贏了人類一場不過癮，阿爾法狗今天又贏了一場。3月10日，谷歌的人工智能系統Alpha Go挑戰世界圍棋冠軍李世石又一次勝出。和第一場勝利之後人類的驚歎、震撼、懷疑相比，第二場輸給機器人之後，人類似乎已經不得不承認一個事實：至少在圍棋領域思維已經難以匹敵機器。
儘管在一些機械運動領域，人類早已被機器取代。但在涉及思維領域，人類仍固執的認為，思維將是機器無法突破的最後堡壘。但那些程序猿和工程師們並不這麼認為，於是一代代創新性的機器人不斷被創造出來，打破人們的成見。
阿爾法狗只不過是向人們證明，機器的學習能力已經足以在圍棋等人類自認為最為複雜的遊戲中取勝。李世石敗給AlphaGo的背後，是人性與機器的較量。也許真正讓人感到害怕的不是AlphaGo的棋力，而是它的沒有情緒、不知疲倦、沉著冷靜。這與AI無關，是機器的本性。
不過，這場人機大戰背後，真正的贏家並非勝了兩局的阿爾法，而是其背後的“主謀”谷歌。在討論這個另類的“主謀”之前，我們有必要先來認識一下這場大戰的主角之一“Alpha Go”。
經過昨天和今天的兩場大戰，阿爾法可以說已是全世界最受關注的“網紅”，但是對它真正瞭解的人恐怕並不多，在這裡簡單介紹下阿爾法走紅之前的一些情況。
Alpha Go（中文名：阿爾法，暱稱：阿爾法狗），是一款圍棋人工智能程序，它是由由谷歌（Google）旗下Deep Mind公司的戴維·西爾弗、艾佳·黃和戴密斯·哈薩比斯與他們的團隊開發。
這個程序是利用深度神經網絡加蒙特卡洛算法，對成千上萬的世界圍棋大師的棋譜進行蒐集，深度學習，由機器自身判斷，圍棋佈局。它是至今在人工智能方面最先進的機器。
對戰李世石走紅之前，在今年1月份，Alpha Go即以5比0橫掃職業二段樊麾，這是第一次職業棋手在這種比賽中落敗。從那以後，Alpha Go名聲大噪，谷歌隨後宣佈Alpha Go將與世界圍棋最頂尖選手李世石對決。
谷歌為這場人機大戰贊助100完美金
於是，在這場全球關注的對決中，我們都知道了阿爾法狗、知道了谷歌人工智能，也就是這場人機大戰背後真正的“主謀”和贏家。對谷歌來說，這可看作是以以最小代價獲得最高推廣效果的經典之戰。上一次阿爾法戰勝歐洲冠軍樊麾之後，谷歌市值漲了200億美元。這一次對戰世界冠軍股李世石，對市值能帶來多大的提升還尚不可知。
阿爾法狗能戰勝李世石，源自谷歌在人工智能領域的長久佈局。數據顯示，僅2013年穀歌就收購了8家機器人公司，比如造機器人的Boston Dynamics，造無人車的Stanely 團隊，甚至今日戰勝李世石的AlphaGo，也是谷歌去年收購的公司DeepMind所研發。
去年11月，谷歌還推出了開源工具TensorFlow，打算把人工智能相關的知識和經驗向大眾分享。TensorFlow是一種機器學習系統，從智能手機到大型數據中心服務器都能使用。
實際上，機器學習系統只是人工智能技術的冰山一角。谷歌保留下來的東西還有很多，比如說海量的數據，比如說運轉這一系統的強大網絡化計算機，比如說由調配算法的人工智能專家組成的龐大團隊。而賦予人工智能靈魂的，恰恰是谷歌沒有公開的東西。
作為搜索起家的谷歌，為何對人工智能如此熱衷？其實，谷歌在人工智能的使命是“將全世界的信息聯繫起來並給出最佳處理”，而人工智能技術正好應和了谷歌的技術需求。
其一，覆蓋更多的用戶使用場景。截止目前，谷歌已經在自動駕駛汽車、可穿戴技術（谷歌眼鏡）、類人機器人、高空互聯網廣播氣球、可檢測眼淚中血糖含量的隱形眼鏡、甚至是醫療領域都有所佈局。
通過以上這些技術，谷歌不再只是能獲得傳統互聯網上的數據，更能獲得個人健康、氣候、以及消費習慣等等方面的數據，這些數量大到超乎想像的直接或間接數據，會提供被谷歌稱為“利益關係證據”的信息，並被應用到自適應學習算法當中，而這些智能算法則在那些我們還不瞭解的領域當中提供了機會。
簡而言之，谷歌通過對全球數百萬用戶每天的搜索/網頁瀏覽習慣進行研究，谷歌很有可能在試圖預測未來。他們知道我們想要什麼，甚至在我們自己都沒有意識到的時候。
其二，夯實人工智能技術基礎，即研發更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。
尤其是深度學習，它是建造神經網絡，可以蒐集數據並作出反應，並可以逐漸積累對於物體外形或者聲音的認知理解。
例如AlphaGo與李世石對戰的這一場比賽，AlphaGo會把這場的圍棋對弈數據完全複製， 這意味著，自第二場起，李世石實際上是在與“自己”對弈，而機器又通過對弈將學習到更多的技巧並在較量中予以施展。
更重要的是，如果接下來的幾場較量，AlphaGo還是完勝李世石的話，足以說明谷歌人工智能的技術研究已經達到新高度。
其實，無論後面的比賽，AlphaGo能贏與否，谷歌都已經達到目的了。AlphaGo連續拿下2場勝利，意味著人工智已經到達了一個全新的高度，今後的市場潛力不可估量，而谷歌也很有可能會成為這一領域的獨角獸。
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