2016年3月注定會被寫入人類史冊。

全人類通過網(wǎng)絡(luò)直播共同圍觀谷歌阿爾法（AlphaGo）與韓國棋手李世石的對弈，

人類已連續(xù)兩局失守。

然而，人工智能對人類發(fā)展影響如何？這一討論似乎從1950年，被稱為“計算機(jī)之父”艾倫·圖靈的預(yù)言開始就沒有停止過……

從此以后，人工智能開始了自己的發(fā)展之路：

近年來，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)和研發(fā)活動越來越活躍。根據(jù)Venture Scanner在2015年8月的統(tǒng)計，近十幾年，全球人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司達(dá)到了855家，它們共獲得了87.5億美元風(fēng)險投資。

此次參加“人機(jī)對戰(zhàn)”AlphaGo中運(yùn)用的技術(shù)，只是人工智能領(lǐng)域的一個分支——機(jī)器學(xué)習(xí)。圍棋挑戰(zhàn)一度被稱作人工智能的“阿波羅計劃”。AlphaGo有實(shí)力與人類冠軍對抗要?dú)w功于新的學(xué)習(xí)方法：深度學(xué)習(xí)。

阿爾法圍棋（AlphaGo）通過兩個不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”：“落子選擇器”和“棋局評估器”合作來改進(jìn)下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過過濾，13個完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。

這些網(wǎng)絡(luò)通過反復(fù)訓(xùn)練來檢查結(jié)果，再去校對調(diào)整參數(shù)，去讓下次執(zhí)行更好。這個處理器有大量的隨機(jī)性元素，所以人們是不可能精確知道網(wǎng)絡(luò)是如何“思考”的，但更多的訓(xùn)練后能讓它進(jìn)化到更好。

但故事到這里還沒有完，AlphaGo是計算機(jī)程序，是可以和不同的硬件環(huán)境相結(jié)合的。根據(jù)此前人機(jī)大戰(zhàn)的發(fā)布會報道，這次參戰(zhàn)的是單機(jī)版的AlphaGo，并沒有使用分布式系統(tǒng)。分布式系統(tǒng)對單機(jī)的勝率約為70%。如果把AlphaGo接入到諸多CPU組成的網(wǎng)絡(luò)之中，聯(lián)網(wǎng)后的AlphaGo算力將更高。

英國倫敦大學(xué)科學(xué)家研究表明，每10年人類智商值才提高3%，而機(jī)器人變聰明的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人！

2015年9月，霍金簽發(fā)了一封公開信，警告稱，人工智能不一定是好事或?qū)е氯祟悳缤觥?/span>

人工智能太可怕？

然并卵……“李世石要贏很簡單，拔掉插頭?！?/span>