在穩(wěn)操勝券的前提下，谷歌旗下的AlphaGo還是向柯潔下了戰(zhàn)書。4月10日，由中國圍棋協(xié)會(huì)、浙江省體育局、谷歌三方聯(lián)合宣布，將于5月23日至27日舉辦“中國烏鎮(zhèn)·圍棋峰會(huì)”。此次峰會(huì)上最引人關(guān)注的就是AlphaGo將與世界排名第一的柯潔進(jìn)行三番對(duì)弈。
以后應(yīng)該更關(guān)注商業(yè)領(lǐng)域的人工智能，在金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。
不久前，AlphaGo的升級(jí)版Master以60勝0負(fù)1和的戰(zhàn)績(jī)橫掃了眾多圍棋高手，其中就包括贏了柯潔3盤，這似乎讓AlphaGo和柯潔的對(duì)決失去了懸念。創(chuàng)新工場(chǎng)CEO李開復(fù)對(duì)此表示，AlphaGo和柯潔對(duì)戰(zhàn)，其實(shí)已經(jīng)不再具有科學(xué)意義。業(yè)內(nèi)有觀點(diǎn)認(rèn)為，
一、馬云不看好AlphaGo
機(jī)器未來要做到人做不到的事情，而不是去模仿人類能做到的事情。
本月初，馬云在中國IT領(lǐng)袖峰會(huì)上提到，“大家把AlphaGo說得天花亂墜，很恐怖的樣子。我個(gè)人覺得SoTMwhat?”他認(rèn)為，機(jī)器是比人聰明，
模擬人的思維，提升它的認(rèn)知與思考能力。
Google大中華區(qū)總裁石博盟對(duì)此表示，無論是圍棋還是德州撲克，這種與人工智能的游戲本身并不重要。重要的是通過圍棋和德州撲克這樣的手段去
探索人工智能如何在信息不完美的情況下做出最好的選擇
石博盟表示，AlphaGo的一個(gè)很重要的意義在于，，比如在醫(yī)療方面，而圍棋可以帶給我們很多啟示。
中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授馬少平認(rèn)為，“AlphaGo采用的是蒙特卡洛樹搜索框架，加上深度學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在這樣一個(gè)框架下，尤其是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)圍棋上的天花板究竟有多高?還是一個(gè)未知數(shù)。”
谷歌方面透露，AlphaGo會(huì)根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)(policynetwork)探索決定最佳落子位置。在經(jīng)過先期的全盤探索和過程中對(duì)最佳落子的不斷揣摩后，AlphaGo的搜索算法就能在其計(jì)算能力之上加入近似人類的直覺判斷。
這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不只可以用于數(shù)據(jù)中心，具有一定的通用性，準(zhǔn)備把它發(fā)展到發(fā)電廠、半導(dǎo)體制造等行業(yè)。
目前，AlphaGo取得的研究成果正在快速復(fù)制到各行各業(yè)，谷歌旗下的DeepMind第一件做的事情是用機(jī)器學(xué)習(xí)來管理數(shù)據(jù)中心。為了解決服務(wù)器集群的冷卻管理問題，DeepMind訓(xùn)練了三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在某一個(gè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行了應(yīng)用，比人管理的時(shí)候節(jié)電40%。DeepMind認(rèn)為，
DeepMind也將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶到了醫(yī)療領(lǐng)域。
有數(shù)據(jù)顯示每11個(gè)成年人里就有1個(gè)會(huì)得糖尿病，糖尿病讓患者失明的概率提高了25倍，如果失明的癥狀能在早期發(fā)現(xiàn)，那么有98%的可能性治愈。DeepMind與一家叫Moorfields的機(jī)構(gòu)合作，拿到了近百萬的原始數(shù)據(jù)。用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后從圖片中提取特征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別上的錯(cuò)誤率比人低，未來準(zhǔn)確率會(huì)越來越高。
二、BAT紛紛布局“迎戰(zhàn)”
馬云同時(shí)點(diǎn)名了五大技術(shù)，分別是機(jī)器學(xué)習(xí)、芯片、IoT、操作系統(tǒng)和生物識(shí)別。
雖然馬云表態(tài)不看好谷歌的AlphaGo，但在自身的人工智能開發(fā)上，阿里巴巴一直不遺余力。在今年的阿里巴巴技術(shù)峰會(huì)上，阿里推出“NASA”計(jì)劃，面向未來20年組建強(qiáng)大的獨(dú)立研發(fā)部門，
與谷歌DeepMind的應(yīng)用方向類似，3月底，阿里云正式發(fā)布ET工業(yè)大腦和ET醫(yī)療大腦，前者定位為醫(yī)生助手，能夠提供支持的領(lǐng)域包括患者虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、新藥研發(fā)等，后者致力于工業(yè)生產(chǎn)線良品率提升。
在阿里的主營(yíng)業(yè)務(wù)電商和物流上，人工智能已經(jīng)得到不少運(yùn)用。
去年雙十一期間，阿里使用人工智能對(duì)區(qū)域訂單量進(jìn)行預(yù)判，提升了菜鳥物流的效率。
百度在BAT中最早布局人工智能戰(zhàn)略，早在2013年1月就成立了百度深度學(xué)習(xí)研究院。“人工智能不是互聯(lián)網(wǎng)的下一階段，而是堪比工業(yè)革命的一場(chǎng)新的技術(shù)革命。”百度董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏表示。
盡管百度經(jīng)歷了一個(gè)月內(nèi)5大高管出走的噩夢(mèng)，李彥宏依舊堅(jiān)定著他的人工智能夢(mèng)。他曾在多個(gè)場(chǎng)合公開表示，人工智能將成為百度未來增長(zhǎng)的新引擎，涵蓋所有產(chǎn)品和服務(wù)。
人工智能的最高形式是機(jī)器人，機(jī)器人最高等級(jí)的是無人車
業(yè)內(nèi)有觀點(diǎn)認(rèn)為，，百度選擇了最難走的無人車這條路。據(jù)相關(guān)媒體報(bào)道，百度利用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)的AutoBrain駕駛平臺(tái)是這個(gè)領(lǐng)域最關(guān)鍵的自主核心技術(shù)。
相比于百度在AI布局上的激進(jìn)，騰訊布局的防御意味更重。
馬化騰曾表示，在人工智能方向，騰訊相比百度還是落后，但目前騰訊的各個(gè)事業(yè)部?jī)?nèi)部，都已經(jīng)有相關(guān)的研究和發(fā)展。
騰訊在人工智能領(lǐng)域則顯得較為“安靜”，
不久前騰訊AILab自主研發(fā)的人工智能場(chǎng)景化應(yīng)用“絕藝”圍棋機(jī)器人，拿下UEC杯世界電腦圍棋大會(huì)的冠軍。去年底，騰訊云聯(lián)合騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室，面向全球企業(yè)一口氣推出了人臉檢測(cè)、五官定位、人臉比對(duì)與驗(yàn)證、人臉檢索、圖片標(biāo)簽、身份證OCR識(shí)別、名片OCR識(shí)別等7項(xiàng)AI云服務(wù)，推動(dòng)AI技術(shù)從炫技到實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用。
三、人工智能“泡沫很嚴(yán)重”
AlphaGo的出現(xiàn)炒熱了人工智能概念的同時(shí)也產(chǎn)生了泡沫。
創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)李開復(fù)認(rèn)為，現(xiàn)在創(chuàng)投市場(chǎng)人工智能泡沫很嚴(yán)重，每個(gè)商業(yè)計(jì)劃書上都要加上人工智能，幾乎任何行業(yè)的創(chuàng)始人都說自己是人工智能公司。
目前全球人工智能領(lǐng)域的企業(yè)達(dá)到了955家，其中395家公司已經(jīng)累計(jì)獲得了48.5億美元的融資。
據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)VentureScanner的統(tǒng)計(jì)顯示，而據(jù)艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)顯示，，共計(jì)29.1億元人民幣(約合4.48億美元)。
海信集團(tuán)董事長(zhǎng)周厚健告訴新京報(bào)記者，海信的工廠中的部分崗位已經(jīng)用機(jī)器人替換了原來的人，原因是這些崗位上機(jī)器人的成本更低。“不過，現(xiàn)在有些工廠為了搶概念一定要弄個(gè)無人工廠，有的崗位明明是很不好替換人工的，即使成本更高也還是要做。”
人工智能是一個(gè)跟學(xué)術(shù)關(guān)聯(lián)性很高的領(lǐng)域，要應(yīng)用到一些產(chǎn)業(yè)或行業(yè)，不能簡(jiǎn)單地靠普通商業(yè)思維去打通。
人工智能天然的技術(shù)門檻決定了不是什么公司都能干得了，線性資本創(chuàng)始人王淮認(rèn)為，“科研出發(fā)，然后到技術(shù)是一步，技術(shù)到產(chǎn)品是另外一步，最后產(chǎn)品有機(jī)會(huì)變成商品，你要賣得出去而且有一定的量，才真正有機(jī)會(huì)成功。而不是我們投資的就是商品。”
計(jì)算機(jī)都是從人類過去的棋譜中學(xué)習(xí)。”
在微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(zhǎng)芮勇看來，想要實(shí)現(xiàn)真正的人工智能還有很長(zhǎng)的路要走，“今天所有的人工智能幾乎都是來自于人類過去的大數(shù)據(jù)，沒有任何一個(gè)領(lǐng)域的能力源自自我意識(shí)，不管是象棋還是圍棋，
“假如讓AlphaGo去下跳棋，它就會(huì)完全傻掉。甚至說把圍棋的棋盤稍作修改，從19*19的格子變成21*21的格子，AlphaGo都招架不住，但是人類就沒有問題。AlphaGo可以打敗三十多歲的李世石，但它的學(xué)習(xí)能力不及一個(gè)5歲的小孩，這二者是有很大區(qū)別的，也是弱人工智能和強(qiáng)人工智能的區(qū)別。”芮勇表示。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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