主楼图片的解说：AI击败世界顶级围棋选手之一李世石的这一刻，被视为人机交互新时代的预兆。

作为那一代最优秀的围棋棋手之一，李世石遭遇了决定性的失败：不是被人类对手击败，而是被人工智能击败。
李被AlphaGo击败，这是由谷歌旗下的DeepMind部门开发的一个人工智能程序。这一令人震惊的冷门发生在2016年，成为全球头条新闻。这也似乎清楚地表明，人工智能正进入一个全新的、令人深感不安的时代。
围棋被普遍认为是世界上最复杂的棋盘游戏。通过击败世界围棋18冠王李世石（注：原文计算时包括了B类世赛），AlphaGo解决了计算机科学面临的最大挑战之一：自学围棋获胜所需的抽象策略。
“我很惊讶，因为我从没想过自己会输，”李世石当时在赛后的新闻发布会上说。“我从没想过AI能下的如此完美。”
但他失利的影响远远超出了围棋本身，这个游戏中，两名玩家通过在19×19的网格棋盘上放置黑白棋子来争夺地盘。AlphaGo的胜利展示了AI在掌握曾被认为对机器过于复杂的技能方面的无限潜力。
现年41岁的李世石在三年后退休，他坚信人类再也无法与计算机在围棋上竞争。他说，人工智能改变了这个起源于2500多年前中国的游戏的本质。
“从某种意义上说，输给人工智能意味着我的整个世界都在崩塌，”他最近在接受《纽约时报》采访时说。

随着社会在人工智能对人类未来的影响上挣扎，李现在敦促他人不要像他一样毫无准备，要尽早熟悉这项技术。他通过讲座普及有关人工智能的知识。他自己曾希望在当初比赛前能够得到这样的预先通知，现在他尝试给其他人提供类似的预告。
“我很早就面对了人工智能的问题，但其他人也将面临这些问题，”李最近在首尔的一次社区教育博览会上对学生和家长们说。“这可能不会是一个好结局。”
自从失败后，李变得有些痴迷于人工智能，尽管心情复杂，但他一直密切关注着人工智能带来的一个又一个突破。
人工智能帮助聊天机器人进行几乎与人类互动无法区分的对话。它解决了困扰科学家几十年的问题，如预测蛋白质结构。它还模糊了创造力的界限：写作音乐、创作艺术和生成视频。
李并不是一个末日预言者。在他看来，人工智能可能会取代一些工作，但也可能会创造一些新工作。考虑到人工智能对围棋的掌握，他说，重要的是要记住，人类不仅创造了这个游戏，也设计了能够掌握它的人工智能系统。
他担心的是，人工智能可能会改变人类的价值观。
“人们过去对创造力、独创性和创新感到敬畏，”他说。“但自从人工智能出现以来，很多东西都消失了。”

李世石五岁时在父亲的指导下开始学习围棋，他的父亲是一名老师，也是围棋爱好者。他的家住在半岛西南海岸附近的一个小岛——飞禽岛，岛上人口约3600名。
他很早就显露出非凡的天赋，很快就成为了同龄人中的佼佼者，不仅在当地，而且是在整个围棋届的同龄人中。他在12岁时成功定段。到20岁时，李已达到围棋中的最高段位——九段。不久之后，他成为世界上最顶尖的棋手之一，有些人称他为围棋界的罗杰·费德勒。
“他是一个偶像，是一个明星，”前职业围棋棋手李夏辰说。“所有人都崇拜他。”李夏辰女士补充道。
在李世石声望增长的同时，围棋也正开始吸引一批新的观众：计算机科学家。
围棋对人工智能研究人员提出了一个诱人的挑战。这个游戏的复杂性呈指数级增长，常常有人说，围棋盘上可能出现的局面（据数学估计，10次幂后有着100多个零）比宇宙中的原子还要多。
突破来自DeepMind，他们使用所谓的神经网络构建了AlphaGo：一种可以通过分析大量数据来学习技能的数学系统。首先，神经网络被输入了3000万个高水平棋手的棋谱。然后，该程序通过不断自我对弈，学习哪些是成功的，并开发出新的策略。

2015年底，AlphaGo在非公开中比赛连续五次击败了欧洲围棋三冠王。
然后，在国际围棋联合会工作的前职业选手李夏辰找到了李世石，提议举办一场公开比赛，击败AlphaGo将获得100万美元的奖金。
李世石说，他没有多想就接受了这个提议，认为这会“很有趣”。
“不过这个‘有趣’是建立在我会赢的假设上的，”他说。“我从未想过输了的可能性。”
这场在首尔进行的五局三胜比赛是一场盛事。在韩国有数百万人下围棋，李世石是名人，这场对决成为了每晚电视新闻的焦点。超过2亿人观看了比赛，其中包括中国和日本的大量观众。
比赛期间，一名DeepMind工程师坐在李先生对面，按照AlphaGo的指示下棋。李世石说，没有真正的人类对手让他感到不安。AlphaGo的下棋风格他从未见过，也无法解读对手的想法和感觉，这让他感到很别扭。世界观众惊叹地看着AlphaGo将李世石逼入困境，并下出了人类棋手难以想象的落点。

“我难以适应这种情况，”他说。“我曾经认为，有一天人工智能会战胜人类。只是我没想到它会来得这么快。”
AlphaGo赢得了五局比赛中的四局。他的哥哥李相勋也是一名职业围棋棋手，他回忆道：“当时真是难以置信。”
“这太震撼了，”李相勋继续作为职业棋手。像其他职业选手一样，他现在也与不断学习和进步的人工智能系统进行训练。
“职业选手正在研究这些算法是如何工作的，并试图缩小差距，”他的哥哥说。“但我们还有很长的路要走。”

“AlphaGo的胜利“是人工智能历史上的一个分水岭，”DeepMind首席执行官迪米斯·哈萨比斯在一份书面声明中称。他说，这展示了从数据中自学的计算机真正能够做到的事情。
李世石很难接受这次失败。他认为围棋是一种艺术形式，是棋手个性和风格的延伸，但现在被算法的无情效率所取代。
“我再也无法享受这个游戏了，”他说。“所以我选择了退役。”
李仍然与围棋世界保持联系。他写了几本书，包括自传和关于他著名比赛的系列书籍。他设计了以围棋为灵感的棋盘游戏。他还创办了一所围棋学院，遍布全国约十几个分院，专门为儿童开设围棋课程。
但人工智能主导了他的思想，部分原因是他对其利弊感到矛盾不定，也因为这是一个与自己和家人息息相关的话题。
他的17岁女儿正在就读高中最后一年。当他们讨论她应该在大学学习什么时，他们经常考虑到由人工智能塑造的未来。
“我们经常会讨论选一种不容易被AI取代，或受到较少影响的工作，”他说。“AI很快将会无处不在，这只是时间问题。”

顺便一提，本文中提到的李夏辰是前韩国四段女子棋手，08年智运会铜牌，后来去了日内瓦大学读书，现在是亚马逊的软件工程师

配图2：李世石的围棋学校

配图4：李世石与阿尔法狗对弈。左边是谷歌的公司代表，负责传达阿尔法狗的落子

评论区：（NYT没有评论区，不过有一些转载的网站下有评论，我机翻一下放在下面）
：国际象棋选手已经处理好了这个问题，并且仍然在玩引人入胜和精彩的国际象棋。我真的认为他需要和迈克尔·雷德蒙德谈谈，以获得另一种观点。迈克认为，人工智能将通过展示真正有多少可能性来帮助职业选手更具创造力。
→我回想起在人工智能出现之前的时代，对于像李世石这样的顶级职业选手来说，创造力和创新意味着他自己进入未知领域，然后带着一个行之有效的新颖举措回来。现在有了人工智能，你不必再在未知领域工作了。你被赋予了动作，你被确切地告知它们有多好。
→不过，这并不影响实时下围棋的实际挑战。就像在里面一样，你仍然像以前一样自由地提出自己的计划并尝试执行它。无论你的对手是谁，他们仍然是人类，除非你真的在与人工智能对战
→当你让像申和朴这样的棋手尽最大努力模仿 AI 的游戏风格时，情况并非如此。我们将不得不等待从一开始就学习人工智能的新年轻棋手，他们能够真正在人工智能风格中表现出来和创造力。这是李世石在过去的采访中分享的内容。
→
国际象棋也是如此，棋手们开始尝试模仿人工智能，这需要一点时间，但最终人们开始正确地使用它——作为赛后分析工具和观察交易的镜头，以确定结果的真实情况。
Go 将到达那里，并且已经开始从后 AI 世界中受益。我只希望李世石能坚持下去，不要对此感到悲观。即使是最优秀的人类玩家和 AI 之间也存在着如此巨大的鸿沟，我认为人类“试图像 AI 一样”的游戏风格不会持续太久，因为这有点像试图穿着一双大三码的鞋子走路，一旦水面平静一点，我们就会将它提供的课程适当地整合到游戏中。

继续机翻一些评论，来自于reddit_baduk版：
→人工智能可能会创造一个非亚洲的世界冠军。
如果马格努斯·卡尔森出生于1950年，他就不可能在今天。
当时要想掌握国际象棋，你必须与其他非常强大的特级大师一起学习。在挪威这样的小国，这是不可能的。
人工智能改变了游戏规则，马格努斯可以和超人球员一起训练，通过各种变化来了解为什么一个动作是好的还是不好的。
欧洲已经有一些强大的球员，拥有不错的布局实力，他们可以用人工智能训练，变得和小申一样强大。
也不要以为 AI 删除了 Go 中的所有风格。有时在一个位置上有几个同样好的选择，一个战斗动作，一个厚动作，一个领土动作，一个入侵动作，等等。 AI似乎更喜欢主动围棋，并且有很多牺牲，但有时也不会玩冷静和平。
→很想看到这种情况发生。但是，非亚洲围棋的根本问题难道不是可以忽略不计的吗？东亚以外的大多数人可能从未听说过围棋。
→我认为从广义上讲，更容易获得的学习材料（我会在其中包括人工智能）使来自更温和的人更容易达到顶级水平，但我不确定像卡尔森这样的神童是否是你案例的最佳例子。我认为神童可以从一些强大的球员那里获益匪浅，但实际上不一定是世界级的球员。众所周知，菲舍尔一开始是由当地一家国际象棋俱乐部的负责人教的，这位俱乐部当然很优秀，但即使在国家舞台上也没有什么特别之处，这似乎足以让他继续前进。
→菲舍尔也面临着类似的问题——当时几乎所有高水平的国际象棋文献和交流都是用俄语进行的。他的成功也是翻译成其他语言的一个非常有影响力的因素。

好好好

有一些卡审核了