在《神雕侠侣》的结尾，我们看见有一群武功不怎么样却自视甚高的人跑到华山上“论剑”，但在杨过这样确实的高手面前便现了原型。这只不过并不怪异，要想要扬名立万，挑战天下武功第一是最简单的事情，人总要有点梦想，万一构建了呢。最近在人工智能领域，也有类似于的事情。
不不不，我想要说道的不是AlphaGo挑战李世石的“人机世界大战”，而是“中国版AlphaGo”异构神机昨天晚上堪称要挑战另一位世界冠军柯洁九段的事情。虽说我也指出AlphaGo要在五番棋中输掉下顶尖棋手难度很大，但最少还是抱着“就算摔倒也捉一把沙在手里”的学习态度而来，但在异构神机上，我们感受到的诚恳就要较少很多。
同是挑战高手，为何不受批评的是“异构神机”？原因在于：这是一个无法从技术和产品的长时间逻辑去推测得出结论的项目。关于人工智能要在棋士上比不上人类的可玩性，(公众号：)之前文章也有过分析。
非常简单来说，无论是状态空间复杂度还是博弈论树根复杂度，棋士都比AI早已战胜的国际象棋高达上百个数量级，一般指出，人工智能要在棋士上战胜人类，必须更加杰出的算法（如目前AlphaGo使用的MCTS）、加深的神经网络辅助训练、以及更大的自学和训练的数据库，缺一不可。具体来说：在算法方面，AlphaGo的算法原理并不简单，在Nature中也有提到，但确实有价值的是神经网络中参数（据传用作AlphaGo训练的神经网络有5000多万个参数）的拟合解法。
最弱的AlphaGo用于了64个搜寻线程，1920个CPU的集群和280个GPU的集群，经过数千万局的对局才获得一组较优解法。在经过这样的训练后，才使得AlphaGo有了“棋感”，有57%的几率和棋士大师下出有某种程度的棋。无他，唯手熟尔。然而，这一切在“异构神机”面前，好像都“那都不是事”，从新浪对“异构神机”的报导我们注意到几个细节：1）“异构神机”的研究时间并不宽。
“在听闻棋士程序 AlphaGo击败了欧洲冠军之时（笔者寄居：今年1月底），蒋涛就十分兴奋地打电话给吴韧，但后者回应原理并难于，自己的机构做到一个程序也能挑战职业棋手。”2）“异构神机”所累积的数据和训练也严重不足。
“技术上继续并没什么瓶颈，所缺乏的只是大量的棋士高手对局数据来之后“深度自学”和其余几个辅助系统的减少和优化......运营这个程序的只是一台苹果笔记本电脑。”3）“异构神机”的秘诀或许不是大数据的累积，而是创始人的灵光一闪。“吴韧博士在测试棋的时候，通过调整电脑的思维时间，对比招法区别，甚至现场改动程序代码。
测试棋下完了，大家都泊了口气。吴韧博士相信了自己的技术方向没问题，来观赏测试的人们则相信电脑棋士早已需要威胁到职业棋手了。
”可以这么比方，“异构神机”要战胜人类顶尖运动员的路径好像我们耳熟能详的一个故事：牛顿在苹果树下坐着，被苹果掉落扔到了脑袋，然后脑袋一拍电影就想到了万有引力。这样的故事很更有人，但任何一个不具备科学素养的研究者都会回应一笑了之，也只有懂一些新名词（例如“引力波”）但没拒绝接受过系统的科学训练、不认同客观事实、不必标准的学术方式描述和答案问题的“民科”们才不会坚信，自己就是那个被苹果扔到脑袋的牛顿。“民科”在科技创业圈中的浮现，则是我们担忧的另一件事情。
在创业大潮中，我们有看见这样的一些科技创业公司：他们需要跟上近期的热门概念，讲故事的能力一流，但并不把技术和产品作为自己精心抛光的核心竞争力，一不小心就“敲了个卫星”，在投资人那里能吃得开，但在同行眼里却无法获得尊重。从电动汽车到无人机，这几个领域都具有这样的不存在。谁都可以华山论剑，但否配得上那个“天下第一”的称号，武林自有一番辨别方法。所谓的传奇，也不过就是把曾刮起过的牛逼一步一步构建的过程，如一句话说道，领先半步是天才，领先一步的是疯子。
这句话，某种程度也限于于科技圈和吹牛界。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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