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馬雲不看好AlphaGo，BAT佈局AI泡沫嚴重
[ 億歐導讀 ] 文章提出，應該更關註商業領域的人工智能，在金融、醫療、教育等領域產生商業價值。在人工智能的應用領域，谷歌也將迎來國內BAT三巨頭的挑戰。AlphaGo的出現炒熱瞭人工智能概念的同時也產生瞭泡沫。BAT將如何佈局“迎戰”？
在穩操勝券的前提下，谷歌旗下的AlphaGo還是向柯潔下瞭戰書。4月10日，由中國圍棋協會、浙江省體育局、谷歌三方聯合宣佈，將於5月23日至27日舉辦“中國烏鎮·圍棋峰會”。此次峰會上最引人關註的就是AlphaGo將與世界排名第一的柯潔進行三番對弈。
不久前，AlphaGo的升級版Master以60勝0負1和的戰績橫掃瞭眾多圍棋高手，其中就包括贏瞭柯潔3盤，這似乎讓AlphaGo和柯潔的對決失去瞭懸念。創新工場CEO李開復對此表示，AlphaGo和柯潔對戰，其實已經不再具有科學意義。以後應該更關註商業領域的人工智能，在金融、醫療、教育等領域產生商業價值。業內有觀點認為，谷歌此舉是為人工智能應用造勢，並為將來部分業務重返中國做準備。在人工智能的應用領域，谷歌也將迎來國內BAT三巨頭的挑戰。
一、馬雲不看好AlphaGo
本月初，馬雲在中國IT領袖峰會上提到，“大傢把AlphaGo說得天花亂墜，很恐怖的樣子。我個人覺得SoTMwhat？”他認為，機器是比人聰明，機器未來要做到人做不到的事情，而不是去模仿人類能做到的事情。
Google大中華區總裁石博盟對此表示，無論是圍棋還是德州撲克，這種與人工智能的遊戲本身並不重要。重要的是通過圍棋和德州撲克這樣的手段去模擬人的思維，提升它的認知與思考能力。
石博盟表示，AlphaGo的一個很重要的意義在於，探索人工智能如何在信息不完美的情況下做出最好的選擇，比如在醫療方面，而圍棋可以帶給我們很多啟示。
中國人工智能學會副理事長、清華大學計算機系教授馬少平認為，“AlphaGo采用的是蒙特卡洛樹搜索框架，加上深度學習和深度強化學習。在這樣一個框架下，尤其是深度強化學習在計算機圍棋上的天花板究竟有多高？還是一個未知數。”
谷歌方面透露，AlphaGo會根據策略網絡（policynetwork）探索決定最佳落子位置。在經過先期的全盤探索和過程中對最佳落子的不斷揣摩後，AlphaGo的搜索算法就能在其計算能力之上加入近似人類的直覺判斷。
目前，AlphaGo取得的研究成果正在快速復制到各行各業，谷歌旗下的DeepMind第一件做的事情是用機器學習來管理數據中心。為瞭解決服務器集群的冷卻管理問題，DeepMind訓練瞭三個神經網絡，並在某一個數據中心進行瞭應用，比人管理的時候節電40%。DeepMind認為，這個神經網絡不隻可以用於數據中心，具有一定的通用性，準備把它發展到發電廠、半導體制造等行業。
DeepMind也將神經網絡帶到瞭醫療領域。有數據顯示每11個成年人裡就有1個會得糖尿病，糖尿病讓患者失明的概率提高瞭25倍，如果失明的癥狀能在早期發現，那麼有98%的可能性治愈。DeepMind與一傢叫Moorfields的機構合作，拿到瞭近百萬的原始數據。用這些數據來訓練神經網絡，然後從圖片中提取特征，神經網絡在圖像識別上的錯誤率比人低，未來準確率會越來越高。
二、BAT紛紛佈局“迎戰”
雖然馬雲表態不看好谷歌的AlphaGo，但在自身的人工智能開發上，阿裡巴巴一直不遺餘力。在今年的阿裡巴巴技術峰會上，阿裡推出“NASA”計劃，面向未來20年組建強大的獨立研發部門，馬雲同時點名瞭五大技術，分別是機器學習、芯片、IoT、操作系統和生物識別。
與谷歌DeepMind的應用方向類似，3月底，阿裡雲正式發佈ET工業大腦和ET醫療大腦，前者定位為醫生助手，能夠提供支持的領域包括患者虛擬助理、醫學影像、新藥研發等，後者致力於工業生產線良品率提升。
在阿裡的主營業務電商和物流上，人工智能已經得到不少運用。去年雙十一期間，阿裡使用人工智能對區域訂單量進行預判，提升瞭菜鳥物流的效率。
百度在BAT中最早佈局人工智能戰略，早在2013年1月就成立瞭百度深度學習研究院。“人工智能不是互聯網的下一階段，而是堪比工業革命的一場新的技術革命。”百度董事長兼首席執行官李彥宏表示。
盡管百度經歷瞭一個月內5大高管出走的噩夢，李彥宏依舊堅定著他的人工智能夢。他曾在多個場合公開表示，人工智能將成為百度未來增長的新引擎，涵蓋所有產品和服務。
業內有觀點認為，人工智能的最高形式是機器人，機器人最高等級的是無人車，百度選擇瞭最難走的無人車這條路。據相關媒體報道，百度利用人工智能和深度學習技術開發的AutoBrain駕駛平臺是這個領域最關鍵的自主核心技術。
相比於百度在AI佈局上的激進，騰訊佈局的防禦意味更重。
騰訊在人工智能領域則顯得較為“安靜”，馬化騰曾表示，在人工智能方向，騰訊相比百度還是落後，但目前騰訊的各個事業部內部，都已經有相關的研究和發展。
不久前騰訊AILab自主研發的人工智能場景化應用“絕藝”圍棋機器人，拿下UEC杯世界電腦圍棋大會的冠軍。去年底，騰訊雲聯合騰訊優圖實驗室，面向全球企業一口氣推出瞭人臉檢測、五官定位、人臉比對與驗證、人臉檢索、圖片標簽、身份證OCR識別、名片OCR識別等7項AI雲服務，推動AI技術從炫技到實現落地應用。
三、人工智能“泡沫很嚴重”
AlphaGo的出現炒熱瞭人工智能概念的同時也產生瞭泡沫。創新工場董事長李開復認為，現在創投市場人工智能泡沫很嚴重，每個商業計劃書上都要加上人工智能，幾乎任何行業的創始人都說自己是人工智能公司。
據調研機構VentureScanner的統計顯示，目前全球人工智能領域的企業達到瞭955傢，其中395傢公司已經累計獲得瞭48.5億美元的融資。而據艾瑞咨詢的數據顯示，中國人工智能領域已有近百傢創業公司，其中約65傢獲得投資，共計29.1億元人民幣（約合4.48億美元）。
海信集團董事長周厚健告訴新京報記者，海信的工廠中的部分崗位已經用機器人替換瞭原來的人，原因是這些崗位上機器人的成本更低。“不過，現在有些工廠為瞭搶概念一定要弄個無人工廠，有的崗位明明是很不好替換人工的，即使成本更高也還是要做。”
人工智能天然的技術門檻決定瞭不是什麼公司都能幹得瞭，線性資本創始人王淮認為，人工智能是一個跟學術關聯性很高的領域，要應用到一些產業或行業，不能簡單地靠普通商業思維去打通。“科研出發，然後到技術是一步，技術到產品是另外一步，最後產品有機會變成商品，你要賣得出去而且有一定的量，才真正有機會成功。而不是我們投資的就是商品。”
在微軟亞洲研究院常務副院長芮勇看來，想要實現真正的人工智能還有很長的路要走，“今天所有的人工智能幾乎都是來自於人類過去的大數據，沒有任何一個領域的能力源自自我意識，不管是象棋還是圍棋，計算機都是從人類過去的棋譜中學習。”
“假如讓AlphaGo去下跳棋，它就會完全傻掉。甚至說把圍棋的棋盤稍作修改，從19*19的格子變成21*21的格子，AlphaGo都招架不住，但是人類就沒有問題。AlphaGo可以打敗三十多歲的李世石，但它的學習能力不及一個5歲的小孩，這二者是有很大區別的，也是弱人工智能和強人工智能的區別。”芮勇表示。
研究報告分享
10月12日，億歐智庫，聯合阿裡研究院、微鏈共同出品《AI商業化“二次革命”的產業落地——2017中國AI投資市場研究報告》。報告從三大產業鏈層次和18個重點行業，到投資機構市場佈局和巨頭企業投資戰略，報告深入探索AI各投資領域的變化趨勢，總結AI投資市場主要“玩傢”投資規律。
閱讀報告請點擊：《AI商業化“二次革命”的產業落地——2017中國AI投資市場研究報告》
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