小黑犬

前情提要: 由Google開發的人工智慧軟體AlphaGo對決人類的圍棋高手，結果人類的圍棋高手大敗

[我的思考]

1. 圍棋的基本規則是第一重規則，包含了棋盤的大小、四顆黑棋把白棋圍起來就可以把白棋吃掉... 這些都是第一重規則；
        圍棋的下法、各種戰術，比如一開始不要下在天元啦，金角銀邊草肚皮...，這些在第一重規則的限制下，摸索出來的可以戰勝敵手的規則，是第二重規則

2. AI可以在人類訂好第一重規則後，利用機器學習，把第二重規則探索到極致，人類絕無勝算

3. 所以人類的優勢只剩下制定第一重規則

4. 所以在未來，人類有意義的事情是訂出第一重規則

5. 我發現這不就是凱文凱利的必然，裡面已經有講到的內容

「答案將變得廉價，而問題會變得更有價值」

6. 問出一個好問題，明確設定好各種條件，這就是制定第一重規則
   接著讓AI去回答，讓AI在設定好的問題框架下運算，得出最佳的第二重規則，這就是解答

[我的行動]
1. 我發現我真的該去買一本必然了...之前只有看書本的節錄內容

2. 要訓練自己能夠問出好的問題

[待解決]

1. 怎樣才算是好的問題? 怎樣的問題才是有意義的問題?
    要怎麼來設定問題，AI才有辦法解答?  該如何去設定問題的條件和邊界? 我該如何使用AI?

2. 要怎麼訓練自己問出好的問題?

3. 如果出現醫師類的人工智慧，它會是怎樣的? 會以什麼方式運作? 會有怎樣的邏輯?
       它能做到什麼? 而不能做到什麼?

4. 我該如何應對AI? 我現在應該要學習什麼? 而不該學習什麼?

[推薦閱讀]

人類過去的發明有沒有可能帶我們走錯了方向？從第二盤AlphaGo vs. 李世石的觀察

「有了機器狗我們可能才明白，我們人類過去對圍棋的許多認識的都是錯誤的。都是一種迷信。
機器狗的認識反而是正確的。盡管它的棋下的很難看。它的棋雖然是人類教會的，人類還教會了它繼續學習的方法。
但它通過自己的學習，產生了它獨立的對圍棋的理解，這種理解竟和我們完全不同。現在反過來我們可能需要向機器狗學些什麼了。」

[我的疑問]  未來AI會不會反而成為人類的老師?