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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)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(quán)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(zhàn)的最尖端水平。

而這種局面在AlphaGo出現(xiàn)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(zhàn)五局并獲得四勝；2017年1月，騰訊野狐圍棋平臺上出現(xiàn)了60連勝，力戰(zhàn)聶衛(wèi)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(zhàn)績是此前UEC上各路AI在本次比賽也未能達(dá)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(jì)算機(jī)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(jì)算力上變得先天不足，UEC賽事本身也就失去了意義。據(jù)說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(xiàn)了計(jì)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。絕藝2016年11月首次上線，在勝率近90%的情況下于今年2月接連敗于多位棋手，此后下線調(diào)整至3月2日結(jié)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，醞釀著這一領(lǐng)域繼續(xù)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，“過去 20 多年的人工智能，尤其科研方面的進(jìn)步，主要來自三大子領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，分別是機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理。這三大子領(lǐng)域的發(fā)展，又主要來自互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的推動。”“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?qū)?yīng)各個(gè)垂直的領(lǐng)域，比如金融、商業(yè)、醫(yī)療、制造、農(nóng)業(yè)、教育、娛樂、傳媒……這是特別重要的一點(diǎn)。如果說要涉足工業(yè)界、產(chǎn)業(yè)界，我自己最想學(xué)習(xí)的是如何真正把人工智能應(yīng)用到大家需要的地方，而不是光是去畫一個(gè)餅?！碑?dāng)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(jī)遇。

前文提到的騰訊AI Lab，在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、語音識別和計(jì)算機(jī)視覺四個(gè)方向進(jìn)行基礎(chǔ)研究。阿里巴巴也推出了城市大腦、ET機(jī)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(yàn)室，每年研發(fā)成本高達(dá)100億人民幣。

36氪在與業(yè)內(nèi)相關(guān)創(chuàng)業(yè)者探討時(shí)，有一類觀點(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(jì)算、效率等屬性上，不眠不休，內(nèi)核強(qiáng)大的AI表現(xiàn)出的能力已經(jīng)不需贅述。而人類所能提供的稀缺性，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寫新聞?。〒岋埻氚。∷ぃ。热缤ㄗx新晉諾貝爾文學(xué)獎獲得者Bob Dylan的創(chuàng)作來講一講情懷啊，比如蹭著最近火起來的趙雷同學(xué)也來給民謠填詞啊……另一點(diǎn)則可能在于隨機(jī)性和偶然性，因?yàn)槎鄶?shù)深度學(xué)習(xí)算法在決策上都會選擇最理性，最優(yōu)化的步驟。暫時(shí)的，如果連隨機(jī)性和偶然性都要考量的話，AI的算法規(guī)模又要爆炸了，而等待下一代類似GPU的神器出現(xiàn)，可能又會憋很多年。

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