上個月29日晚，內(nèi)陸圍棋對弈網(wǎng)站弈城網(wǎng)出現(xiàn)一個新用戶Master，向各路高手挑戰(zhàn)。Master從名氣較小的棋手開始，接連戰(zhàn)勝5名四至六段的棋手，次日再接再厲，兩次擊敗世界排名第一的九段棋手柯潔。直到1月3日，Master已擊敗包括柯潔、古力、陳耀燁、羋昱廷、唐韋星、韓國排名第一的樸廷桓、日本第一的井山裕太等頂級高手。

落敗的世界冠軍古力，在微博懸賞10萬元獎金獎勵第一個戰(zhàn)勝M(fèi)aster的棋手，但至今還沒有人能夠拿走這筆懸賞。4日，Master繼續(xù)在網(wǎng)上挑戰(zhàn)，在與陳耀燁的比賽中，由于陳斷線時間太久而被系統(tǒng)判和棋，Master連勝紀(jì)錄也因此被尷尬終結(jié)。下午，64歲的中國棋圣聶衛(wèi)平迎戰(zhàn)Master，但仍然阻止不了Master的第54勝，雙方戰(zhàn)到第254手，執(zhí)白的聶衛(wèi)平以7目半較大劣勢落敗。

賽后Master用繁體字在屏幕上留言“謝謝聶老師”，聶衛(wèi)平則稱輸?shù)挠悬c(diǎn)可惜，“Master確實(shí)非常厲害，但對人類高手百戰(zhàn)百勝有點(diǎn)夸張，我看有些它的對手就是被它嚇?biāo)赖?，僅百余手就崩潰，已經(jīng)不能用技術(shù)原因來評判了”。

據(jù)香港《明報》1月5日報道， Google屬下的AlphaGo團(tuán)隊正式聲明，Master是其最新測試版本。從去年的Alpha Go到Master，人類棋手接連被AI棋手擊敗，這無疑標(biāo)準(zhǔn)著人工智能時代的來臨。

筆者在去年《解碼財商》節(jié)目中曾專門講解過Alpha Go，下面請看視頻。

Alpha Go，昵稱“阿爾法狗”，其所用到的是人工智能技術(shù)。我的博士學(xué)位課題就是人工智能，現(xiàn)在的人工智能技術(shù)，能夠在圍棋領(lǐng)域中有如此大的應(yīng)用，比我當(dāng)年要強(qiáng)得太多。此外，我自己也是一個圍棋愛好者，所以在整個這個阿爾法狗這五局中，我一直都在跟蹤棋譜，它所表現(xiàn)出來的強(qiáng)大的計算能力和大局觀。確實(shí)讓很多圍棋愛好者，都感到非常吃驚。

在阿爾法狗里面用到一些深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，以及它為什么在圍棋中，有如此大的轟動效應(yīng)，包括它未來的一些主要的應(yīng)用是什么？

在阿爾法狗之前有一個著名的下棋軟件，叫做“深藍(lán)”。“深藍(lán)”贏了國際象棋之后在圍棋領(lǐng)域中，依然沒有什么突出表現(xiàn)，直到過了二十年之后，那么谷歌利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，解決了這個問題。阿爾法狗所表現(xiàn)出來的強(qiáng)大的大局能力，和它的中盤的攻殺能力，真的是絕大多數(shù)的職業(yè)選手所不能比擬的。很多職業(yè)選手，在評判的時候，一開始都說這個阿爾法狗落后了，但是不知不覺走到中局之后，阿爾法狗它就贏了。它下“錯”了很多棋，而這些棋讓職業(yè)選手無法理解，而下了幾十步之后，大家突然發(fā)現(xiàn)，哎呀，原來這一手棋，在幾十步之前就下得如此之精妙，可以說阿爾法狗在整個大局觀的判斷上，已經(jīng)超越了人類。

圍棋專業(yè)人士認(rèn)為，直覺是人類最強(qiáng)的地方，比機(jī)器強(qiáng)，而這一次毫無疑問，阿爾法狗通過它的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，它在大局觀方面，反而戰(zhàn)爭了人類。

深度學(xué)習(xí)我們來看這張圖，這張圖叫做“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。普通的計算機(jī)叫做馮·諾依曼機(jī)，輸入然后全部放到存儲器里去，由存儲器交給中央處理器處理，處理出結(jié)果后，再通過輸入輸出設(shè)備傳到外面。這是一個串行的工作流程，但是串行的工作流程，就意味著計算能力永遠(yuǎn)不可能得到無限發(fā)展。所以馮諾依曼機(jī)遇到大型計算之后，就表現(xiàn)出計算能力的弱點(diǎn)。

當(dāng)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，相當(dāng)于可以用幾十億臺計算機(jī)，組建成一個人類大腦。其原理跟人來大腦的原理一樣，當(dāng)有信號輸入之后，大腦通過神經(jīng)元跟神經(jīng)元之間的連接，通過改變它連接的強(qiáng)度來存儲知識的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到的原理也是一樣，只不過它是由幾萬臺，甚至幾十萬臺小的計算機(jī)所構(gòu)成的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際上已經(jīng)問世八十多年了，但是為什么只到最近這五年才突然火了起來呢？

有兩個原因。

第一個叫大數(shù)據(jù)。在二十年前沒有互聯(lián)網(wǎng)大量收集數(shù)據(jù)情況下，深不學(xué)習(xí)沒有足夠的樣本的。現(xiàn)在當(dāng)有了大量數(shù)據(jù)后，就有大量知識可以傳授給它，就很容易學(xué)習(xí)。阿爾法狗學(xué)了幾十萬盤，每天晚上還自己要跟自己學(xué)，它僅僅八個月的時間，就從對圍棋一竊不通，而成為世界頂尖的高手，這就是因?yàn)橛写罅康钠灞P，有大量的歷史上棋譜交給它去學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在的Master屬于在線版，全世界的圍棋愛好者與它對弈，那其能夠?qū)W習(xí)到的更為強(qiáng)大。

第二個就是，目前的計算能力有極大的提高。人工智能對計算的要求能力太高了，在剛誕生的時候，很多人用它來做機(jī)器翻譯，做文本分析，做語言處理，但是當(dāng)時的效果差強(qiáng)人意我十幾年前做博士課題的時候，那時候人工智能的效果很差，那時候還是486，用很普通的小計算機(jī)去做，當(dāng)然很難實(shí)現(xiàn)。但是最近五年，計算機(jī)的能力，和它的系統(tǒng)的可靠性，獲得了極大的提高，現(xiàn)在都已經(jīng)到了云計算時代，一萬臺機(jī)器不夠，用五萬臺、五十萬臺去計算，這么強(qiáng)大的計算能力，這是一般的人類所不能比擬的。

所以這就是深度學(xué)習(xí)，它之所以能夠成功的兩大原因。其真正的原理就是仿造人的大腦，并且有更強(qiáng)大的計算能力。通過這個案例就會發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)就是用計算機(jī)做成人類的大腦。傳統(tǒng)計算機(jī)再強(qiáng)，只是一個小神經(jīng)元。但幾十萬臺計算機(jī)并在一起，可以變成一個人類大腦，而大腦的數(shù)量，還在不斷提升，這就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這也是阿爾法狗、Master的原理。就算這個這次李世石、聶衛(wèi)平?jīng)]有輸，只要進(jìn)一步增加計算能力，遲早有一天一定會超過人類，因?yàn)樗挠嬎隳芰υ诓粩嗟靥嵘?/span>

第一個是投資概率。其實(shí)投資領(lǐng)域很早就在用人工智能去做這樣的事情，這就是量化投資。阿爾法狗、Master可以從大量的棋盤中，學(xué)習(xí)圍棋，能夠精確地判斷出每一手棋的價值，以及它成功的概率。那想象一下，是不是可以把它用來選擇股票呢？有幾千只股票，全世界有幾十萬只股票，在幾十萬只股票中是不是能夠算出概率，找出其中更加有優(yōu)勢的那些，更有可能會漲的那些股票呢？或者說更有可能跑贏大盤的股票呢？這個簡單的概率問題是深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢。

第二個是降低投資成本。在做交易下單時，如果有一個股票漲停，很多傳統(tǒng)股民可能就直接就打板。但還有一種方法，把它拆成很多塊，通過一種方式來預(yù)測，下午的價格可能比上午更好更低一點(diǎn)。可以下午多買一點(diǎn)，上午少買一點(diǎn)，可以降低交易成本。這叫做算法交易，該技術(shù)已經(jīng)非常成熟。

第三是對大盤漲跌判斷。很多人看到圖像，會覺得大盤好像該漲了，底部方向該漲了，或者頂部紅三兵、三只烏鴉的圖像，這其實(shí)是一種模式識別，與棋盤中的大局判斷，原理一樣。阿爾法狗既然能夠判斷出大局，它毫無疑問也判斷出這樣的一個股市，或者金融市場的大局。

從原理上來說，深度學(xué)習(xí)技術(shù)用于金融投資，就是量化投資，在國外已經(jīng)發(fā)展了十幾年了，而在中國目前最近的幾年也剛剛起步。事實(shí)上，國際大型金融機(jī)構(gòu)，比如橋水基金、摩根士丹利、高盛等等大機(jī)構(gòu)，都在大量招聘有人工智能背景的專業(yè)人士，加入他們的金融分析團(tuán)隊。

人類從工業(yè)革命開始，到阿爾法狗之前的兩百多年，人類的所有科技進(jìn)步，是以提升人的四肢的力量為目標(biāo)。我們發(fā)明的汽車取代了人的腿，發(fā)明的飛機(jī)取代鳥的翅膀，讓我們可以在空中飛。發(fā)明的冰箱、洗衣機(jī)都取代手幫我們干活，這都是體力上一個提升。對于人的智力的提升，在阿爾法狗之前非常少，但僅僅是取代人類體力的科技進(jìn)步，就帶來了社會如此巨大的變化。如果說過去的兩百年，是以提升人的體力為目標(biāo)，在未來可能就是以提升人的智力為目標(biāo)了，這次阿爾法狗和Master，足以說明人工智能已經(jīng)走上歷史舞臺。

那么人工智能和之前人類成果的結(jié)合路徑有哪些？

一是人工智能與機(jī)械相結(jié)合，其成果是機(jī)器人。

我之前的節(jié)目，有講過谷歌的機(jī)器人，你把它放倒了，它能夠自動起來，谷歌的機(jī)器狗，被踢一腳都不會倒，其中用到的就是人工智能技術(shù)，因?yàn)橐獙χ車倪@個環(huán)境做判斷，然后進(jìn)行精確計算，指揮機(jī)械臂膀，到底向前還是向后，還是向左向右，那么這個需要用的是強(qiáng)大的計算能力，雖然看上去是機(jī)器的一個動作，其實(shí)它里面背后，是機(jī)器的大腦在起作用，實(shí)際上就像人類，倒地之后，最終怎么能夠爬起來，是大腦發(fā)布指令，讓我們手和腳做相應(yīng)的反應(yīng)，這是人工智能跟機(jī)械相結(jié)合。

二是人工智能和汽車相結(jié)合，就是無人駕駛。谷歌一直再說無人駕駛，我在前面節(jié)目中也專門講過一期關(guān)于新一代汽車，未來無人駕駛，在路上什么時候剎車、轉(zhuǎn)彎、?？?、判斷標(biāo)志、判斷安全距離等等，這些也都需要用到人工技術(shù)，這是第二。

三是，人工智能和語言相結(jié)合，現(xiàn)在流行的就是微軟小冰。我曾在之前的節(jié)目專門講過微軟小冰，系微軟研究院所開發(fā)的聊天機(jī)器人，能夠跟你說話，陪你聊天，給你講故事，給你報天氣預(yù)報等等，用到也是人工智能技術(shù)。小冰也是從歷史上，幾千萬個網(wǎng)友中，所出說出的話提煉出來，然后通過一種算法，然后反饋給用戶。如果和語音相結(jié)合就是語音識別技術(shù)，比如大家經(jīng)常使用的微信，用一個科大訊飛的云輸入法，說出的話能夠自動轉(zhuǎn)化成文字，而轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確率有95%以上，用的也是深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

通過這些案例，我們會發(fā)現(xiàn)，人工智能實(shí)際上在近五年中，有了很大的應(yīng)用，包括現(xiàn)在的蘋果、支付寶，都提出要刷臉支付，或者刷手支付，刷指紋支付，其核心技術(shù)都是人工智能技術(shù)，也就是深度學(xué)習(xí)的算法。

那么未來人工智能，還有哪些更大的應(yīng)用呢？

第一個是醫(yī)療這個領(lǐng)域。谷歌表示，阿爾法狗既然可以早八個月的時間，從對圍棋一無所知，而成長為一個頂尖的圍棋高手，那么它是不是也可以從一無所知，成長為一個高明的醫(yī)生呢？從技術(shù)上講完全沒有問題，其實(shí)在醫(yī)學(xué)界早就有了類似應(yīng)用，叫專家系統(tǒng)。當(dāng)時只能夠給醫(yī)生做一些輔助的決策，過去十幾年也沒有得到太廣泛的應(yīng)用，主要就是因?yàn)閷W(xué)習(xí)能力太弱了，但以阿爾法狗這樣強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，并且普以大量的案例，或許沒多久就能夠成長為一個全世界最高明的醫(yī)生，它什么都懂，各種各樣疑難雜癥，它都明白，技術(shù)上可以做到。

這個技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，毫無疑問能真正改變?nèi)祟?。目前的看病難、看病貴問題，是因?yàn)獒t(yī)療資源稀缺，而需求巨大，供需之間缺口很大，讓人人都能夠享受很低價、高效的醫(yī)療，不太可能。如果將來有一個阿爾法醫(yī)生，從技術(shù)上完全能夠做到。想象一下，五年后我們每個人身上會帶一個手表，比如蘋果或華為的智能手表，這個手表更多的是對生理的行為，各種各樣的指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控，而它直接連入類似于像阿爾法醫(yī)生這樣的中央系統(tǒng)。假如說我不舒服了，我直接通過語音控制，對手表說有點(diǎn)不舒服，幫我咨詢一下。系統(tǒng)就直接會把身上的各種指標(biāo)，如血壓體溫等傳到中央服務(wù)器去，然后系統(tǒng)迅速返回。反饋說可能是感冒了，現(xiàn)在在自拍一張，然后就用手表，然后對應(yīng)臉部，或者舌頭，什么地方跟一下指引自拍一張，把它傳過去之后，系統(tǒng)那邊可能就給我更進(jìn)一步的診斷結(jié)果，就是說你的情況95%可能是普通的感冒，那么你現(xiàn)在只要吃一?？堤┛司涂梢?，那么出門往右拐50米就是一家藥房。

隨著人工智能的發(fā)展，我們看到的就是這樣的場景。在這種情況下90%的病，不需要去大醫(yī)院看病。將來寶貴的醫(yī)療資源，將用在一些疑難雜癥上，真正需要高級服務(wù)的疾病才去醫(yī)院，普通的疾病，可以通過計算機(jī)看病。這可能是解決看病難、看病貴的一個重要技術(shù)方法。

事實(shí)上，人類的很多社會問題，最終都通過科技進(jìn)步解決。一百多年前，紐約曾經(jīng)舉辦過一次聽證會，討論怎么解決馬車污染的問題。最后這個問題怎么解決呢？是靠汽車，因?yàn)榘l(fā)明了汽車取代了馬車。將來怎么解決霧霾的問題，一定是新能源汽車，以新技術(shù)的革命取代舊技術(shù)。五年、十年之前，春運(yùn)是個老大難問題，但現(xiàn)在春運(yùn)問題已經(jīng)明顯緩解了?？赡茉龠^五年之后，隨著高鐵的升級和普及，春運(yùn)都不是難題。很多社會問題，是靠科技進(jìn)步來解決的。所以看病難、看病貴，很可能最終是通過人工智能技術(shù)來解決這個問題，我認(rèn)為這也是人工智能最值歡欣鼓舞的一個應(yīng)用。

第二塊是科學(xué)中的應(yīng)用。這次阿爾法狗體現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)結(jié)果產(chǎn)生了很多的下法，而這些下法，職業(yè)棋手都看不懂，并且到最后才發(fā)現(xiàn)，它的下法確實(shí)高明，也就是說它通過傳統(tǒng)的知識，自己學(xué)習(xí)出了更加高級的知識，它并不僅僅是將傳統(tǒng)知識的一個復(fù)制，而是升級了。

那么有沒有可能，把人工智能技術(shù)，用于科學(xué)計算呢？比如說物理學(xué)，把大量的物理學(xué)定律輸進(jìn)去之后，它有沒有可能自己開發(fā)出，升級出自己新的物理學(xué)定律呢？對吧？三百年前牛頓，牛頓的物理學(xué)，《天體力學(xué)》改變了我們?nèi)祟悾话俣嗄陳垡蛩固沟倪@個《相對論》，又將牛頓力學(xué)大大提前了，但是愛因斯坦到死都沒有能夠解決統(tǒng)一場論的問題，那說不定到時候弄個阿爾法物理，它就可以解決呢？從理論上講，好像不是沒有這樣的可能性，所以我也非常期待，這個人工智能在這個領(lǐng)域中，有更加廣泛的應(yīng)用。

第三個應(yīng)用，可能不是那么美好，就是軍事應(yīng)用。傳統(tǒng)的軍事的指揮，靠人腦指揮，中間有太多的不確定性因素。戰(zhàn)爭中，指揮大軍往里沖，很可能就把很多士兵都會犧牲。但通過阿爾法狗，來對整個棋盤，整個戰(zhàn)局上做推演，可以精確地指揮，甚至指揮到每一個士兵，某個士兵向左爬五步，某個士兵向前沖四步，指揮到這種細(xì)節(jié)，是人類所不可比擬的，特別是谷歌機(jī)器人，可以像人一樣奔跑之后，非常恐怖，如果在這種機(jī)器人身上裝上機(jī)槍，裝上機(jī)器的話，它完全可以組建成無敵的軍隊，這樣的軍隊在阿爾法狗的這個指揮之下的話，可能一天之內(nèi)，就造出上百萬這個軍隊，沒有一個國家可以抵抗這樣的軍隊，當(dāng)然我不希望看到這一天了。

這次阿爾法狗、Master的這個結(jié)果，應(yīng)該說大大出乎人類的意料，可能真的是人工智能的爆發(fā)呈增長時代已經(jīng)到來了。

我們來看一張圖，可能很多人在朋友圈都看過就是說這個圖，我們?nèi)祟惖奈拿?，可能正處在這樣一個節(jié)點(diǎn)，可能正處于一個文明的指數(shù)性的一個增長時代，其實(shí)過去四十年，特別是中國人的生活，已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，改變生活的絕大多數(shù)的東西，都是過去四十年才有的。一百年前的清朝末年的人，生活跟兩千年前秦朝的人，其實(shí)沒有什么區(qū)別。但是我們跟四十年前的區(qū)分，就如此之巨大，說明我們?nèi)祟惖奈拿?，正在一個加速發(fā)展過程中，那么當(dāng)這個阿爾法狗，代表的人工智能高度增長之后，可能我們會迎來另外一個高速成長的文明。

看到人工智能的進(jìn)步，我也非常興奮，因?yàn)檫@是我的專業(yè)。阿爾法狗的原理，它是深度學(xué)習(xí)，它相當(dāng)于用計算機(jī)構(gòu)建了一個人的大腦。那么將來這個大腦會變得越來越強(qiáng)大，它可能會成為地球大腦，就像百度大佬計劃中所說的，它就是整個人類的大腦，它可以幫我們做各種各樣有關(guān)腦力才能做的事情，我們將會從一些普通的、繁重的腦力勞動中解脫出來，那么人類文明，也會得到一個更大的一個發(fā)展，那么人工智能，讓我們?nèi)祟愖兊酶用篮谩?/span>