阿爾法狗可以戰勝招聘狗嗎？

阿爾法狗執白勝世界排名第一柯潔四分之一子，雙方還有兩局方能決勝負。人機大戰第二季一開局，機器就佔了上風。

柯潔表示：「（阿爾法狗）實在下得太出色了，我輸的也沒什麼脾氣，真的是很厲害。」「我跟人類下勝率還可以，以後還是希望跟人類下棋。」聶衛平評論稱阿爾法狗大局觀遠勝人類。

AlphaGo是一款圍棋人工智慧程序，由谷歌旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛·席爾瓦、黃士傑與他們的團隊開發。此次對戰，採用的是AlphaGo的2.0版本，與之前和李世石對戰的AlphaGo1.0版本有所不同，2.0版本採取了新的演算法模型，完全是自我博弈學習進化。

其主要工作原理是「深度學習」。

「深度學習」是指多層的人工神經網路和訓練它的方法，這個系統主要由幾個部分組成：

一、走棋網路（Policy Network），給定當前局面，預測/採樣下一步的走棋；

二、快速走子（Fast rollout），目標和走棋網路一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比走棋網路快1000倍；

三、估值網路（Value Network），給定當前局面，估計是白勝還是黑勝；四、蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統

介紹完這套人工智慧AI（Artificial Intelligence）,我們拉回主題——

「AI可以替代人類進行招聘工作嗎？」

第一種可能——完全可以代替

1、從工作本身出發，一個大趨勢是工作任務本身越來越清晰，崗位的勝任力模型冰山上層部分越來越具象，隱性部分在減少。

就好比下棋，我們遇到的情況愈發是可預測的，這時候可以通過機器的演算法，來從全世界的樣本庫來 「挑選最佳蒙面鬥士上陣」。

2、從候選人角度來看，未來的職業規劃可能直接從娘胎就開始了。從人的基因序列，到成長的每個環節都有大數據監測，甚至在擇校，選專業，選第一份工作每一個人生重要轉折點，都有一套最佳走棋方案擺在人面前。

當然我們還是會面臨follow your heart 還是follow your AI。可是有沒有想過，大數據一路監測下來，最懂你的人，可能不是你的親人，朋友，而是這套演算法。

3、從招聘工作本身來看。是一個需要深度理解企業業務，並且及時預測，發現，甄選，評估，合理配置到不同崗位的過程。我們反過來看這套圍棋的演算法，從布局，到每一步的走棋，無不是預測，發現，評估對手和自己，甄選最佳位置的過程，早已經上升到戰略層面。

把企業行為理解成一局遊戲，從建基地，造戰士，到推敵塔，無一不是follow的市場盤面作出的戰略決策。連企業經營都可以被AI替代了，招聘狗真的要失業了，哦不，未來人類都要失業了……

4、從科技的進步角度來看。這次AlphaGo都已經進化到2.0版了，用到了更新的演算法，甚至是自我進化。這僅僅是一套圍棋程序，未來會有更多的程序會出現，出現在生活工作的各個方面。

那麼還有另外一種可能——

AI在相當長的一段時間是沒有辦法替代人工招聘的

1、從我們目前看到的市場上相關的產品來看，絕大部分都是在做一些關鍵詞匹配的工作，這是偽AI。不但沒有減少人工，反而增加了困難。

2、從目前簡歷的獲取來看，基本是一個 點--庫--點，這樣的過程。最理想的狀態是點對點，每個單點都是一個神經元，演算法去監測每個點的動態，而不是去分析一個庫的內容。

3、個體的差異，人腦的發展。機器始終是在模擬和學習。人類的對大腦的探索可開發還剛剛開始。機器在關鍵點上給我們的選擇，可能僅僅是一個最合理化的建議，但是我們還有自己的感性認知，選擇去不去一家企業，還是有很多感性部分在幫我們做決策。

就好比買手機，機器演算法幫我們算出小米魅族的配置是最佳性能方案，可有些人偏偏卻選擇了鎚子。