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在清华的时候上过一门围棋课，那门课的老师方天丰八段讲过一个有意思的事，印象深刻。
他说像他这样的职业棋手都是从孩提时起就开始学棋，趁着记忆力强，每日打谱、背谱。如此这般到了十来岁，天资不错的棋童就都能学到入段的水平。然而之后往往都进入瓶颈，再怎么打谱也难有长进。 匪夷所思的是，到了这个阶段，厉害的老师会让这孩子远离围棋，用几年时间把那些背过的棋谱忘干净。而直到这时，那些棋谱才内化为了围棋手最为仰仗的“棋感”，再配上年轻人占优的计算力，许多名手都是在这个阶段达到棋艺的巅峰。
最近好奇地了解了下谷歌阿法狗的原理，突然觉得跟方老师这故事讲的有几分相通之处。阿法狗的策略网络训练过程中的“supervised learning”部分就类似于棋童的死记硬背，将三千万张棋谱强行灌入“大脑”，然而尽管谱数惊人，仅经过这层学习的阿法狗还是不堪一击。真正画龙点睛的，是之后的”reinforcement learning”----就像休棋中的棋手，这时候的阿法狗虽然不再学习新谱，神经网络却无时不刻地通过后台的自我对弈重新调整。于是，最终它能炼得人类曾以为独有的“棋感”，似乎也就不那么令人惊奇了。
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