最近最火的莫过于就快让大家淡忘的的AlphaGo了，最近AlphaGo化身Master，在围棋对战平台与柯洁、聂卫平等中日韩围棋名将对战，获得60胜1平战绩，其中平局因Master掉线所致。此后，谷歌DeepMind团队测试工程师樊麾宣布Master为AlphaGo的升级版。依稀记得在半年前，DeepMind团队黄士杰在接受Engadget的采访时曾说，如果再给 AlphaGo 一年半载的话，说不定李世石真的就是史上唯一赢过 AlphaGo 一场的人了。果然，半载之后，我们看到令人叹服的结果。

毫无疑问，人工智能接下来会像当年互联网改变世界一样开始改变我们的生活。人工智能也几乎成为了全球科技巨头的兵家必争之地。苹果将其人工智能技术融入到Siri 和无人驾驶汽车领域布局，还宣布与IBM 共同开发人工智能健康数据平台。Google 在在云服务中开源第二代机器学习系 TensorFlow，在人工智能硬件方面投入人工智能加速器芯片 TPU，未来的应用领域会从无人驾驶汽车、智能家居到虚拟现实多个产品中。Facebook 的人工智能研究深深依托于社交网络的发展，从 Facebook 产品中获得数据，训练数据，其人工智能产品服务于社交网络的用户。亚马逊在其云服务中加入了多项人工智能服务，同时其在13个配送中心部署了3万仓储机器人，无人机项目Prime Air已经开始在英国进行测试，通过无人机送货可以让最后一公里物流成本下降 80%。

而当我们去深入了解这次人工智能的浪潮，我们第一个疑问是为何人工智能的提出已有半个多世纪，直到今天才这么火？我们发现这背后最大的突破来自于基于大数据的深度学习。之所以要说基于大数据的深度学习，我们认为大数据和深度学习缺一不可。

在过去的五十年里，人工智能一直走在一条弯路上。人类一直想致力于从大量数据中去寻找规律，再把这种规律总结出计算机可以理解的逻辑语言，让计算机按照这一套逻辑准则去执行。显然，这样的效果很差，并且进展很慢。它并不符合人类去认识这个世界的原理。就像一位父亲教育一个孩子去认识一个猫的时候，他不会告诉你你看长得圆圆的脑袋同时有胡须的是猫，而是会不断让他见各种各样的猫，并且告诉他这就是猫。最后，当你见到足够多的猫的时候，就算你看见一只从未见过的猫，一个小孩也能立马总结出它是一只猫。

基于大数据的深度学习直接从数据出发，通过输入的大量数据中让计算机自发总结出规律，并自适应调整自身结构从而举一反三。这个时候，人工智能开始展现出它远强于人脑的地方所在。它一旦找到迭代的方法，它迭代的速度就远远超过人类。就像一晚上一个人最多可以复盘几十盘棋，但AlphaGo可以完成上百万盘棋的复盘。为了让 AlphaGo 具有一流的围棋水平，谷歌科研人员输入了 2000 万局棋谱。假如一个人要学习 2000 万局棋，每局棋耗时 15 分钟，他需要一刻不停地下 570 年！AlphaGo 依靠“深度学习”所积累的经验远远超过个人。

毫无疑问，这种模式的突变将会极大程度上改变商业的业态。大量的纯经验工作将被颠覆掉，尤其是在某些特定的板块和领域。伴随着人工智能喧嚣而来的是机器毁灭论，但我们更倾向于去理解这是一种革新的力量并且要以自我革命的方式去拥抱它。当年计算机被发明时，计算能力远远超越人类。一个算术师不应该想着去跟计算机比快，他应该想的是如何更好的利用计算机去做更复杂的计算。过去的几十年，计算机非但没有摧毁人类，反而使得人类的工作效率更高了。人工智能虽然来势汹汹，但无论如何，它是人类智慧结晶的产物。

人工智能离完全超越人类还有很长一段路可以走，目前机器真正难以超越的是人通过本能去做的事情，比如说开门、拿筷子吃饭这样简单的事情。终其原因，在于人工智能所能进行的深度学习目前仍然存在三大难题：1、需要依靠大量数据和样本去训练和学习；2、在特定的板块和领域内学习；3、需要人工选择数据表达方式和学习算法以达到最优学习。

而人类要做的新工作就是帮助机器去解决这些问题，人工智能带给我们世界的改变不应该是人和机器的对立，而应该是机器拓展了人类的能力边界，我想这也是在自然界并非最强壮的人类可以在所有物种中跑出来的最重要的原因所在。最后我想说的是，面对巨大创新的时代，我们既紧张又兴奋，但积极地拥抱变化可能是我们最好的选择。

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