北京時(shí)間12點(diǎn)，Google的AlphaGo與世界圍棋冠軍李世石的第一場(chǎng)圍棋賽在韓國(guó)首爾四季酒店開(kāi)戰(zhàn)。這場(chǎng)被稱為世紀(jì)大戰(zhàn)的圍棋對(duì)決，引發(fā)了各界人士的關(guān)注。這場(chǎng)醞釀許久的圍棋大戰(zhàn)，當(dāng)然不是為了給我們看一場(chǎng)“人工智能秀”。這里面蘊(yùn)藏著無(wú)限商機(jī)，將會(huì)成為各類廠商爭(zhēng)相追逐的焦點(diǎn)。

　　其實(shí)在某種程度上AI已經(jīng)占領(lǐng)了我們的生活，從蘋(píng)果的Siri，到日常瀏覽的搜索引擎，再到網(wǎng)絡(luò)的文章推薦和商品推薦系統(tǒng)。早在1997年IBM制造的國(guó)際象棋機(jī)器“深藍(lán)”就戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，不久前AlphaGo就已經(jīng)戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾，這些都證明了人工智能已經(jīng)開(kāi)始走向成熟。

　　人工智能能取得如此大的進(jìn)步，有賴于其使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。每個(gè)神經(jīng)元，通過(guò)某種特定的輸出函數(shù) (也叫激勵(lì)函數(shù) activation function)，計(jì)算處理來(lái)自其它相鄰神經(jīng)元的加權(quán)輸入值?？偟膩?lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的過(guò)程就是計(jì)算, 連接, 評(píng)估, 糾錯(cuò), 瘋狂培訓(xùn)樣本的過(guò)程。比如我們識(shí)別一只貓，我們隱隱約約覺(jué)得貓有兩個(gè)眼睛一個(gè)鼻子有個(gè)長(zhǎng)尾巴，而且它們之間有一定的空間約束關(guān)系，比如兩只眼睛到鼻子的距離可能差不多。通過(guò)不斷的觀察，我們能快速判斷，到底是不是貓。

　　AlphaGo主要運(yùn)用的是 Value Networks（價(jià)值網(wǎng)絡(luò)）和 Policy Networks（策略網(wǎng)絡(luò)），其中 Value Networks 評(píng)估棋盤(pán)位置，Policy Networks 選擇下棋步法。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)一種新的方法訓(xùn)練，結(jié)合人類專家比賽中學(xué)到的監(jiān)督學(xué)習(xí)，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中不斷強(qiáng)化學(xué)習(xí)，最后得出最優(yōu)的下棋步法。

　　深度學(xué)習(xí)將會(huì)在哪些方面得到應(yīng)用

　　深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，比較傳統(tǒng)的應(yīng)用如谷歌的無(wú)人駕駛，比如人臉識(shí)別；比如自然語(yǔ)言處理，可以用服務(wù)機(jī)器人來(lái)一定程度替代客服。再比如天氣預(yù)報(bào)、交通狀況等都可以預(yù)測(cè)，也包括危機(jī)預(yù)警，無(wú)論機(jī)器設(shè)備、車輛、人體健康狀況、恐怖分子活動(dòng)等，出現(xiàn)問(wèn)題之前都會(huì)有各種征兆，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都可能提前預(yù)警，而這些功能實(shí)現(xiàn)的前提是擁有大量的數(shù)據(jù)。比如，Orbital Insight公司開(kāi)發(fā)了一種通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別水體的系統(tǒng)，該系統(tǒng)是通過(guò)無(wú)數(shù)的精確且清晰的帶標(biāo)志的水源圖片逐個(gè)像素訓(xùn)練出特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后逐漸識(shí)別圖像中的地物到底是不是水。

　　英國(guó)阿爾斯特大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家凱文·柯倫說(shuō)，AlphaGo可以應(yīng)用在許多領(lǐng)域，包括解決對(duì)抗性問(wèn)題，或者應(yīng)用到一些能被視作競(jìng)賽的、策略起到重大影響的領(lǐng)域，包括商業(yè)、戰(zhàn)爭(zhēng)或金融交易。短期內(nèi)，它可以在智能手機(jī)助手等領(lǐng)域得到應(yīng)用；長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，它可能將能夠幫助科學(xué)家處理諸如氣候模擬、醫(yī)療保障和疾病分析等難題，甚至幫助科學(xué)家研發(fā)出反應(yīng)更加敏捷的機(jī)器人，使機(jī)器人對(duì)于環(huán)境的反應(yīng)更加智能化。最后，由于AlphaGo可以處理大量數(shù)據(jù)，并且能更快地為科學(xué)家?guī)?lái)有助于科研突破的深刻洞見(jiàn)，AlphaGo可能推進(jìn)科研進(jìn)度，與科學(xué)家攜手合作，投入有希望產(chǎn)出研究碩果的領(lǐng)域。

　 在經(jīng)歷了三個(gè)多小時(shí)的角逐之后，第一場(chǎng)比賽以李世石的落敗告終，雖然許多專家早有預(yù)言機(jī)器終將戰(zhàn)勝人類，但首戰(zhàn)就告捷也大大出乎人們的預(yù)料。我們應(yīng)該對(duì)人工智能的發(fā)展感到欣喜，如果人工智能真正成熟以后，它具備深度學(xué)習(xí)的能力，能像人類那樣對(duì)模糊判斷作出最佳決策，那么它會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生什么樣的影響？（文|張瑜奕）