阿尔法狗连胜60场要逆天！2017年人工智能的5大预测
这两日来自谷歌的“升级版”阿尔法狗（化名Master）大战全球顶尖围棋高手的新闻沸沸扬扬，连胜60局的逆天气势让段子手们又坐不住了——
▲ Master与柯洁对弈时，疑似在棋盘上“画狗”，这只“小狗”呈尾巴翘起欢快奔跑的姿势。（图片来自新华社）
▲ 在与古力结束最后一场人机战后，“Master”账号在对弈网站留言板上说：“我是AlphaGo的黄博士。”黄士杰（Aja Huang）是AlphaGo团队的核心成员，在2016年3月份与李世石的人机大战时，黄博士就充当AlphaGo的人肉臂，为其摆棋。（图片来自人民网）
@李家闷油瓶：同样是狗，为啥单身狗过得这么悲催。
@墨明棋妙987：看来打败阿尔法狗的只有阿尔法母狗了。
@战神时刻：断网大法好。
@_anifan：举报黄士杰博士使用外挂。
@火车开往冬天的小窝：绝不可能！在大陆谷歌根本连不上服务器
@一不小心-变身了：黄博士为了隐藏自己的棋艺，专门开发了一个阿尔法狗
@張_XiAozhao：与阿尔法对决要注意要领，在旗鼓相当的时候，你就要使出绝招了，拔掉插头，这样你们就算平局了
@常勤殿：这狗哪个应用商店可以下载啊
@Igni567：等它99胜的时候就是我现身的时候。我来帮它凑个整数
@佚名：科比：“你见过凌晨四点的...” AlphaGo：“我不睡觉。”
@佚名：世石胜于雄辩，但却胜不了阿法狗，人类尊严受辱……有网友指出，算上日心说、进化论、精神分析，这是人类的尊严第四次受到重大打击了吧？
▲ 图片来自腾讯体育
吐槽归吐槽，去年全球范围内人工智能和机器学习领域确实取得了巨大的进步，这也是大家有目共睹的，但在2017年进步可能会更多。近日国外媒体MIT Technology Review就总结了2017年关于人工智能的五个关键看点。
正面强化
阿尔法狗（Alphago）历史性击败了李世石（世界上最好的棋手之一）是人工智能领域的标志性事件，尤其是深度强化学习技术领域（Deep Reinforcement Learning）。
强化学习包括使用机器学习方法解决问题，不是通过编程或实例，而是通过实验与积极强化相结合。这个想法已经存在了几十年了，但它与大（或深）神经网络相结合，就可以具有提供解决真正复杂的问题（如围棋）的能力。通过不懈的实验，以及分析以前的棋局，AlphaGo找到了如何让自己成为专家级别的围棋选手的方法。
在许多现实世界的情况下，希望强化学习能证明是有用的。最近发布的几个模拟环境应该通过增加计算机可以获得的技能范围来促进必要的算法的进步。
在2017年，我们可能会看到尝试将强化学习应用到自动驾驶和工业机器人等问题。Google已声称使用深度强化学习可使其数据中心更高效。但是这种方法仍然是实验性的，并需要长时间的模拟，因此如何更高效的部署将是一件有趣的事情。
竞争神经网络
最近在巴塞罗那举行的人工智能学术会议（神经信息处理系统大会，Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，NIPS）上，大部分的热议是关于一种新的机器学习技术，称之为生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks）。
OpenAI的研究科学家Ian Goodfellow发明了GAN。GAN由网络构成，其中一个网络从训练集中学习后生成新数据，另外一个网络尝试区分真实数据和假数据。通过合作，这些网络可以产生非常现实的合成数据。该方法可以用于生成视频游戏场景，去模糊像素化视频片段，或者改变计算机设计风格。
▲ 图片来自MIT Technology Review
Yoshua Bengio是世界领先的机器学习专家之一（Goodfellow在蒙特利尔大学的博士生导师）在NIPS会议上说，该技术令人兴奋，因为它为计算机提供了一种从未标记的数据中学习的强大方法，许多人相信在未来的几年里，计算机的智能化很关键。
中国的人工智能热潮
今年也可能是中国开始看起来像人工智能领域的主要参与者的一年。中国的技术企业正在从复制西方国家公司的路上转变，并将人工智能和机器学习确定为下一个创新领域。
一段时间以来，中国领先的搜索公司百度，已经建立了一个以人工智能为中心的实验室，它在语音识别、自然语言处理技术以及优化广告业务等方面获得了回报。现在，其他玩家也在努力追赶。在今年年初，拥有非常成功的移动通讯和网络应用程序（微信）的腾讯成立了一个AI实验室，该公司正忙于在NIPS会议上招聘人才。今年早些时候收购优步（Uber）中国的出行分享巨头滴滴也在建设一个实验室，据说是在开发他们自己的无人驾驶汽车。
中国投资者正在投资以人工智能为中心的创业企业，中国政府也表示希望看到该国的人工智能产业的兴旺发展，并承诺到2018年投资约150亿美元。
语言识别
如果问人工智能研究人员他们下一个大目标是什么，他们很可能会提到语言。他们希望把在声音和图像识别等领域取得的惊人技术进步用于帮助计算机更有效地解析和生成语言。
这是人工智能的一个长期目标，计算机使用语言与我们互动的前景让人着迷。更好的语言理解将使机器更加有用。但是，考虑到语言的复杂性和微妙性，挑战十分艰巨。
您不要期待可以与您的智能手机进行一段深奥而有意义的对话。但是，当前正在取得一些令人印象深刻的进步，可以预期在2017年这一领域将取得进一步发展。
反对炒作
除了真正的进步和令人兴奋的新应用，2016年人工智能的炒作达到了令人瞩目的新高度。虽然许多人对现在正在开发的技术的潜在价值充满信心，但是围绕人工智能的宣传有点失控，这种感觉很难摆脱。
一些人工智能研究者显然很恼怒。在神经信息处理系统大会期间有一个针对虚假人工智能的创业公司Rocket AI启动仪式，以突出围绕真实人工智能研究的日益增长的狂热和胡说。欺骗不是很有说服力，但这是一个有趣的方式来提醒大家注意这个真实的问题。
真正的问题是，当大的突破没有发生时，这种炒作不可避免地使大众感到失望，进而导致高估值的初创公司失败以及投资枯竭。或许2017年会有一些反对人工智能炒作的声音，这也许并不是一件坏事情。
参考
[1] 5 Big Predictions for Artificial Intelligence in 2017
[2] 60连败!全球围棋高手尽出打不过那只阿尔法狗
[3] 新浪微博热门评论
编译：Frank Xu
编辑：zoe
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