“阿尔法狗”又赢了。

10日，谷歌人工智能AlphaGo与韩国顶尖高手李世石之间的人机大战五番棋第二战，被戏称为“阿尔法狗”的AlphaGo再次胜利，总比分2：0暂时领先。

AlphaGo杀手锏：非计算，而是不断学习

围棋一直被看做是人类智力最后一道防线，也因而面对“谷李大战”有人叹声——眼看着这道防线即将在这场人机战中失守。

而事实上，目前状况或许还离这种悲观的论调相差甚远。时下真正可怕之处在于——AlphaGo所代表的人工智能越来越强大的战斗力。毕竟在对战欧洲围棋冠军樊麾（职业围棋二段）时，AlphaGo的表现曾处于专业初段水平。而5个月过后，当其对阵李世石（职业围棋九段）时，拿下两局竟有胜利在望的迹象。

据说，在这5个月时间里，AlphaGo接受了谷歌方面大量用以机器学习的计算机资源：一方面机器训练了历史上所有的棋局数据，当李世石首次面对AlphaGo之时，AlphaGo已在过去的训练中无数次过招李世石；另一方面则利用蒙特卡洛随机算法，通过计算机之间对战不断提升自身水平。

在这样的过程中AlphaGo已经不再处于简单拼运算量的初级人工智能阶段，而是在不断自我学习，分分钟成长进步。AlphaGo已经初步具备了基于 神经网络的增强学习的能力。

被马克•扎克伯格称为“心智理论”的 学习技术，也正是人工智能的重要突破口。像搜索引擎起家的百度近年来也正通过机器的自主学习正在逐渐发力人工智能方向，正是受益于 学习领域的技术突破在无人车、语音搜索、语音与图像识别等方面成绩斐然。特别是在噪音环境中的识别准确率超越谷歌、苹果的语音技术。就百度自身而言，在搜索、地图、O2O、金融等众多百度产品与服务的背后，也均离不开基于人工智能技术的重要支持。

除了下棋，人工智能还能做什么？

图注：浅层学习模型与 学习模型对比

机器 学习的动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，该项技术就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。通过人工神经网络，人工智能不仅得以识别手写文字和手绘图像，而且运转方式也越来越接近人脑的活动。松尾丰曾在其所著的《人工智能狂潮：机器人会超越人类吗》一书中将引入 学习的人工智能划归至人工智能的最高级别，前三个级别则分别是单纯的控制程序、如清扫机器人的传统人工智能、引入简单机器学习的人工智能。

基于 学习的人工智能技术目前已被科技巨头们IBM、微软、Facebook等应用到各类相关领域中，成为赌注未来的重要砝码。人工智能系统、无人驾驶 ，甚至是医学领域的手术机器人……得益于用户每一次搜索来完善人工智能尝试的谷歌与百度更是加速布局AI棋盘：

早在2002年，尚未成为谷歌CEO的拉里·佩奇曾在回答凯文·凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时，回答称，“不，我们在做人工智能”。谷歌在内部多个项目组推广正不断 学习平台。

搜索在表面上只是一款搜索引擎框的呈现，但背后的引擎机理却堪称强大：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成对数据、问题的智能化分析。

而同样是搜索引擎出身的百度，也将 学习算法运用到了语音、无人车等多个产品中：

已融合 学习算法、数据建模、大规模GPU并行化平台等技术，有200亿个参数，构造起 神经网络的“百度大脑”，已在政府、制造、金融、零售、教育等多领域开展项目合作。

而百度在语音搜索方向的研发，集合了多项人工智能技术，包括将用户的声音转换成文字的语音识别技术，深入分析理解用户需求的自然语言处理技术，帮用户找到所求的智能搜索技术等等。

在实用的生活场景中，很多人喜欢用智能机器助理Siri发出指令，不过Siri面临着探索上下文逻辑的问题。比如当问及Siri“北京至上海的航班”，它能够根据网络搜索给出结果，而如果你接着再问“18点之后的航班有哪些？”，它却不能与上一个问题联系起来，会给出所有18点之后所有航班，而不是北京到上海的。而百度语音搜索则弥补这一短板，用户都可以对着手机百度讲出需求，“今天几号限行？”识别话术后系统会直接告诉用户”今天2和7限行”。如果用户表达的信息还不充分再问“限行到几点？”，百度语音系统接下来还可以继续回答”早七点到晚八点”，不断循环对话过后，直到给到用户最满意的答案。

最引人眼球的是2013年以来百度持续投入并研发的无人驾驶车，已被喻为“装有四个车轮的智能计算机”，能够像专业司机一样安全自主地驾驭车辆。百度无人车可以使用人工智能来决定前往目的地最快最安全的路线，其机械部件和执行装置允许计算机系统必要时控制车辆加速、制动和转向。想象一下，当基于 学习后，无人车存储学习到足够多的行车记录仪第一视角驾驶信息，不久的将来，它或会成为超级驾驶员，所有职业赛车手也将汗颜。

这也意味着，除却简单的下棋娱乐，基于 学习的人工智能带来的改变将远不至于此。无数的人工智能技术产品将会遍布各应用领域，在解决问题、拯救生命、提高生活质量方面产生巨大商业和用户价值。

那么……未来呢？

当然未来，仅会下棋的AlphaGo还远远不够。

仅擅长于单个方面的人工智能还处于弱人工智能阶段。更智慧型的AlphaGo或许还要学会下五子棋、打麻将；学会如果以退为进、采取先败给对手的迂回战术；甚至，它还能学会在比赛之前为下巨额赌注买自己的输赢……

现阶段，人工智能的理想未来是要达到拥有人类级别的强人工智能水平，在脑力活各方面均能和人类比肩。有宽泛的心理能力，有思想、有意识，能快速学习和从经验中学习等操作。甚至可以帮助人类做出AorB方案的两难选择题。例如，对于对病入膏肓的病人是继续救治，还是放弃治疗？ 父母和爱人落水，你该救那个？……

从这个意义上而言，“谷李大战”中AlphaGo即便最终是胜利的结果，从人工智能史上看只不过是个美丽的小插曲而已。

李彦宏曾在百度一次Summer Party上的演讲上勾勒了一个关于人工智能的更科幻式未来，“我期待着有一天，人们可以不再需要电脑、不再需要手机，只要把一个小小的芯片植入你的脑子，你就可以无所不知、无所不能”。科学家们则将机器变得超级聪明、比人脑聪明的这一时刻叫做“技术奇点”。

雷·库兹韦尔在《奇点临近》一书中预测了这一时刻。

读过本书的人都知道，当所谓的“奇点”临近，最终在某拐点处急剧加速，量变到质变颠覆人类世界的面貌。书中也写道，迎来这一转折点时刻必然离不开三项技术的曲线法发展——除却人工智能，奇点的临近还要倚赖基因工程、纳米工程的发展。

无疑作为驱动力之一的人工智能未来将迎来强大爆发力。彼时，或将迎来比人类更聪明的超级人工智能出生的时刻。有人说，这样的时刻对人类而言，“就像一个全能的上帝降临地球一般”。

王小琉（个人微信wangxiaoliu203406），微信公号“王小琉”。科技专栏作者，前中央媒体人。

智能硬件体验者；IT＆科技领域观察者、记录者、评论者。