最近几年人工智能的发展越来越快，从自动驾驶到网上购物到处都有人工智能的身影，人工智能推荐算法在给人们带来方便的同时，也引起了人们的疑虑，有对技术的怀疑也有对算法的怀疑，实际上技术和算法没有好坏，有的是使用它们的人。就像人一样，婴孩就想一张白纸，他所成长的环境最终决定了他会是什么样的人。
一个人就是一个最大的算法。一个人从出生开始大脑就开启了各种各样的计算，通过外部环境的变化「输入、反馈」，不断的调节自己的状态和行为「输出」，以获取对自己最有利的方案和状态。
个人的成长就像是一台在接受数据锻炼的「人工智能」，只是训练所用到的数据不是简单的图片和文字，而是我们从孩童到成人所经历的人、事，以及在成长过程中所看到的、所遇到的、所经过的各种各样的情景。机器从图片、文字、语音中提取信息来增加自己做判断的样本，而人类从他人和历史哪里提取信息作为自己判断事物的标准。
刚出生的婴儿同没有经过数据锻炼的人工智能处于相同的状态「白纸一张」，他们未来成长为什么样子，关键看的是他们所经历的过程「训练」和受到的教育「数据」。世界上没有两个完全相同的人，那是因为两个人不可能接收完全一样的外部环境，就算是在相同的环境中成长起来的两个人他们所接收的内容也不会完全相同，不同的环境、不同的教育、不同的外部信息造就了世界上一个个不同的个体。同样的我们也可以造就不同的人工智能。
现在的人机对抗，事实上我们也可以看作是两个人的对抗或这个两个机器的对抗。AlphaGo 在一次次的人机对抗中战胜人类棋手，看似是人工智能的算法比人类更加的先进，实际上二者几乎相同，AlphaGo 比人类棋手接受的训练更多，这是 AlphaGo 的优势他可以用所有的时间来接受训练，并且它的训练速度比人类要快的多。AlphaGo 在人类的一次次对抗中收到了新的训练，掌握了新的方法。 人类的围棋选手从新手到大师的过程，不也是通过学习棋谱，通过一次次的训练，通过一次次的与别人对战才成长起来的吗。人类棋手的成长过程和AlphaGo 的成长过程没有什么区别，都需要经过同样的训练，只是训练的数量的问题。
人总是喜欢和厉害的人在一起，我们从事任何事总是喜欢和比自己技术更好的人在一起，因为和别人一起做事的过程也是学习的过程，也是训练自己的过程，水平技术比我们好的人带给我们的将是更得反馈和参照，对我们自身系统的成长更有意义。
人工智能的发展成长和人类的成长一样，输入决定最终的结果。
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