算法＋算力，棋类问题解决了，但不必恐惧，Why？

今天 DeepMind 团队再次震惊世界，通过一篇论文《Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm》（https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf） 宣布，使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度神经网络，和强大的算力，解决了几乎棋类的所有问题。

可喜可贺！但就像大家所知，棋类是能通过规则来判别输赢的，从而可以机器自动产生大量的训练数据，而其它的领域，比如，自然语言理解，医学影像识别，就没有这么好的运气。所以，大家也不必太过恐惧人工智能毁灭人类。

不信，举个栗子，看看各大翻译系统对这篇论文的摘要的翻译。翻译系统也是基于大量人类积累的双语语料，使用深度神经网络实现的一种人工智能系统。

The game of chess is the most widely-studied domain in the history of artificial intelligence. The strongest programs are based on a combination of sophisticated search techniques, domain-specific adaptations, and handcrafted evaluation functions that have been refined by human experts over several decades. In contrast, the AlphaGo Zero program recently achieved superhuman performance in the game of Go, by tabula rasa reinforcement learning from games of self-play. In this paper, we generalise this approach into a single AlphaZero algorithm that can achieve, tabula rasa, superhuman performance in many challenging domains. Starting from random play, and given no domain knowledge except the game rules, AlphaZero achieved within 24 hours a superhuman level of play in the games of chess and shogi (Japanese chess) as well as Go, and convincingly defeated a world-champion program in each case.

百度翻译，你给几分？

国际象棋游戏是人工智能史上研究最为广泛的领域。最强大的程序基于复杂的搜索技术，特定领域的适应性，以及手工制作的评估功能经过几十年人类专家的精制。相反，该alphago零程序围棋中的最近取得了超人的表现，通过白板加固从自我游戏中学习。在本文中，我们概括这一方法一个alphazero算法可以实现，白板，超人的表现许多具有挑战性的领域。从随机播放开始，不需要任何领域知识。除了游戏规则，alphazero实现24小时内超水平发挥在国际象棋和将棋（日本象棋游戏）以及去，令人信服地击败了每一种情况下的世界冠军计划。

有道翻译，又给几分？

象棋游戏是人工智能史上最广泛研究的领域。 最强的程序是基于复杂的搜索技术， 领域特有的适应性，以及精心设计的评估功能 经过几十年的人类专家的改进。相反，AlphaGo Zero程序 最近在围棋中取得了超人的成绩，由tabula rasa加固 学习自玩游戏。在本文中，我们将这种方法概括为 一种可以实现的单一的AlphaZero算法，tabula rasa，超人类的表现 许多具有挑战性的领域。从随机游戏开始，没有领域知识 除了游戏规则之外，AlphaZero在24小时内就达到了超人水平 象棋和日本象棋(日本象棋)和围棋一样，令人信服地击败了a 每个案例中的世界冠军项目。

谷歌翻译，DeepMind的兄弟，结果又如何？

国际象棋游戏是人工智能史上研究最广泛的领域。最强大的节目是基于复杂的搜索技术的组合，领域特定的适应性，以及手工评估功能数十年来由人类专家精炼而成。 相比之下，AlphaGo Zero计划最近在Go的游戏中取得了超人的表现，通过白板rasa加固从自我游戏中学习。 在本文中，我们将这种方法推广到一个AlphaZero算法，可以实现，超级表现很多挑战性的领域 从随机游戏开始，没有领域知识除了游戏规则外，AlphaZero在24小时内达到了超人类的游戏水平国际象棋和将棋（日本象棋）以及围棋，并令人信服地击败了世界冠军计划。

搜狗翻译，号称是最好的英中翻译，咋样呢？

国际象棋博弈是人工智能发展史上研究最广泛的领域。 最强的程序是基于复杂的搜索技术的组合， 特定于域的适应，以及已有的手工评估功能 经过几十年的人类专家的提炼。相比之下，alphago的零程序 最近在围棋中取得了超人的表现，由白板强化 从自我游戏的游戏中学习。在本文中，我们概括了这种方法 一种单一的alphazero算法，可以实现，白板，超人的性能 许多挑战性的领域。从随机播放开始，并不提供领域知识 除了游戏规则，alphazero在24小时内实现了一个超人的游戏水平 象棋和shogi (日本象棋)以及围棋，令人信服地打败了a 世界冠军项目在每种情况下。

看完之后，各位看官，是不是心中舒坦了一些，不再那么恐惧。