第286 不斷破滅的神話（2/2）

或許，智慧一詞並沒有那麼哲學化。

電腦程式自主尋找人類棋手的漏洞，是否屬於智慧行為？

深度學習等相關技術用於提高自己的判定價值高低能力，大數據分析等相關技術用於觀察尋找目標的弱點，以爛柯圍棋程序為代表的全新電腦程式已經能夠和人類進行一定程度的攻防作戰。它是那樣的孱弱，卻帶來了未來一種可能。

就像魏東生所展示的，爛柯圍棋建立無數數據模型定向分析李世石的弱點，甚至可以預測李世石自我突破方向，李世石準備怎樣贏它？

或許有人說，李世石的一線生機是不斷求新。

李世石突破極限抵達爛柯圍棋未知的領域，它就無能為力。

但是，這種幼稚想法顯然有些樂觀。

爛柯圍棋能在短短半年時間內瘋狂訓練下棋兩億盤，又能在短短半月時間內針對李世石定向分析七十餘萬盤棋。爛柯圍棋的效率如此之高，它適應新棋局的速度，勢必比李世石不斷自我突破速度高十倍、百倍、千倍、萬倍。

想想吧。

李世石辛苦磨礪自己一年時間，終於迎來了自我突破。可爛柯圍棋迅速跟進他，高效推演數十萬盤棋定向分析李世石自我突破的價值，在短短一日之間就把李世石的自我突破成就融入它自己的價值網絡體系。

視野再擴大到整個圍棋界。

爛柯圍棋緊跟李世石、李昌鎬、古力、孔傑、朴延桓、柯潔等所有頂級棋手，每一名頂級棋手對圍棋的未知領域詮釋都能及時收錄到它的價值網絡體系。李世石、朴延桓、柯潔等棋手想和爛柯圍棋斗，仿佛個人和集體之間的抗爭，他們不僅要斗贏爛柯圍棋自我對弈的深度學習成果，還要斗贏整個圍棋界對圍棋的世紀貢獻。

它會自我學習，更善於學習人類。

而人類是分散的，人工智慧卻是一體的。

這是人工智慧的優勢之處，也是人工智慧的恐怖之處。

如果人工智慧能夠學盡人類知識，即使它「缺乏」自我學習創新能力，也能成為幻想小說中蓋亞意識、阿賴耶意識那樣的人類集念。和一名人工智慧斗，就是和整個人類社會既往所有成就爭鋒，除非人類族群發明出能夠在極短時間毀滅人工智慧的新武器，在人工智慧理解、學習、吸收新武器之前就一波流摧毀人工智慧，否則人類幾乎沒有希望擊敗擁有無限數量優勢的人工智慧。

這樣的或許假想，或許還很遠。

但是，危機已經開始滋生。

爛柯圍棋已能大數據分析棋局方式尋找特定目標的弱點，如果換一個場景、換一個邏輯，它能不能大數據分析程序原始碼尋找到特定程序的「弱點」呢？

程序代碼看起來很高深，其實它非常簡單。

程式設計師對此應該深有體會，畢竟與代碼打交道可比與人打交道簡單多了。

特別是那些非創新性的代碼，它簡直和農民種田一樣屬於體力勞動，碼農一詞，真的是既形象又貼切。理論上來說，如果爛柯圍棋能夠深度學習發現人類棋手未知的圍棋理念，它必然也能深度學習加大數據分析方式分析特定程序的原始碼，小則能夠快速尋找bug漏洞，大則能夠優化程序的執行效率。

就像圍棋神話，人類才能寫程序的神話也終將破碎。

當然，爛柯圍棋現在肯定做不到自我更新原始碼。

但是，再完善一些呢？

再有類似深度學習、大數據分析的新理論出現呢？