另一位電腦圍棋開發者也值得一提，是為Facebook開發Darkforest的田淵棟博士，在2013年從卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)獲得博士學位，曾任職Google參與自動車的研發，後來被另一位深層學習大師法裔學者Yann Lecun延聘到Facebook發展人工智慧。他和另一位實習生朱岩用半年工餘時間替Facebook推出一套電腦圍棋Darkforest，他把程式放到KGS跟棋手在網路對弈，自己評估大概有五段實力。他說Darkforest比KGS奪冠的Zen還強，因為程式有漏洞使得下棋時間超時，排名第三。
當Nature刊登DeepMind圍棋運算邏輯之後，Rémi Coulom及田淵棟立刻研讀並且採用裡面點子改良自己電腦圍棋程式，紛紛表示自己開發的電腦圍棋實力又有進步。有了DeepMind公開圍棋運算點子之後，各種電腦圍棋實力會齊頭並進越來越強。
樊麾被AlphaGo打敗之後也痛定思痛，世界圍棋排名在4個月內，從633名提升到了300名之列。這些都是看到有價值東西就趕緊學習的好榜樣。
熱鬧之後該如何？
AlphaGo對李世乭的人機大戰點燃大眾對人工智慧的關注及興趣。尤其一般性人工神經網路的示範讓人會去思考如何推廣電腦到一般生活上的運用，不再是遙不可及專家的寵物及奢侈品。2015年12月科技巨頭共同承諾捐贈十億美元研發利他人工智能。讓機器幫助人會越來越普遍。
人工智能需要建立在既有的大資料上才能學習，並經由反覆學習才具備智慧。反觀現代人類不願意學習，大前研一在他「低智商社會」一書指出年輕人無志向，並且學習能力低下。
深度學習告訴我們智能不僅靠學習進步，還需要反覆鍛煉才能發展真正本事。我們看到幾位名人對AlphaGo人機大戰的評價及預期，卻看不到他們先去翻翻公開的理論講解，有了依據理解之後才評論。就直接憑直覺公開放話，結果當然是自取其辱。
希望高傲的李世乭及柯潔以後面對挑戰，首先充實自己讀讀公開的對手文章。如果自己讀不懂也找人替他們講解，這樣輸棋之後才能明白為何戰敗，而不是替自己找藉口然後依然故我。
＊作者為管理博士，曾任職於中華經濟研究院，現旅居美國從事商業資料分析工作。
