3、机器学习：从博弈胜利到社会反思

机器学习：从博弈胜利到社会反思

1. 机器学习在博弈中的突破

机器学习在复杂博弈领域取得了显著成就，以围棋为例，其复杂程度使其成为机器学习的理想挑战。在2010年代中期，DeepMind的AlphaGo模型成功击败人类职业围棋大师，这一系列胜利可视为一种“认知突破”，引发了关于智能和创造力本质的深层次、象征性辩论。

AlphaGo体现了自动化模型几乎无缝地将意义构建和决策制定相结合的能力，在认识论和本体论上成为一种主体。它的成功并非依赖数学能力，而是通过自我对弈学习，重视猜测和经验，这种独特的学习方式使其不仅取得胜利，还赢得尊重。从某种意义上说，围棋一直是对机器学习的现实考验，AlphaGo通过“象征性融入”更广泛的社会想象，证明了机器学习具备融入生活世界和文化背景的能力。

1.1 AlphaGo的特点

• 学习方式 ：通过自我对弈学习，重视猜测和经验。
• 风格特点 ：具有创造性和攻击性的风格，展现出“真正的战略洞察力”，挑战传统智慧。

1.2 机器学习在博弈胜利的意义

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意义	描述
认知突破	引发关于智能和创造力本质的深层次辩论
融入社会	证明机器学习具备融入生活世界和文化背景的能力