人工智能，智能=1 那个档次，被称为 「分布式神经网络」。
我们想象一下，一堆单细胞，拼在一起，如何成为一个多细胞生物。
有的负责觅食，有的负责消化，有的负责输送红血球，有的负责淋巴排毒。
程序员编写了很多很多 「功能组团」。彼此之间，再预留数据接口。
然后把这么多杂七杂八的细胞，拼成一个 「科学怪人」 生物体。
而对于这一代 「人工智能」=1 的研究，人类发现，基于传统 「冯诺依曼」 体系，是不可行的。
未来的机器，应该更接近于 「混沌热力学」。有一定的秩序，但不是非得如此精确不可。
按今天的眼光看，当时的计算机产业，真的可以用 「一片荒芜」 来形容。
40 年的时间，数千万从业人员不断努力。打造了庞大的信息产业生态。
从最乐观的角度讲，再过 40 年，AI 才能达到昆虫级的水准吧。
