此外，研究者还把生物神经元之间随着共同激活而加强连接强度的“设定”，也带入到人工神经网络的虚拟神经元中 。神经网络算法，因此拥有了近似人脑的学习适应能力，可以通过不断比对不同输出结果的成绩，自动对内部的运算结构进行优化 。以至于如今的程序员，已经不敢再说自己“编写”神经网络，而只能说“训练”它们 。
而阿法狗，在横扫棋坛之后，开始了下一轮演化 。
经过一轮又一轮的算法优化，完全不接触人类对局、“从零开始学围棋”的AlphaGo Zero，又“卷”出了全新的高度：它只用了3天的训练时间，就将自己的“前辈”AlphaGo Master斩于马下 。这就是“弱”人工智能的力量 。
当然，阿法狗依然有着“专家系统”的通病——不擅长处理任务之外的输入信息，也不擅长面对充满“噪音”的非标准环境 。对于阿法狗来说，围棋那个64*64的棋盘是一个简单纯粹、黑白分明、便于理解的世界，而纷繁复杂的现实世界，则是一片完全在它认知能力之外的滚滚红尘 。更何况，和所有的弱人工智能一样，如果没有人类预先设定游戏规则和胜败目标，并给出指令让它学习，阿法狗也根本不会对这种兴起于周朝的古老中国游戏有任何反应 。
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就复杂程度而言，围棋要远远大于国际象棋｜Pixabay
但是AlphaGo的出名所带来的关注度，切实推动了更多的研究与资源向人工智能领域倾斜 。而数字经济的发展，离不开新一代信息技术的支持，人工智能技术就是数字经济领域相关技术中的中坚力量 。
根据科技部于2019年印发的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》显示，到2023年，我国将布局建设20个左右的人工智能创新发展试验区，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地 。
人工智能技术提高了各行各业对于数字信息的敏感度与反馈效率，有利于产业结构的调整与产业的智能化转型，也有利于推动整个产业生态体系的智能化转型 。数字经济时代的到来对于人工智能的发展而言，即是一个机遇，也是一场挑战 。我们所能做的，就是充分挖掘人工智能技术对于数字经济的牵引作用，切实促进社会的发展 。
参考文献
[1] Chen J X . The Evolution of Computing: AlphaGo[J]. Computing in Science & Engineering, 2016, 18(4):4-7.
[2] Granter S R , Beck A H , Papke D J . AlphaGo, Deep Learning, and the Future of the Human Microscopist[J]. Archives of Pathology & Laboratory Medicine, 2017, 141(5):619.
[3] 焦李成. 神经网络系统理论[M]. 西安电子科技大学出版社, 1990.
[4] Martin T. Hagan, Howard B. Demuth. 神经网络设计[M]. 机械工业出版社, 2002.
[5] Heinz K K . Application of neural networks[J]. ence & Public Policy, 1995(3):3.
[6] Hsu H . Deep Blue[J]. Artificial Intelligence, 2002.
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
排版：洗碗
【数字经济|从围棋博弈到数字经济发展新动力】
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