時間：2023-05-29 18:02:03
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇柯潔人機大戰，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
“不眠夜，且看且珍惜，大家欣賞我最后的三盤人機大戰。”5月22日，與阿爾法狗2.0人機大戰開賽前夜，柯潔更新了長微博，稱“無論輸贏，這都將是我與人工智能最后的三盤對局”。
因為他相信，“未來是屬于人工智能的。”
人工智能，Artificial Intelligence，英文縮寫AI。在人工智能領域的經典教材，出版于2013年的《人工智能：一種現代的方法（第3版）》中，著名人工智能專家羅素和諾威格從4個方面對人工智能進行了定義，即：能夠像人一樣思考、像人一樣行動、合理地思考、合理地行動的機器。
人機大戰只是人工智能開始改變人們生活的一個小例子，事實上，以往只存在于科幻電影的未來世界，正在加速迎面而來，和現實熱烈擁抱，甚至讓人猝不及防。
“蘋果Siri、新聞閱讀軟件、在線翻譯等，都是人工智能技術的代表。”為人工智能搖旗吶喊的不止創新工場創始人李開復一人，微軟CEO薩提亞?納德拉、谷歌CEO桑達爾?皮查伊、百度創始人李彥宏、物理學家斯蒂芬?威廉?霍金……但凡人們叫得上名號的科技公司巨頭、計算機科學家無不在向人們訴說著同樣一個事實，“人工智能引領的第四次技術革命已經進入爆發的前夜”。
聚焦今天這個時間點，人工智能最耀眼的還是商業化的起步。隨著國外科技大佬對于人工智能各種應用場景的開發，國內互聯網三巨頭BAT也在加速布局，一場真正的AI商業化戰爭，已經蓄勢待發。
每一次技術革命都將帶來全球競爭格局的重塑，這一次，中國幸運地與世界站在了同一條起跑線上。伴隨著“人工智能”首次被寫入全國政府工作報告，以及《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》的出臺，占據數據和場景優勢的中國正在籌劃部署人工智能的頂層設計。
不過，人工智能引發的就業替代、倫理挑戰卻是一個無法回避、等待解答的命題。雖然人工智能的崛起非常有可能會創造出新的產品和服務，進而催生出新的職業和生意，但與之相比，人們顯然更擔心可預見的就業替代問題。
人工智能是人類有史以來遭遇的最大機遇，同時也是最大挑戰。未來已來，我們能做的就是盡早厘清人工智能與人類的關系，了解變革的規律，更好地擁抱新時代的到來。
毫無疑問，以ALphaGo為代表的人工智能在進步。柯潔兩戰告負，曾經傲氣十足的柯潔都表示，AlphaGo是太厲害了，我輸得沒什么脾氣。不同于李世石對陣的機器人ALphaGo，這一代的AlphaGo迎來了進一步的升級。據了解，新版的AlphaGo產生大量自我對弈棋局，可以循環往復地為下一代版本提供訓練數據。
比賽相當精彩，新一代的AlphaGo也確實厲害。然不論賽況如何精彩，阿爾法狗如何厲害，這始終只是一場游戲的博弈，人狗大戰之后，人工智能何去何從?
人工智能高速發展，拐點到來
人工智能的發展經歷了大半個世紀，從1943年人工神經網絡和數學模型建立，到1956年達特茅斯會議召開，標志人工智能的誕生，及2012年，深度學習算法在語音和視覺識別上實現突破，同時，融資規模開始快速增長人工智能商業化高速發展，根據風投調研機構CB insights統計的數據，截止2016年12月20日，全球人工智能領域融資時間數已達636宗。種種跡象無一表明，互聯網發展給全球互聯網科技企業帶來了豐厚的營收，而隨著資本參與度的提高，人工智能的發展走上了新的高度!
不知大家是否關注到，在阿爾法狗與柯潔首戰的同一天，百度公司CEO李彥宏宣在2017百度聯盟大會上表示，互聯網是前菜，人工智能才是主菜。一句話驚起萬千波瀾，我們可以清晰地看到，未來百度公司將不再是互聯網公司，而是一家人工智能公司。不止百度，騰訊去年也宣布成立AI實驗室，進行AI基礎理論研究及工程實現，推出機器人開放平臺，將騰訊的計算機視覺等AI核心技術共享給伙伴并且于今年的5月，騰訊宣布成立美國西雅圖AI實驗室。除此之外，阿里也曾在云棲大會透漏，阿里正在演進，將會變成云計算、人工智能的公司。三大互聯網巨頭代表中國最頂尖的互聯網企業，我們有理由相信，人工智能的發展是大勢所趨，拐點已到來!
人工智能應用到實際場景才是王道
騰訊集團董事長馬化騰曾表示，沒有場景支持的AI研究是空中樓閣。的確，不論人工智能如何發展，應用到實際生活當中才是王道!
事實上，隨著人工智能技術在語音、語意、計算機視覺等領域的不斷突破，人工智能在金融、安防、醫療健康等生活領域早已得到了一定的應用。從金融領域來看，智能投資顧問、智能客服以及服務型的機器人等都是金融企業較為關注的熱點，而應用常見的應該是智能客服了。作為金融行業的佼佼者招商銀行信用卡中心早在2012年就率先利用云軟ImCC在線客服系統，實現智能客服服務，大幅解放人力，提高工作效率，為企業實現降本增效。
沒有形態支撐的人工智能也許大家還是覺得虛擬，作為人工智能的容器，機器人相信大家應該會有概念了吧!人工智能在安防領域應用所衍生的巡邏機器人，可實現自主移動、自主巡邏、自主預警等安防行為，改善了攝像頭監控死角，人手不足等問題，賦予了智能安防新的血液，給傳統安防服務行業迎來了新的發展契機。
人工智能會不會取代人類?
在面對人工智能發展如此迅猛的同時，關于人工智能會不會取代人類這類質疑的聲音一直都存在，世界著名物理學家霍金就多次發表過人工智能威脅的言論。且不論人工智能未來到底能否真正代替人類，單從生產力的角度，人工智能所帶來的效應是正面的，積極的。以中國為例，老齡化日益加劇的問題相信大家耳熟能詳，據推測，中國的勞動年齡人口最早將在2024年達到峰值，并在之后的50年中減少五分之一。這意味著我國的缺乏的勞動力將難以維持經濟增長，生產力的提升刻不容緩，而人工智能則是加快生成力增長的重要機遇。
正如前面所提到的招商信用卡中心所用的云軟ImCC在線客服系統一樣，智能客服系統可通過輔助人類勞動，幫助人類更有效率地完成現有工作，甚至替代簡單重復性的工作，解放部分勞動力，從而提升生產力。據麥肯錫全球研究院預測，根據應用速度的不同，基于人工智能的自動化為中國帶來的生產力提升每年可貢獻0.8至1.4個百分點的經濟增長。并且除提升生產力外，相信隨著人工智能技術的發展，也能不斷創造新的產品和服務，提供新的崗位和業務。就像互聯網發展之前，我們誰也不曾想到互聯網所催生的新職業，帶給人類的福利和巨大進步。所以擔心人類會不會被人工智能所取代是完全沒有必要的。
人工智能+時代不可避免，我們更應該關注的是什么?
看上去，人工智能（AI）在與人類的進化較量中占了上風。
4月下旬，著名物理學家史蒂芬?霍金在北京舉辦的全球移動互聯網大會上做了視頻演講，“生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質區別。計算機在理論上可以模仿人類智能，然后超越”，“人工智能可能是人類文明的終結者”。
5月下旬，目前圍棋世界排名第一的中國職業九段柯潔將與人工智能程序AlphaGo（阿爾法狗）進行終極對弈，盡管柯潔早已放出豪言，“我會抱必勝心態、必死信念。我一定要擊敗阿爾法狗”，但是此前德州撲克人機大賽中，人工智能完勝已經讓部分看客有些心灰意冷，一旦柯潔失敗，或許會再次加深這一悲觀情緒。
當然，“文明終結”的憂慮還為時尚早，無論是世界上最強的象棋、圍棋還是黑白棋程序，尚屬“弱人工智能”。
在人工智能擁有自主意識的“強人工智能”時代到來之前，企業家、投資者以及創業者們可能更擔心另一些現實的問題，比如，怎么把人工智能商業化。這是過去數十年人工智能一直溫而不火的重要原因。
真正的爆發
無論是科學家的危言聳聽式擔憂，還是商業巨頭們瘋狂的攻城略地，總之，“人工智能”已然成了這兩年最火的科技熱詞。
創新工場創始人李開復對《財經國家周刊》記者說，“我們每個禮拜都會收到5家巨大的企業的請求，基金公司、汽車公司、管理公司、國企、甚至政府，都希望能夠利用人工智能幫他們解決問題。”
人工智能的概念第一次被提出硎竊61年前，盡管之后持續有些熱度，但它在最初50多年里幾乎沒有得到爆發性的關注。
“人工智能”關注度爆發的導火索，或許是去年3月韓國著名圍棋棋手李世石以1：4輸給AlphaGo。
它讓不少人錯誤估計了人工智能的爆發節點。就好比在1997年，名為深藍的IBM計算機也曾經擊敗世界象棋冠軍，但人工智能并沒有從此進入人類日常生活。
李開復也曾錯誤地預判人工智能的技術趨勢，從而導致創業失敗――2000萬美元的投入、100個員工，幾乎全軍覆沒。
李開復反思道，“創新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創新”，而判斷它能否成為科技主流的重要標志，就是能否商業化。
Deep Mind創始人、AlphaGo之父杰米斯?哈薩比斯也表示，“我們發明AlphaGo，并不是為了贏得圍棋比賽，我們是想為測試我們自己的人工智能算法搭建一個有效的平臺，我們的最終目的是把這些算法應用到真實的世界中，為社會所服務。”
那么，人工智能商業化的時候真的到了嗎，會不會又是一陣虛火？
4月25日，在JIC投資沙龍上，阿里云戰略資深總監李樹解釋，“AI的基礎是三個理論，第一是算法，第二是必須得有計算的支撐，第三是必須有數據作為序列或者教化算法的基礎”，這三方面都在走向成熟。
2016年，百度董事長兼CEO李彥宏曾在2016貴陽大數據博覽會上表達過類似觀點，“越來越多的數據每天產生，我們可以利用這些數據做一些過去只有人能夠做的事情，同時，計算能力越來越強大，計算的成本越來越低廉”。
出門問問創始人兼CEO李志飛則以“虛擬個人助理”為例，稱“四年前跟現在相比，我們都不知道能用在哪里，手機也沒有習慣”，而今天，“家庭、車等場景我們都能看得清楚，產業、用戶的需求變得比以前更加成熟了。”
在這種情況下，毫無疑問，4月10日德撲人機大戰最終以人工智能“冷撲大師”完勝，成了真正引爆AI商業化的導火索。
這是因為，圍棋是一種“完全信息博弈”，比賽雙方所有信息都呈現在棋盤上;而撲克和電腦游戲這些由多人對戰的游戲是“不完全信息博弈”，計算機無法獲知所有信息。
人工智能冷撲大師的勝利，意味著在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里，機器一樣可以獲勝，它最大的價值就在于賦予了人工智能商業化的可能性。
德州撲克冷撲大師和中國龍之隊對決結束的時候，李開復發了一條朋友圈，“據聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰，其實已經不再具有科學意義了。以后我們應該更關注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。”
生活在“弱人工智能”時代的我們，還遠沒到擔心人類會“永生”還是“滅絕”這樣龐大而沉重的課題，但毫無疑問的是，人工智能的商業化時代，真的來了。
開始總是美好的
“中國任何浪潮來了都會來得太猛，大家都跳進去瞬間就有可能藍海變成紅海”，李開復如是說。
不出所料，浪潮之下，巨頭們聞風而來。
4月28日，百度公布了2017年第一季度未經審計的財務報告，李彥宏在財報中明確提到，百度的戰略已經從“移動先行”變成“AI先行”。
同一天，剛剛上任100天的百度集團總裁兼COO陸奇，在百度與小魚在家聯合的搭載了百度DuerOS操作系統的視頻通話機器人“分身魚”會上重申，“對百度公司來講，不光是一個搜索引擎的公司，基于AI，從現在到將來會逐漸成為一個平臺，這是一個戰略上和文化上的改變。”
這讓人聯想到早先陸奇的到來和百度前首席科學家吳恩達的離開。在曾與吳恩達有過接觸的首席科學家林暉看來，這某種程度上反映了百度對于人工智能需求的變化，從“學術派”走到了“實干派”。
隨后，5月3日，據美國科技網站報道，騰訊宣布任命語音識別技術頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任。這個2016年4月成立的人工智能實驗室，現有50多位世界知名院校的AI科學家（90%為博士）與200多位應用工程師，此舉或意味著騰訊在AI領域的正面回擊。
相對低調的阿里巴巴事實上也在伺機而動，去年以來，阿里逐漸拋棄了AI產品頭上的“云”背書，直接用“人工智能”給產品定位。
今年3月9日的阿里巴巴技術峰會上，馬云推出了“NASA”計劃，稱面向未來20年組建強大的獨立研發部門，同時點名了五大技術，機器學習、芯片、IoT、操作系統和生物識別都與人工智能相關。
隨著互聯網三巨頭BAT的布局加速，一場真正的商業化戰爭，已經蓄勢待發了。
根據獵云網研究院4月13日的《2017人工智能投融資白皮書》顯示，2016年1月～2017年2月，共發生365起人工智能領域融資事件。
其中，來自投資界的數據顯示，僅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司獲得了融資，金額超億元的融資事件至少有5起。
這幅“人工智能”的“烽火狼煙圖”，不禁讓人聯想起一年以前VR概念風頭正盛的時候。
去年一季度，共有29家VR/AR公司總共獲得融資超過10億美元。
然而，僅僅一年后，市場研究公司Crunchbase的報告顯示，今年一季度全球VR/AR的風險投資額只有2億美元，不僅暴跌八成，而且被26家公司分食，創出了過去一年中投資的最低紀錄。
AI會不會重蹈VR覆轍，還不好說，但資本一定有也有低谷。更何況，即便是在當下，也并不是所有投資者都對人工智能持樂觀態度。
建投華科投資股份有限公司董事總經理戴D認為，“比爾?蓋茨說有關人工智能領域的重大進步的所有預言，都已經被證明過于樂觀。這一點對于22年后的今天這些投資人來說，仍然有一定的警示意義。”
在他看來，“人工智能處于初期發展階段，對于投資、尤其是對于我們產業并購的整合者來說，可能為時尚早。”
小心陷阱
τ諶斯ぶ悄埽科學家在渲染危機感，投資者在夸大它的神奇，然而創業者需要警惕：人工智能的創業路徑跟過往的經驗完全不同。
其中，最大的不同就是創業門檻的高低，起步資金就是最重要的一項。
“移動互聯網時代讓創業成本達到歷史新低，一個產品經理帶著一個工程師就可以零元創業”，李開復調侃到，“但AI的創業成本卻達到歷史新高，挖人、買數據、買機器，每一項都要投重資”，以創新工場投資的一家創業公司為例，“第一個月就花了500萬買機器”。
并且，人工智能創業大部分是“B端”的，然而大多數投資公司已經習慣了投資“C端”創業者，這就決定了融資的難度。
李開復這樣對《財經國家周刊》記者描述過去很長一段時間“C端”創業公司的投資模式，“給你一筆錢搞100萬個用戶，再給你一筆錢搞1000萬個用戶，再給你一筆錢開始變現，再給你一筆錢你就盈利了，再給你一筆錢你就上市了，這一定程度上成為了投資的四步曲或五步曲”，這與大多數“B端”創業者要去苦苦哀求企業級用戶的門是完全不同的。
然而，矛盾之處在于，創業者要想避免被BAT碾壓，最好的方式就是去尋找一個巨頭不能碾壓的領域，避開社交、游戲、電子支付，而“賣企業級軟件給銀行”、“賣解決方案給醫院”等等“B端”領域，雖然BAT可能不會去做，但創業公司也很難成功。
并且，在人工智能領域創業，一個很大的問題就是“想象力不夠”，導致從一開始同質化競爭就很嚴重。
“大家都做一樣的應用，人臉識別現在大概有15個公司”，李開復反問道，“人臉識別當然有商業價值，但是需要15家公司來做嗎？”
當然，作為最早一批回國創業的科學家，曾在谷歌擔任高級工程師的李志飛對《財經國家周刊》記者闡述了不同的看法。
“早期有一些趨同，這個不值得奇怪”，因為，“這就跟摘果子一樣，最大的摘完了之后大家才會動腦筋去想，是不是可以再自己培養果子或者到另一個地方去摘，關鍵是后面這個產業是不是真能夠進一步地升華。”
那么，創業過程中最需要注意的問題是什么？
最顯而易見的一點，是要找到強需求而不是偽需求，然后判斷這個強需求能不能被技術解決，同時，讓場景和產業深度結合起來。
其次，脫離工程師的思維，把焦點放在用戶身上。
李志飛說，“工程師的思維就是特別喜歡做一個自己覺得很牛的、技術很復雜的東西，但這個可能跟用戶的需求完全不一樣。”
以語音識別軟件出門問問為例，李志飛說，“過去我們喜歡演示特別復雜的句子，比如一句話把‘幫我查一下附近的餐廳、人均50塊錢、帶wifi、帶停車場的’講完，但用戶真實的習慣可能是把它分成幾個短句，通過漸進式的交互去完成查詢。”
此外，不要急于打造平臺級技術和場景，什么都想做。
過去的創業經驗告訴創業者，通過一味的“鋪場景”也可以拉高估值，但是危險在于，一旦業務方向不像設想的那么順利，就會無形中拉高B輪融資的難度，造成現金流枯竭，這對于現金需求量極大的人工智能創業尤為危險。
在這一點上，李志飛很坦誠，“我們也跟熱點，這是肯定的，因為你不跟熱點的話，拿不到錢”，“但是熱點一定是輔助的，公司業務的核心一定要以AI技術推動，然后才會有各種各樣的使用場景，如果你隨著資本波動而波動的話，一定會死得很慘。”
李志飛稱，“對于技術型公司，你的擴張速度要永遠保證你的賬上還有18個月的經費”，因為“錢是很貴的”。
除此之外，團隊的協調、合伙人之間的契合度也在技術導向型公司被無限放大。這是因為，跟過去移動互聯網時代的產品經理和工程師不一樣，AI的工程師和產品經理的價值觀和思維方式并不相同。
