此前Alphago下围棋战胜人类顶尖棋手，引起了轰动。AlphaGo使用了很多机器学习技术，包括强化学习、深度学习等，所以人们欢呼机器学习的伟大胜利。首先要肯定的是，战胜人类顶尖围棋手确实是一个重大成就。但另方面，人工智能学界早就有这样的认识：对于规明确的棋类游戏，机器迟早能战胜人类。一般说围棋很难，是因为它所涉及的状态空间大致达到10的172次方的规模（作为参照，宇宙中原子总数大约是10的80次方），这意味着传统搜索之类的技术已然失效，更不用说强力枚举绝不可能。但围棋虽是已知棋类游戏中最困难的，它并非人工智能领域所面临的最困难任务。简单说，下围棋时每个棋子落在哪里，双方都看得非常清楚；什么是“嬴”，双方也有共识；很多真正困难的任务会涉及不精确感知、不完备信息，乃至无共识目标，这样一些任务的状态空间规模甚至接近无限。
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