AI无须向人类证明自己，而训练AI其实也还是人类在玩的游戏。
从alpha go出现之后，我就不玩任何单人的棋类、卡牌类游戏了，因为高山巍巍，不可逾越，有限解法的规则下，这个游戏的极致已经有机器可以回答了。
当人类追求的和机器追求的都是单一规则下的最优解时候，就是看机器和人类分别从这其中要得到什么了。
计算能穷尽最优解，团队项目却是人类自己追求在有限条件下的无限极致。
对于多人项目，如dota、lol、pubg等，即使AI成为山，但人类在这种游戏中的极致，是向着自己的单人能力+多人协同的极致发起不断冲击——虽有ATfield却逼向补完，讲的是人类需要的英雄故事，这是竞技的意义。
就像人类跑不过猎豹，但22只猎豹能给我踢场球么？AI在计算上天生有优势，但你在有限规则下战胜一个人和五个人的目的不还是人类定的。你能生成诗云，但诗仙依然不是你。
和鹅厂Ai lab游戏项目合作中见过深浅，结论是即使是现在的AI，在多人游戏中战胜人类也只是技术和成本问题，迟早的事。但要不要在游戏中战胜人类，放到人类商业环境下，这事儿就只是技术投入的成本问题。
alpha go之后，所有既定规则的游戏在机器面前都会有最优解，但找这个最优解与否全看人类心情。
