严睿把小旭晨送到围棋班的时候，已经迟到了几分钟。今天是对局课，前台的老师将小旭晨领进教室安排做下，拖了一台对局机器人到小旭晨对面，按下启动键。严睿看着小旭晨用食指和中指拈起一枚黑棋，在棋盘上一角啪的敲下，机器人则立刻用机械手在对角放了一子。两边开始都是下得飞快。

    严睿还是第一次来，站在教室门口四下打量。身后响起一个声音，“请问您是”。严睿回过头。那是一个高高瘦瘦戴着眼镜的三十来岁的男子。

    “哦，我是严旭晨的爸爸”，严睿解释道。

    “还是第一次见到您，”那男子微笑道，“以前都是爷爷奶奶来啊。我姓李，是这个围棋学校的校长。”

    “您好您好，”严睿急忙招呼道，“工作比较忙，很少有时间，这是第一次来。”

    两人又客套几句，严睿找了个话题说道，“我看这里有很多下棋机器人啊，老师倒是挺少的，是因为教围棋的事情机器已经可以代替人类了吗？这样下去老师们会不会失业？”如果就是跟冰冷的机器人下棋，严睿觉得这个班可就一点意思都没有。这个年纪的孩子其实更重要的是多和人交流。

    李老师说道，“这倒不会。机器还是代替不了人，不是机器下不过人类，而是机器不会教。学围棋主要两个方法，一个是老师教，一个是自己多跟人对局。老师给你讲原理告诉你这步为什么要这么走，但这不够，还得多下棋。棋下多了，棋感就上来了，哪怕不是想得很清楚，但模模糊糊也会下出妙手来。所以我们进了很多机器人跟小朋友们多对局。但机器是不懂得怎么教的，当不了老师的。你看，ai管理委员会从来就没有对围棋ai做过配额限制。前一阵子还有好多医生在ai管理委员会楼前静坐，抗议医疗ai配额的增加。我们这行就根本不用担心这些。”

    “那为什么ai不会教围棋呢？”严睿又好奇问道，“我知道中小学数学物理都有很多ai在教课，说明有明确客观规律的科目ai似乎是可以胜任的。围棋有很确定的规律吧？ai既然可以下赢人类，为什么不会教呢？”

    “这个解释起来有些难度。您对神经网络有了解吗？n，n，lst这些名词您听过吗？”李老师问道。

    “没有”，严睿摇头说道，“神经网络这个概念倒是科普过，就是很多神经元组成一层，很多层组成一个网络。层内的神经元不能相互连接，层间可以。有一层的神经元接受输入信号，然后层层传递计算，直到有另外一层的神经元给出结果。是这样吧？”

    “不错，您是什么专业毕业的？”李老师赞叹道。

    “我是警察，专业嘛，刑事侦查。”严睿答道。

    “那真不错。很少有外行能这么简洁的给出神经网络的描述”，李老师又夸赞了一下，说道，“当然，大家在脑子里搜一下sb系统，可能也都能给出标准答案来，但是能否理解就是另一回事情了。”

    “您看来是内行啊，是学哪个专业的”，严睿问道。

    “确实，我就是学人工智能的”，李老师回答道，“出来就失业。普通的调参码农机器就可以干，搞研究又搞不了，只能带带孩子了。现在也只有和人打交道比较多的行业还能保存下来。”

    严睿点点头。李老师又回到刚才话题，“ai之所以不会教围棋，是因为它自己都不知道它为什么要这么走，每一步好在哪里差在哪里。从alphag一时代就是这样，几十年来并没有什么进步。因为它里面的信息传递是分布式编码。”

    “分布式编码？”严睿表示困惑。

    “嗯”，李老师想了想，说道，“说个故事，以前明清时期有个官宦人家，男主人有八房姨太太。他要到哪房姨太处过夜，该姨太房门前就会高高挂起一个大红灯笼。这

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