騰訊的圍棋AI“絕藝”參加了在日本舉辦的第10屆UEC杯世界計算機圍棋大賽并奪得了冠軍，馬化騰也在朋友圈發(fā)電祝賀。

UEC杯世界計算機圍棋大賽是日本電氣通信大學(xué)創(chuàng )辦的，迄今已經(jīng)舉辦了10界，參賽者包括日本的DeepZenGo（也是2016年的UEC冠軍）、法國的Crazy Stone、銀星、石子旋風(fēng)等明都是世界知名的圍棋AI，在全球有很大的影響力和權威性，基本反映了人工智能技術(shù)在圍棋這一領(lǐng)域進(jìn)行挑戰的最尖端水平。

而這種局面在A(yíng)lphaGo出現之后已經(jīng)遭到了根本上的改變。2016年自己“搭臺唱戲”的AlphaGo與韓國圍棋選手李世石大戰五局并獲得四勝；2017年1月，騰訊野狐圍棋平臺上出現了60連勝，力戰聶衛平、柯潔、樸廷桓、唐韋星、范廷鈺、王古力、周俊勛和黃云嵩等人的神秘的網(wǎng)絡(luò )棋手，ID“Master”，最后亮明身份“我是 AlphaGo 的黃博士”。

除了這樣的戰績(jì)是此前UEC上各路AI在本次比賽也未能達到的棋力。更重要的是，背靠大公司的AlphaGo不僅有算法上的革新，還擁有碾壓級的計算機硬件資源，AlphaGo有1920個(gè)CPU和280個(gè)GPU。這就讓余下諸多圍棋AI在計算力上變得先天不足，UEC賽事本身也就失去了意義。據說(shuō)本屆可能也是該比賽的最后一界。

同樣背靠大公司的絕藝，在本屆比賽中也充分體現了計算力上的優(yōu)勢，優(yōu)于本屆UEC的其他AI。事實(shí)上，絕藝“出山”后，也在騰訊野狐圍棋平臺上充分鍛煉過(guò)。絕藝2016年11月首次上線(xiàn)，在勝率近90%的情況下于今年2月接連敗于多位棋手，此后下線(xiàn)調整至3月2日結束閉關(guān)，并于3月3日晚間上升至十段。這也是野狐平臺上的第一個(gè)“十段”棋手。

大公司們目前建立的這些優(yōu)勢，除了像Google在人工智能領(lǐng)域深耕多年，無(wú)疑大家還是站在了巨人的肩膀上，而10年的UEC所積累的人才和研究成果更是像種子，醞釀著(zhù)這一領(lǐng)域繼續的蓬勃發(fā)展。就像斯坦福大學(xué)的李飛飛教授在出任谷歌云首席科學(xué)家后也表示，“過(guò)去 20 多年的人工智能，尤其科研方面的進(jìn)步，主要來(lái)自三大子領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，分別是機器學(xué)習、計算機視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理。這三大子領(lǐng)域的發(fā)展，又主要來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)數據的推動(dòng)。”“我選擇去谷歌的原因就是考慮到人工智能的普世價(jià)值，云能夠對應各個(gè)垂直的領(lǐng)域，比如金融、商業(yè)、醫療、制造、農業(yè)、教育、娛樂(lè )、傳媒……這是特別重要的一點(diǎn)。如果說(shuō)要涉足工業(yè)界、產(chǎn)業(yè)界，我自己最想學(xué)習的是如何真正把人工智能應用到大家需要的地方，而不是光是去畫(huà)一個(gè)餅。”當前階段，借助互聯(lián)網(wǎng)的力量，人工智能技術(shù)距離進(jìn)一步落地的確已經(jīng)擁有了非常近的機遇。

前文提到的騰訊AI Lab，在機器學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識別和計算機視覺(jué)四個(gè)方向進(jìn)行基礎研究。阿里巴巴也推出了城市大腦、ET機器人等各種人工智能平臺，更不用提阿里云在人工智能方面擁有的巨大潛力。百度也重金打造了人工智能三大實(shí)驗室，每年研發(fā)成本高達100億人民幣。

36氪在與業(yè)內相關(guān)創(chuàng )業(yè)者探討時(shí)，有一類(lèi)觀(guān)點(diǎn)在于，AI也許能做很多事，但是暫時(shí)它還不懂得“美”。在理性、邏輯、計算、效率等屬性上，不眠不休，內核強大的AI表現出的能力已經(jīng)不需贅述。而人類(lèi)所能提供的稀缺性，首先一點(diǎn)或許就在于審美和創(chuàng )意，而且是多樣化的審美。盡管如此，人工智能還是在很多人文方面進(jìn)行嘗試。比如用AI寫(xiě)新聞啊（搶飯碗啊！摔！），比如通讀新晉諾貝爾文學(xué)獎獲得者Bob Dylan的創(chuàng )作來(lái)講一講情懷啊，比如蹭著(zhù)最近火起來(lái)的趙雷同學(xué)也來(lái)給民謠填詞啊……另一點(diǎn)則可能在于隨機性和偶然性，因為多數深度學(xué)習算法在決策上都會(huì )選擇最理性，最優(yōu)化的步驟。暫時(shí)的，如果連隨機性和偶然性都要考量的話(huà)，AI的算法規模又要爆炸了，而等待下一代類(lèi)似GPU的神器出現，可能又會(huì )憋很多年。

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