做不了 AlphaGo，但或许能做 Elon Musk; 论第一原则的胜利
/ @峰哥 /
本周 AI圈里重磅消息：Alphago Zero (Alphago 最新版) 在无人指导下，自学成才。仅用三天时间，全面超越之前战胜李世石、柯杰的旧版 Alphago. 这除了让人类更多焦虑和危机感，能给咱们带来什么借鉴启发呢？
/自学70小时候后，AlphaGo Zero 已经超越人类。图片转自 Deepmind.com/
AlphaGo Zero (以下简称 "Zero"）这次超越老版 AlphaGo, 不仅仅是在最终的棋力，而是在各个方面：
－训练所需的时间和棋局大大减少；
－所需的处理器（也就是计算量）大大减少，不到原来的 20%；
－设计结构大为简化
Zero 能够做到这样全面碾压，（目前看来）很大一个原因是：Zero 不是通过人类的棋局来学习，而是仅仅根据围棋规则，自行推导行棋方法。由此推测，人类两千多年总结的围棋规律，有很多地方是错的。这些错误的思路体现在人类的棋谱中，导致之前通过人类棋谱学期的 AlphaGo 被带上错误的道路。虽然最后仍然战胜人类（在错误的道路上，走的更远？），但这终究是一个有局限的方向。而 Zero，不为人类的错误经验所羁绊，从最根本的围棋规则出发（可以理解为围棋世界的物理定律），形成自己对围棋的理解，最终全面战胜人类，以及被人类思想所束缚的老版 AlphaGo (当然，所谓 “对围棋的理解” 这是拟人的说法）。
＃血肉之躯的陷阱＃
Zero 暴露出了人类思维局限。但是因为它超越人类太多，所以人类棋手目前（或许永远？）无法理解到底局限在哪里。但是偶尔有我们能够看懂的，举个例子：人类棋手过度看重赢了多少，而不是赢棋的概率（overvalue margin of victory over probability of victory). 举个例子，如果下一步棋有 A、B 两种选择。选择 A 是 80% 的可能性赢 10目；而 B 是 99% 可能性赢 1目。人类棋手更倾向选择 A；而 AlphaGo 会选择 B。
选择 B 的逻辑并不奇怪，（甚至）人类也能理解：棋局最终只分胜负，至于胜 10目，还是胜 1目，并没有区别。To be fair, 人类并非不理解这个道理（甚至围棋谚语中也有 “赢棋不闹事” 的说法），但是人类并没有准确计算赢棋概率的能力，所以道理虽懂，但无法把握。所以只能退而求其次，用领先的目数来估测赢棋概率。这导致了很多误判。
略有伤感的是，即便我们明白了其中道理，这个思维误区是永远无法修复的。人类永远无法以 “血肉之躯” 的大脑来精确计算赢棋的概率。
＃第一原则的胜利＃
“血肉之躯” 一时无法改变，但是我们仍可以借鉴 Zero 的成长轨迹，从零开始考虑一个现象，摆脱前人错误经验的羁绊。英文对此有个形象的描述，叫 first principles，硬翻译过来，就是 “第一原则”，即最根本的，不容质疑的规律（往往是数学、物理等硬科学中，已经被千锤百炼，反复验证的规律）。
特斯拉创始人 Musk 就特别擅长运用［第一原则］。当年他决定做电动汽车；旁人觉得他疯了，因为 “地球人都知道”，电动汽车面临成本高，续航有限等等 “不可逾越” 的障碍。Musk 以他一贯的思维，从第一原则出发：电池的构成有哪些材料？这些材料的市场价如何？近几年价格走势如何？从这些最基本的信息，经过一番计算，他觉得电动汽车可行。现在证明，果然可行。这是第一原则的胜利。
祝大家 always remember to go back to first principles.
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本文转自微信号：峰哥公号
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本周 AI圈里重磅消息：Alphago Zero (Alphago 最新版) 在无人指导下，自学成才。仅用三天时间，全面超越之前战胜李世石、柯杰的旧版 Alphago. 这除了让人类更多焦虑和危机感，能给咱们带来什么借鉴启发呢？
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/自学70小时候后，AlphaGo Zero 已经超越人类。图片转自 Deepmind.com/
AlphaGo Zero (以下简称 "Zero"）这次超越老版 AlphaGo, 不仅仅是在最终的棋力，而是在各个方面：
－训练所需的时间和棋局大大减少；
－所需的处理器（也就是计算量）大大减少，不到原来的 20%；
－设计结构大为简化
Zero 能够做到这样全面碾压，（目前看来）很大一个原因是：Zero 不是通过人类的棋局来学习，而是仅仅根据围棋规则，自行推导行棋方法。由此推测，人类两千多年总结的围棋规律，有很多地方是错的。这些错误的思路体现在人类的棋谱中，导致之前通过人类棋谱学期的 AlphaGo 被带上错误的道路。虽然最后仍然战胜人类（在错误的道路上，走的更远？），但这终究是一个有局限的方向。而 Zero，不为人类的错误经验所羁绊，从最根本的围棋规则出发（可以理解为围棋世界的物理定律），形成自己对围棋的理解，最终全面战胜人类，以及被人类思想所束缚的老版 AlphaGo (当然，所谓 “对围棋的理解” 这是拟人的说法）。
＃血肉之躯的陷阱＃
Zero 暴露出了人类思维局限。但是因为它超越人类太多，所以人类棋手目前（或许永远？）无法理解到底局限在哪里。但是偶尔有我们能够看懂的，举个例子：人类棋手过度看重赢了多少，而不是赢棋的概率（overvalue margin of victory over probability of victory). 举个例子，如果下一步棋有 A、B 两种选择。选择 A 是 80% 的可能性赢 10目；而 B 是 99% 可能性赢 1目。人类棋手更倾向选择 A；而 AlphaGo 会选择 B。
选择 B 的逻辑并不奇怪，（甚至）人类也能理解：棋局最终只分胜负，至于胜 10目，还是胜 1目，并没有区别。To be fair, 人类并非不理解这个道理（甚至围棋谚语中也有 “赢棋不闹事” 的说法），但是人类并没有准确计算赢棋概率的能力，所以道理虽懂，但无法把握。所以只能退而求其次，用领先的目数来估测赢棋概率。这导致了很多误判。
略有伤感的是，即便我们明白了其中道理，这个思维误区是永远无法修复的。人类永远无法以 “血肉之躯” 的大脑来精确计算赢棋的概率。
＃第一原则的胜利＃
“血肉之躯” 一时无法改变，但是我们仍可以借鉴 Zero 的成长轨迹，从零开始考虑一个现象，摆脱前人错误经验的羁绊。英文对此有个形象的描述，叫 first principles，硬翻译过来，就是 “第一原则”，即最根本的，不容质疑的规律（往往是数学、物理等硬科学中，已经被千锤百炼，反复验证的规律）。
特斯拉创始人 Musk 就特别擅长运用［第一原则］。当年他决定做电动汽车；旁人觉得他疯了，因为 “地球人都知道”，电动汽车面临成本高，续航有限等等 “不可逾越” 的障碍。Musk 以他一贯的思维，从第一原则出发：电池的构成有哪些材料？这些材料的市场价如何？近几年价格走势如何？从这些最基本的信息，经过一番计算，他觉得电动汽车可行。现在证明，果然可行。这是第一原则的胜利。
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