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吕乃基：人工智能获胜的第一要点：摆脱系统与环境，局部与整体关系的羁绊
人工智能最重要的研究对象就是所谓“两耳间三磅重的物质”（奥巴马），也就是大脑。对于大脑的研究既注重分析脑细胞之间在微观层面的活动机理，还原到分子层面的相互作用乃至电磁运动等，也要求综合，强调大脑作为整体的运行，以及在生命和更高的水平来理解。
在对大脑的研究中，分析与综合，以及还原与整体的关系已经得到较为充分认识与贯彻。不过，在眼下关于人工智能的研究中，这样的认识还有待进一步延伸与扩展。【全文阅读】
赵昊彤：科普一下AlphaGo的论文算法并谈谈自己的思考
虽然我不做科研很多年，但出于兴趣还是将DeepMind团队发表在Nature上的论文阅读了一遍。之后发现，很多围棋爱好者、很多对AI感兴趣的人虽然在网上发表了诸多议论，但是很少有真正了解AlphaGo是怎样“思考”和下棋的。考虑到很多AI领域、深度学习领域的专家不屑于科普AlphaGo的“算法”，而更多的人又不愿意去啃那篇论文，干脆我就来抛砖引玉，将AlphaGo的“思考过程”和大家做个普及性分享，并谈谈自己针对未来AI和深度学习领域的认识。【全文阅读】
李泳：数值模拟能思想吗？
刚才看a狗下棋，似乎也算数值模拟？狗儿赢了说明算法好，比人算得精。但如果问题不能归结为算法呢？什么时候它能自己立规矩搞创作了，我才相信机器能思想，也可能战胜人。例如，把行星运动的观测数据给它，请它自己“算”出开普勒定律甚至牛顿定律；或者请能作翻译的机器自己写一篇文章编一个故事。
人工智能与思想的差别有点儿像化学分子与生命物质的差别。也许只有等我们戳破了非生命与生命之间和物质与意识之间的窗户纸，才会有真正能自由思想的机器。化学实验造不出生命，人工智能也不会有思想。【全文阅读】
岳东晓：计算与思维的界线——AlphaGo 电脑怎样击败职业围棋手
我一般是很不喜欢用“电脑”这个词的，觉得这个词很不专业。电脑是 Electronic brain，现在的计算机根本没有思维功能。而 Computer 的大陆翻译则准确多了：计算机。 但看了这盘 AlphaGo 击败职业围棋手（二段）的棋谱，我对 AlphaGo 的计算能力以及思维的界线不能不感到了模糊。思维是什么，计算又是什么？【全文阅读】
徐晓：亲，你真的知道到底发生了什么事情吗？
实际上我们只是设定网络的结构和类型，至于网络的权重参数，则是网络自己“学习”出来的。我们当然可以人工干预这些权重参数，但是干预了我们也不会准确知道是什么意思，会产生什么结果。那些认为神经网络的“程序”是人写的，我们可以改变这些程序来控制神经网络的想法，早就过时了。
而很容易明白，我们完全可以设定一个机制，让计算机系统自己产生样本，然后自己预设目标结果。然后自我学习，调整这些权重参数。这就跟人在“思考”或者“做梦”一样。有的时候，计算机很难预设目标结果。但是像下围棋这种东西，计算机只要按某种规则自己随机产生两个假想的对手，彼此对下，最后一定会有输赢，这个“输赢”就是预设目标结果了。计算机完全可以依靠这个结果，自我进化。那些认为计算机不会有“思想”，不会“思考”，不会“创新”的想法，是非常幼稚的。【全文阅读】
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