圍棋“人機大戰”,人工智能離我們還遠嗎?

人腦終于還是輸給了電腦！

3月9日谷歌人工智能系統AlphaGo與圍棋世界冠軍李世石的首場對決，吸引了全球網友圍觀。經過三個半小時的比賽，此役最終以李世石的主動認輸告終。一些圍棋界人士感嘆不可思議，而科技界人士則認為這是人工智能的一個標志性事件。

人工智能 VS 優質選手

看到這一場比賽，許多人都會想起，多年以前IBM研發的“深藍”（Deep Blue）與國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的對決。

1996年，超級電腦深藍首次挑戰世界冠軍卡斯帕羅夫，卻以2-4落敗。

然而人類還沒笑多久，第二年，改良后的深藍一舉擊敗卡斯帕羅夫，舉世嘩然。

盡管人類在象棋上敗下陣來，圍棋卻因為其遠遠超過象棋的可能性，一直未被人工智能攻破。

此次AlphaGo的首戰告捷已經充分表明，人工智能在圍棋領域已達到人類最優質水平。

本次對決無論最終輸贏，可以看出的是，總有一天人工智能會徹底征服圍棋。未來人工智能發展不可限量。

Alphago的背后：DeepMind

AlphaGo是由DeepMind開發的。這家人工智能研發公司在2014年初被谷歌以4億美元收購。

AlphaGo這個神經網絡圍棋AI最厲害的就是有非常強大的自主學習能力，可以很快根據你的招數學習進步，見招拆招。

根據DeepMind的說法，AlphaGo的核心是兩種不同的深度神經網絡——“策略網絡”和 “值網絡”。它們的任務在于合作“挑選”出那些比較有前途的棋步，拋棄明顯的差棋，從而將計算量控制在計算機可以完成的范圍里，本質上和人類棋手所做的一樣。

谷歌大腦團隊負責人杰夫-迪恩則表示，谷歌機器智能已經帶來了巨大的變化和越來越多的機遇，未來人工智能將為更高層次的云計算服務。

互聯網時代：擁有了數據就擁有了最大的財富

AlphaGo的勝利實質上仍舊是人類的勝利。人機大戰的背后，是DeepMind工程師的新時代數據算法與人類傳統思維運算的比拼。

AlphaGo已經積累了3000萬局對弈，假如每盤花費15分鐘，那么人類下完這些棋也需要花費856年。3000萬局對弈的數據積累，鑄就了今天Alphago的強大。

人工智能的發展，離不開人類對深度學習原理和大數據運用的探索與鉆研。可以想象，在人工智能進入云計算服務后，網絡數據的利用將會變得越來越重要。

如何有效利用、發掘數據，是所有企業都需要思考的課題。無論是世界互聯網巨頭谷歌，還是國內的中小企業，都不能回避。對中小企業來說，建設自己 的網站，是掌握互聯網數據的第一步。這樣，企業所積累的互聯網數據才能從其它商業平臺上分離開，成為自己的獨有資產。在此之外，還應不斷提升網站功能，發展全網營銷，才能掌握更多的數據資源。

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信息量龐大，信息流動高速，信息應用廣泛，這些都是互聯網時代的特性。大數據在各行業的應用也帶來了更多的商機，可以說，在現代以及未來的互聯網時代，擁有了數據就擁有了最大的財富。

人機大戰到底能給我們的生活和社會帶來何種影響，甚至是革命，現在僅僅是冰山一角。很顯然，人機大戰絕不是科技界和體育界兩家的事，未來還有更多層面的發展值得期待。