中外观 | 柯洁惜败AlphaGo 人工智能是如何走到今天的？

25日，目前等级分世界第一的中国棋手柯洁与人工智能“阿尔法围棋” （AlphaGo）三番棋对决中的第二盘打响，“阿尔法围棋”持黑先行，柯洁执白。最终柯洁不敌阿尔法围棋，第二盘告负。

23日的第一盘对弈，历时约4个半小时，柯洁执黑先行，最终以1/4子不敌“阿尔法围棋”（AlphaGo）。目前双方比分0:2。

这场“人机大战”再次把人工智能话题推到风口浪尖。当人工智能逐渐成为技术领域关于未来的“谈资”，各国有哪些公司有望主导人工智能的未来，引发关注。

中国人工智能遍及全行业

过去五年，人工智能在工业界的火热程度呈指数上涨。五年前，机器学习作为实现人工智能的一种方式，仅在少数项目中得以重视和采用。随着时间推移，机器学习在互联网行业巨头中逐步占据举足轻重的地位，其影响力从少数零星产品迅速扩展到更多场景。

百度、腾讯等大型互联网公司在全球范围内设立人工智能实验室和研究院，将人工智能确立为未来发展的战略级研发项目。

人工智能正在慢慢渗透甚至改变所有行业。大公司和创业公司的目光正从先前的“互联网+”慢慢转向“人工智能+”。此前，滴滴“互联网+打车”和美团“互联网+O2O”思考的是如何用互联网改变传统行业，如今，它们关注的是如何使积累的数据提供更多价值。

由此可见，人工智能技术迎合多行业的发展趋势，成为未来不可或缺的重要部分。

国外研究机器学习的三大人工智能公司

国外的人工智能热潮与中国几乎同步。过去五年，新一代人工智能公司崛起，机器学习走向成熟，云计算得到普及，互联网带来海量数据和人机互动……这些均大幅增强了人工智能的实用性。

英国：DeepMind

2010年于英国伦敦大学学院成立的DeepMind团队因其发明的程序AlphaGo在全球名声大噪。这家年轻的公司在2014年被收购后依然保持着独立研发和运营状态。

DeepMind的目标是通过开发强大的通用学习算法，并将其融入到人工智能系统或智能程序中，以确保机器能够进行自我学习。

DeepMind开发了应用于不同领域的人工智能程序，其中AlphaGo即为一款擅长游戏的程序，DeepMind为这款程序加装了图形处理单元，使程序主动“学会”进行游戏。

目前，AlphaGo取得的研究成果正在快速复制到各行各业，谷歌旗下的DeepMind首个任务便是用机器学习来管理数据中心，DeepMind训练了三个具有神经网络，该神经网络具有一定通用性，可实现除数据中心外，发电厂、半导体制造及医疗领域的管理。

美国：Vicarious

随着人机交互的程度不断被突破，从弱人工智能到强人工智能的进化是机器人发展的关键。计算机若能够实现图片文字识别并做出相应推理反馈，则属于向强人工智能进发的表现。

2010年成立的美国公司Vicarious就致力于为机器人和计算机研发图片和视频识别系统，模拟大脑识别图像。Vicarious的目标即复制人类大脑皮层功能，使机器理解语言并进行数学计算。2013年10月，Vicarious声称其通过视觉算法精确度达到90%，已经通过第一个“图灵测试”。

Vicarious 采用了一种新的神经网络算法，该算法体现了更多生物上的特征。它的一个重要特点是，在学习了一项信息后，它能够预想这个信息在其它情景中样子——这是一种人造的想象方式。

Vicarious创始人表示，公司正开发一种类似人类大脑处理数据的新方式，赋予机器轻松识别刺激或概念的能力，从而使机器拥有更加智能的表现。

日本：Preferred Networks

尽管日本政府对新科技的反应非常迟缓，一定程度造成日本近年在全球科技竞争处于边缘地位，但日本国内依然不乏在细分市场占据顶尖位置的科技公司。

2014年成立的创业公司Preferred Networks仅一年时间就拥有高达1.2亿美元的估值，引起丰田、松下等日本老牌大公司的兴趣并发起合作请求，后者希望通过深度学习发展高科技商业产品。

Preferred Networks采用的深度学习软件系统高度模拟人类大脑，在不依赖人类操作的情况下实现机器自动学习，独立识别和过滤信息。“深度”是指机器的神经元网络拥有更多层次，能够处理更多复杂问题。深度学习使机器实现自我升级，并通过不同机器之间的互联来升级整个系统，这比人工升级机器的效率高出很多。

在日本，“深度学习”被寄予了另一种期望。日本企业希望从不同于硅谷的角度来挖掘深度学习，而Preferred Networks的出现犹如一面旗帜，将构成日本科技新一代的主力公司凝聚在一起。

竞技游戏并非人工智能的终点

人工智能是赋予机器人的智能；机器学习是一种实现人工智能的方法；深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习使得机器学习实现众多应用，进而拓展了人工智能的领域范围。

AlphaGo在“人机对战”中的获胜，表明了机器能够掌握以往被认为不可能的技能，有能力在更多领域中展示出惊人的深度学习能力。对此，谷歌大中华区总裁石博盟表示，类似围棋等人工智能的游戏本身并不重要，重要的是通过游戏的手段使机器模拟人的思维，提升认知与思考能力。

AlphaGo的真正意义在于探索人工智能如何在信息不完美的情况下做出最好的选择，并将这种技术应用于医疗、商业等领域惠及人类，而围棋等竞技游戏仅仅作为一种形式，为人工智能的进步提供启示。

栏目：中外观

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本期编辑：武林娜（实习）

本期校对：刘倩

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