年初，“阿尔法围棋”横扫中韩等国顶级棋手，10月它又被自己的新版算法“阿尔法围棋－零”战胜。人工智能领域的一系列新现象、新突破，让人眼花缭乱、目不暇接。
无论是将人工智能称作“下一个风口”、“最强有力的创新加速器”、“驱动未来的动力”，还是关于它会不会比人类更聪明、甚至取代人类的争论，都说明人工智能又一次迎来发展高潮。
与以往几十年不同的是，人工智能这一轮高潮，是科技进步的水到渠成，也是与生活和工作相关的科技应用快速发展的结果，被嵌入十分广泛的生活场景中。有科学家因此认为，“我们或许将成为与人工智能真正共同生活的第一代人”。
不怕机器记性好，就怕机器会学习。像“阿尔法围棋”这样的机器自我学习技术基于三方面要素：互联网大数据、强大的运算能力以及 学习技术突破。它们共同造就了语音、人脸识别准确率的惊人提升，更加自然的人机对话，乃至可以像“阿尔法围棋”一样去找寻规律、自我决策，其中最核心的是 学习。
那究竟什么是 学习？一是通过算法给机器设计一个神经网络;二是通过大量标定的数据样本训练神经网络，让它认识外部世界。以前，一个应用要通过非常精确的算法来描述，但是今天，我们不知道该用什么精确模型来教计算机，只能拿非常多的数据样本让机器比对学习，举一反三。
具体到“阿尔法围棋”，它还使用了强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术。后者是一种启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。
只需要先教“阿尔法围棋”一些人类摸索出的基本下法，然后让它与自己大量对战，就可以飞速提升水平。而“阿尔法围棋”的最新版本“阿尔法围棋－零”具备了无师自通的能力，在没有人类知识与对决训练的情况下，“从零开始”自己与自己对弈，仅3天后就战胜了自己的前辈。
搜狗首席执行官王小川认为，识别、决策、生成是人工智能的核心应用。例如，在决策方面，人工智能可以帮助提高决策效率，提升商业效率。
“我们已经在金融、医疗和教育等方面看到这些应用。在识别和生成领域，人工智能的进展已使人机交互越来越自然，这也是我们感兴趣的领域。从历史趋势上看，机器在逐渐适应人，并已为人类分担了许多具体工作。”王小川说。
百度前首席科学家吴恩达、香港科技大学教授杨强等众多全球顶尖人工智能专家都认为，人工智能下一个重要突破口是“迁移学习”，这也是人工智能未来的发展方向。简单说，“迁移学习”类似中国成语里的“触类旁通”，就是机器将在一个领域学习掌握的技巧、经验和能力，迁移到一个新的有一定关联的领域里再应用，这样在新领域里，它就能省去大规模数据训练，只需一小部分数据就能迅速“成才”。当机器具备这种能力后，将使人工智能迈入全新层次。
按照人工智能“弱智能”、“强智能”和“超智能”的划分，当前乃至很长一段时间，人工智能还处于“弱智能”阶段，还只能局限在特定的封闭领域。比如，“阿尔法围棋”只能在封闭场景通过数据样本学习和对弈训练提高下棋能力，并不能发挥创造性。到了“强智能”和“超智能”阶段，人工智能就能像人类那样学习、决策和反思，解决不同领域的各种复杂问题。
尽管如此，仅靠当下的人工智能技术水平，人类就已经对机器的计算与“算计”产生高度依赖了。从购物网站的精准推送到电视剧的编剧、再到无人驾驶汽车，生活中的人工智能可谓无处不在。（人民日报）
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