谷歌AI宣战柯洁 或只为人工应用造势

2017-04-12 10:04:53 548

  在稳操胜券的前提下,谷歌旗下的AlphaGo还是向柯洁下了战书。4月10日,由中国围棋协会、浙江省体育局、谷歌三方联合宣布,将于5月23日至27日举办“中国乌镇·围棋峰会”。此次峰会上引人关注的就是AlphaGo将与世界排名的柯洁进行三番对弈。
 
  不久前,AlphaGo的升级版Master以60胜0负1和的战绩横扫了围棋高手,其中就包括赢了柯洁3盘,这似乎让AlphaGo和柯洁的对决失去了悬念。工场CEO李开复对此表示,AlphaGo和柯洁对战,其实已经不具有科学意义。以后应该更关注商业领域的人工,在金融、医疗、教育等领域产生商业价值。业内有观点认为,谷歌此举是为人工应用造势,并为将来部分业务重返中国做准备。在人工的应用领域,谷歌也将迎来BAT三巨头的挑战。
 
  马云不看好AlphaGo
 
  本月初,马云在中国IT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,完善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,探索人工如何在信息不的情况下做出较好的选择,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,加上学习和强化学习。在这样一个框架下,尤其是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)探索决定较好落子位置。在经过先期的全盘探索和过程中对较好落子的不断揣摩后,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复制到各行各业,谷歌旗下的DeepMind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完善。
 
  在阿里的主营业务电商和物流上,人工已经得到不少运用。去年双十一期间,阿里使用人工对区域订单量进行预判,完善了菜鸟物流的效率。
 
  百度在BAT中布局人工战略,早在2013年1月就成立了百度学习研究院。“人工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梦。他曾在多个场合公开表示,人工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,人工的较高形式是机器人,机器人较高等级的是无人车,百度选择了比较难走的无人车这条路。据相关媒体报道,百度利用人工和学习技术开发的AutoBrain驾驶平台是这个领域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。
 
  腾讯在人工领域则显得较为“安静”,马化腾曾表示,在人工方向,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“泡沫很严重”
 
  AlphaGo的出现炒热了人工概念的同时也产生了泡沫。工场董事长李开复认为,现在创投市场人工泡沫很严重,商业计划书上都要加上人工,大部分行业的都说自己是人工公司。
 
  据调研机构Venture Scanner的统计显示,目前全球人工领域的企业达到了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,线性资本王淮认为,人工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,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还有很长的路要走,“今天所有的人工大部分是来自于人类过去的大数据,没有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,它就会较多傻掉。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,也是弱人工和强人工的区别。”芮勇表示。
 
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