马云不看好AlphaGo

本月初，马云在中国IT领袖峰会上提到，“大家把AlphaGo说得天花乱坠，很恐怖的样子。我个人觉得So TM what？”他认为，机器是比人聪明，机器未来要做到人做不到的事情，而不是去模仿人类能做到的事情。

Google大中华区总裁石博盟对此表示，无论是围棋还是德州扑克，这种与人工智能的游戏本身并不重要。重要的是通过围棋和德州扑克这样的手段去模拟人的思维，提升它的认知与思考能力。

石博盟表示，AlphaGo的一个很重要的意义在于，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，比如在医疗方面，而围棋可以带给我们很多启示。

中国人工智能学会副理事长、清华大学计算机系教授马少平认为，“AlphaGo采用的是蒙特卡洛树搜索框架，加上深度学习和深度强化学习。在这样一个框架下，尤其是深度强化学习在计算机围棋上的天花板究竟有多高？还是一个未知数。”

谷歌方面透露，AlphaGo会根据策略网络（policy network）探索决定最佳落子位置。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，AlphaGo的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。

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第一件做的事情是用机器学习来管理数据中心。为了解决服务器集群的冷却管理问题，DeepMind训练了三个神经网络，并在某一个数据中心进行了应用，比人管理的时候节电40%。DeepMind认为，这个神经网络不只可以用于数据中心，具有一定的通用性，准备把它发展到发电厂、半导体制造等行业。

DeepMind也将神经网络带到了医疗领域。有数据显示每11个成年人里就有1个会得糖尿病，糖尿病让患者失明的概率提高了25倍，如果失明的症状能在早期发现，那么有98%的可能性治愈。DeepMind与一家叫Moorfields的机构合作，拿到了近百万的原始数据。用这些数据来训练神经网络，然后从图片中提取特征，神经网络在图像识别上的错误率比人低，未来准确率会越来越高。

BAT纷纷布局“迎战”

虽然马云表态不看好谷歌的AlphaGo，但在自身的人工智能开发上，阿里巴巴一直不遗余力。在今年的阿里巴巴技术峰会上，阿里推出“NASA”计划，面向未来20年组建强大的独立研发部门，马云同时点名了五大技术，分别是机器学习、芯片、IoT、操作系统和生物识别。

与谷歌DeepMind的应用方向类似，3月底，阿里云正式发布ET工业大脑和ET医疗大脑，前者定位为医生助手，能够提供支持的领域包括患者虚拟助理、医学影像、新药研发等，后者致力于工业生产线良品率提升。

在阿里的主营业务电商和物流上，人工智能已经得到不少运用。去年双十一期间，阿里使用人工智能对区域订单量进行预判，提升了菜鸟物流的效率。

百度在BAT中最早布局人工智能战略，早在2013年1月就成立了百度深度学习研究院。“人工智能不是互联网的下一阶段，而是堪比工业革命的一场新的技术革命。”百度董事长兼首席执行官李彦宏表示。

尽管百度经历了一个月内5大高管出走的噩梦，李彦宏依旧坚定着他的人工智能梦。他曾在多个场合公开表示，人工智能将成为百度未来增长的新引擎，涵盖所有产品和服务。

业内有观点认为，人工智能的最高形式是机器人，机器人最高等级的是无人车，百度选择了最难走的无人车这条路。据相关媒体报道，百度利用人工智能和深度学习技术开发的AutoBrain驾驶平台是这个领域最关键的自主核心技术。

相比于百度在AI布局上的激进，腾讯布局的防御意味更重。

腾讯在人工智能领域则显得较为“安静”，马化腾曾表示，在人工智能方向，腾讯相比百度还是落后，但目前腾讯的各个事业部内部，都已经有相关的研究和发展。

不久前腾讯AI Lab自主研发的人工智能场景化应用“绝艺”围棋机器人，拿下UEC杯世界电脑围棋大会的冠军。去年底，腾讯云联合腾讯优图实验室，面向全球企业一口气推出了人脸检测、五官定位、人脸比对与验证、人脸检索、图片标签、身份证OCR识别、名片OCR识别等7项AI云服务，推动AI技术从炫技到实现落地应用。

人工智能“泡沫很严重”

AlphaGo的出现炒热了人工智能概念的同时也产生了泡沫。创新工场董事长李开复认为，现在创投市场人工智能泡沫很严重，每个商业计划书上都要加上人工智能，几乎任何行业的创始人都说自己是人工智能公司。

据调研机构Venture Scanner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。而据艾瑞咨询的数据显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿元人民币（约合4.48亿美元）。

海信集团董事长周厚健告诉新京报记者，海信的工厂中的部分岗位已经用机器人替换了原来的人，原因是这些岗位上机器人的成本更低。“不过，现在有些工厂为了抢概念一定要弄个无人工厂，有的岗位明明是很不好替换人工的，即使成本更高也还是要做。”

人工智能天然的技术门槛决定了不是什么公司都能干得了，线性资本创始人王淮认为，人工智能是一个跟学术关联性很高的领域，要应用到一些产业或行业，不能简单地靠普通商业思维去打通。“科研出发，然后到技术是一步，技术到产品是另外一步，最后产品有机会变成商品，你要卖得出去而且有一定的量，才真正有机会成功。而不是我们投资的就是商品。”

在微软亚洲研究院常务副院长芮勇看来，想要实现真正的人工智能还有很长的路要走，“今天所有的人工智能几乎都是来自于人类过去的大数据，没有任何一个领域的能力源自自我意识，不管是象棋还是围棋，计算机都是从人类过去的棋谱中学习。”

“假如让AlphaGo去下跳棋，它就会完全傻掉。甚至说把围棋的棋盘稍作修改，从19×19的格子变成21×21的格子，AlphaGo都招架不住，但是人类就没有问题。AlphaGo可以打败三十多岁的李世石，但它的学习能力不及一个5岁的小孩，这二者是有很大区别的，也是弱人工智能和强人工智能的区别。”芮勇表示。