“人工智能”是巨头间的商业游戏 | 硅谷直说

世 界 说 专 员

屈 直

发 自 美 国 硅 谷

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人工智能公司DeepMind在2014年被谷歌用超过5亿美元高调收购。今年，在沉默了两年之后终于曝出了一项大成果：他们训练出了能击败职业围棋选手的算法AlphaGo。

尽管AlphaGo战胜欧洲围棋冠军樊麾的时间是2015年10月，但谷歌选择了一个特别的时间宣布这个重大新闻：2016年1月27日。这一天，正好是AlphaGo算法论文在《自然》杂志发表的时间。论文名叫《用深度学习和树状搜索战胜围棋》（“Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search”）。

也就是说，谷歌不仅战胜了围棋高手，还展示了他们是如何做到的。

△《自然》杂志发表AlphaGo算法论文

△人工智能公司DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯

AlphaGo的核心算法叫做“深度学习算法”（Deep Learning Algorithm），它是一种计算机模拟人脑神经网络的算法。简单来说，就是用计算机搭建一个神经网络，然后通过以往的数据（棋谱）不断训练优化它。

AlphaGo有两个神经网络，一个可以根据现在的局势决定下一步该怎么下，另一个可以评估现在的胜率是多少。AlphaGo把这两个神经网络叫做“策略网络”（Policy Network）。为了让AlphaGo棋艺更精，研究者们还对它进行了“强化训练”（Reinforcement Training）。训练方法也很简单，就是用不同棋谱独立训练很多个“策略网络”，然后让他们互相下棋，最后筛选出下的最好的那个。而这个最后的胜利者，就是以5比0的胜率战胜欧洲围棋冠军的AlphaGo。

可以用这样一个比喻描述AlphaGo的训练过程：一个老师傅收了几个徒弟，每个徒弟自学大量不同的棋谱，然后让徒弟们互相下棋，胜出的就算“出师”了。

其实，不少IT巨头们也在用类似的“深度学习”算法来实现人工智能。在AlphaGo宣布战胜职业围棋选手的半个月前，苹果公司重金收购了人工智能公司Emotient。这个公司擅长通过图片识别人类的情绪，苹果公司想利用这个技术做面部识别，也可以用它来识别用户对不同广告的反应程度。Facebook也在人工智能上花了大力气。早在2010年，马克·扎克伯格就宣布：Facebook可以在用户发布的照片上“找人脸”了。用户在Facebook上发布任何照片，Facebook都可以显示出照片上的好友名字。“蓝色巨人”IBM则在人工智能上更进一步，它和显卡公司NVIDIA合作，让他们的问答计算机“沃森”（Watson Computer）比以往快了1.7倍。“沃森”在2011年和人类一起参加益智类综艺节目“危险边缘”（Jeopardy），“沃森”因为理解线索的时间比在场人类选手快，轻而易举地赢得了冠军。

△2011年初，机器人“沃森”参加美国益智类综艺节目“危险边缘”，这是该节目有史以来第一次人与机器对决。沃森打败了最高奖金得主布拉德·鲁特尔（右）和连胜纪录保持者肯·詹宁斯（左）。

“深度学习”实现的人工智能价值极高，不仅可以“识人面”、“辨人言”，还可以下棋（AlphaGo）、创作歌曲（Melomics109）、写新闻报道（Narrative Science）。自动驾驶汽车开始探索利用“深度学习”训练汽车加速、减速、变道。有科研人员探测计算机的电流变化，然后用“深度学习”的方法对计算机进行病毒检测，给计算机“号脉”。

虽然人工智能在科研领域成就颇丰，不过IT巨头们对人工智能的却只局限于两种应用：图片识别和语言识别。谷歌在2014年收购DeepMind的时候，有人推测谷歌在秘密制造类似《终结者》电影里的机器人T-800，结果它目前只是用DeepMind的研究成果优化谷歌搜索，并让它的广告更加个性化。苹果公司在人工智能上做了海量投资，大部分成果也是为iOS系统增加功能，目的还是卖手机和平板。

虽然IT巨头们都在做人工智能，但大多数还是停留在把人工智能作为自己产品的一个小功能，并非把人工智能作为“下一个核心业务”。人工智能虽然在近几年大放异彩，但现在还是摆脱不了当配角的命运。

纵向来看，人工智能是信息产业创新的必然结果。

互联网产业刚刚兴起的时候，掌握技术专利、拥有完善的商业模型就可以独霸天下。微软有操作系统，RealPlayer有音乐和视频播放软件，英特尔有数字电路芯片。只有保证“人无我有”，就能在商业上成功。而十年之后，“人无我有”变得不够了，还需要“人有我优”。苹果靠着优秀的界面和性能，在个人电脑上击败了微软，谷歌靠着精确的搜索和定位广告，击败了昔日的互联网霸主雅虎。而到了今天，“人无我有”和“人有我优”都不能立于不败之地了，这时候需要“人优我个性化”。

谷歌在用户搜索的时候，收集用户的搜索历史、地理位置、搜索时间等一系列数据，个性化定制每一个人的搜索结果。Facebook也会根据年龄、性别、政治倾向、宗教信仰定制每个用户主页上看到的“NewsFeed”顺序。在竞争激烈的硅谷，IT巨头们为了巩固霸主地位，纷纷在“个性化”上抢占高地。

然而个性化的实现并不简单。无论是Facebook，谷歌，还是苹果，都面对着数以亿计的用户，每个人每天都会产生庞大的反馈信息。而且，没有任何公式可以判断“用户想要什么”或者“用户喜欢什么”。庞大的数据量、隐晦的算法，这些困难，只能通过模拟人脑的“深度学习”算法来解决。

也就是说，IT巨头们对产品个性化的需求，促使了人工智能的技术突破。

在利用“深度学习”的人工智能方面，谷歌公司的优势极其明显。谷歌有海量的数据来训练算法模型，也有庞大的财力支持长期的科研，还有世界顶尖的人才作为支柱。2014年收购DeepMind的时候，谷歌曾出价超过5亿。“深度学习”的开拓者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）也在2013年加入谷歌。这次AlphaGo取得的成绩，也是谷歌在人工智能领域领先的体现。

在惊叹谷歌AlphaGo的同时，我们或许更应该关注：谷歌打算如何应用这个AlphaGo？互联网巨头们对人工智能的巨大投入，可以换回多少利润？除了个性化定制服务以外，人工智能还有那些商业价值等待着我们探索？

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点击下方阅读原文查看，世界说专员撰文《谷歌也帮骗子卖过禁药，不过它交了5亿美元的罚款》。

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