在这之前，我对围棋一窍不通，
但是深信任何领域都可以对其他领域产生触类旁通的影响。
为了能多学些道道，体会大师的精髓，
这次对人机大战关注了不少。
在此之前，几乎为了同样的目的，
我专门看过一部叫做《棋魂》的漫画，
它使我印象深刻，获益良多。
讲的是一个小学生——近藤光，
无意间被旧棋盘上的古代围棋高手——藤原佐为，灵魂附体，
小光有了和佐为进行心灵对话的能力。
由于佐为对『神之一手』的执着追求，
小光的生活产生了变化，
从接触围棋，到理解围棋，最后甚至达到了佐为所追求的最高境界。
漫画中介绍了一群人，
他们为了同一个目的，不怕困难，不断努力。
小光进入到专业棋坛之后，深深体会到了专业人士的辛酸和泪水，
这种体会让读者可以联想到任一行业，联想到自己现在所做的事情。
任何领域达到专业，都不是容易的事情，甚至对某些人来说根本不可能，哪怕再努力。
然而，我们仍然要有追求『神之一手』的执着，
像佐为一样，历经千年仍旧灵魂不散。
机器学习
这次人机大战的看点，莫过于人工智能的噱头了。
机器学习领域再一次吸引了大众的眼球。
这个领域在学术圈一直很火，
去年为了了解它，我读了两本简单的入门书，
《集体智慧编程》和《统计学习方法》。
阅读的目的其实是为了消除神秘性和盲目性，
能脚踏实地的理解这些新概念。
机器学习领域水很深，远不是几本书几十本书就可以窥探的，
但是，对我来说，最明显的认识就是，
这些神秘的概念，其实是一些数学方法，
结合统计学，计算机科学，以及大数据，所进行的计算。
比如，AlphaGo集以下方法于一身，
蒙特卡洛树搜索，估值网络，强化学习，等等。
这让我认识到了知识的作用，
不但能用于改变世界，还能用于维持心态的平和。
知道原理后，就不会对人工智能产生恐慌，
就好比我们并不会惊讶计算器也可以得到1+1=2一样。
人类的经验
与人对弈和与计算机对弈，确实是不同的。
不禁让人们反思，人类这么多年里总结的围棋经验，到底还有没有用。
前三局，AlphaGo赢了李世石，打击了每一个人。
那些前人总结出来的所谓『定式』，是否本来就是有问题的？
因为围棋涉及到博弈，涉及到资源的管理，涉及到统筹与规划，
如果数千年积累的经验，被机器证明了有更好的方法，
不知道是要高兴还是悲伤啊。
这在一定程度上动摇了人们的自信，
人们越来越怀疑自己在局部进行决策的能力了，
如果不能看得更远，那么现在的决定还有没有用呢？
这确实是一个值得反思的方面。
另一方面，AlphaGo的表现，也让我们看到了科技的力量，
受大数据和机器学习的影响，用经验和感觉来指导实践的套路可能会改变，
数据和计算对决策来说，将占据越来越大的比重。
这无疑是非常大进步。
神之一手
第四局，李世石终于赢了。
不少行家指出，李世石的第78手，下了一招妙棋，
导致AlphaGo决策失误，后面连续走出『臭棋』。
且不管原因是什么，先看看我们的收获。
这不禁让人感叹人类的直觉能力，
有很多东西是不能或者难以通过数据计算得到的，
人类更擅长在资源不足的情况下，通过直觉给出大致的选择。
这时候，如果面面俱到，可能更慢，甚至是不可行的。
那些行家们也指出，很多时候，
专业棋手，所追求的，不只是『赢了比赛』，
还有『赢得漂亮』，有审美因素包含其中。
我觉得直觉是人类创造力的源泉，
美学的追求，能让人类看到从数据上无法预言的东西，
它指引我们去发现新事物，开辟新领域。
创造力，是人与机器的重大区别。
穷举所有的选择，并不能有效的完成创造。
胜败
围棋还关系到人们对胜败的理解，
怎样获胜，怎样韬光养晦，怎样示弱，都是兵法的精髓。
第四局李世石能够胜利，跟布局阶段的隐忍有关。
他一反常态，并没有表现出那么强烈的攻击力，
而是稳扎稳打，先做到不败，才能有胜利的可能。
这对我们为人处世，有很大的借鉴意义，
没有常胜将军，只有不可战胜的军队。
做学问，搞项目，也是如此，
只有在平时努力训练，加强团队能力的建设，
才能打好基础，在关键时候扛住压力，不被击垮。
胜兵先胜而后求战，败兵先战而后求胜，就是这个道理。
另外，与竞技体育类似，讲究做好防守引诱对方发力，
借着破绽，才有机会获胜。
同时，也只有打好基础，才能在对方发力的时候不被一击致命，
留下有翻盘的可能。
结语
写这篇文章的时候，第五局还没有进行。
我迫不及待的写出此篇，因为收获简直是太大了。
正如兵家所言，
胜败乃兵家常事。
然而，这胜败之理，人们对『神之一手』的追求，
可是历经千年而不变啊。