产业淘金：从围棋到德州扑克 人工智能应用拓宽

　　加拿大与捷克研究人员开发了扑克机器人，它已经在一对一比赛和无限下注德州扑克比赛中打败了人类职业玩家，扑克机器人的胜利标志着AI取得了新的突破。而就在不久之前，阿尔法狗升级版横扫围棋界高手，百度大脑战胜最强大脑，人工智能在越来越多的领域超越人类。

　　研究人员称，程序用“逼近法”打败了人类对手，“逼近法”与直觉有点相似。密歇根大学游戏理论与AI教授迈克尔·韦尔曼认为：“如果真是这样，意味着游戏AI取得了明显进步。首先，它是一个里程碑，AI在游戏中打败了扑克职业玩家。其次，它将一些新创意结合在一起，开创了激动人心的新方法。

　　密歇根大学韦尔曼认为，扑克是一种复杂的游戏，采用新技术之后，系统碰到各种情况都可以有效应对，这是新的突破；以前要绘制整个树，将各种可能性找出来。通过观察扑克玩家在多次对决中赢得的金额，系统可以评估玩家的表现，而不是根据桌面上的下注额判断。与优秀的职业选手相比，DeepStack的胜率高了大约9倍。

　　2017年伊始，人工智能行业热点事件不断。AlphaGo的升级版本以神秘Master的身份亮相，横扫国际围棋大师，连胜60场，紧接着百度大脑在《最强大脑》节目中挑落人类脑力精英。

　　就在已经过去的2016年，相信大家也记忆犹新。2016年3月，谷歌旗下的人工智能系统AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，震惊全世界，成为计算机发展史上的里程碑事件。这一事件也实现了人工智能的全民科普，全世界的目光都开始向人工智能聚焦。

　　AlphaGO玩的棋类游戏，计算机也很早就超越人类。计算机下棋的原理是蒙特卡罗树搜索，每一步都计算可能，算出结果，选出最优解。围棋成为人类最后的堡垒，是因为围棋的棋盘太大，变化可能太多。算清围棋的每一路变化还不可能。AlphaGo的成功攻克了人类的逻辑思维，但是层次并不高，中国和日本都在短期内做出类似的高水平围棋人工智能。AlphaGo的宣传意义大于技术价值，它更大的意义在于利用围棋对全社会做了人工智能的启蒙，它让大家开始关注人工智能。

　　百度在《最强大脑》上展示超越人类的人脸识别技术，在人工智能方面远比AlphaGo复杂。百度大脑的人脸识别是基于积层神经网络的，人工智能应用于人脸识别是一层一层神经网络的判断。

　　但无论是阿尔法狗还是百度大脑，这些事件正吸引着全球目光，对于人工智能技术的普及有着功不可没的宣传作用，也为资本投资埋下了伏笔。

　　2016年，全球市值最高的五家公司第一次全部花落科技公司：Apple、Alphabet（Google母公司）和Facebook，以及Microsoft和Amazon。这一里程碑式的节点向世人昭示：全球的经济在大转型。这五家全球市值最大的科技公司的产品技术发展路径和方向，都指向一个共同目标：人工智能。

　　苹果已收购了15家人工智能公司，并将其人工智能技术融入到各种产品之中，以机器智能和平衡个人用户的隐私为主，具体在Siri和无人驾驶汽车领域布局，苹果还宣布与IBM共同开发人工智能健康数据平台。

　　Google在人工智能领域布局很广，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。

　　微软认为“对话即平台”ConversationsasaPlatform（CaaP）时代已经到来，致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域。

　　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PrimeAir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%。

　　这五大科技巨头雄居浪潮之巅、遥领时代之先，他们的主攻方向明白无误地向我们昭示出后互联网时代的科技发展趋势。

　　国内巨头也不甘示弱，在云栖大会北京峰会上，阿里云宣布推出人工智能ET。ET基于阿里云强大的计算能力，目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能，能够在交通、工业生产、健康等领域输出决策。未来ET还将不断地迭代，提升感知能力以及对各行业的适应能力。科大讯飞之前也退出了具有智能对话与情感表达功能的智能语音机器人-小柔。百度深度学习实验室高级总监林元庆近期透露，在9月1日百度世界大会上，百度效仿谷歌、Facebook等公司的做法，向公众放开多项人工智能技术。可见，无论国内国外，巨头对于人工智能行业的布局正在加码。

　　未来3-5年人工智能以完成具体任务的服务智能为主要趋势，数据化程度高行业将率先启动。在服务智能情景下，数据可得性高的行业，人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。安防、医疗、金融、教育、零售等行业数据电子化程度较高、数据较集中且数据质量较高，因此在这些行业将会率先涌现大量的人工智能场景应用。