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[摘要]“我們已經收購瞭多傢機器人公司，我們打算把深度學習技術應用到機器人身上。”
騰訊科技訊 過去幾天，谷歌(微博)DeepMind的人工智能（AI）AlphaGo多次戰勝傳奇圍棋選手李世石，這是人工智能研究史上的重大裡程碑。圍棋曾被認為太復雜，計算機不可能掌握，但DeepMind利用機器學習和神經網絡賦予瞭AlphaGo像世界一流棋手那樣進行判斷和執行策略的能力。
然而，這些全球最聰明的人才研發人工智能的目的不僅僅是為瞭在棋類遊戲上打敗人類。DeepMind的研發工作在人工智能領域有著重大的影響，其所使用的深度學習技術有可能會徹底改變你周圍的一切，包括你使用手機的方式、你駕駛汽車的方式 或者汽車運載你的方式。
首先，Go可能仍然不完美，有需要改進的地方。在上周李世石敗給AlphaGo之後，現年18歲、世界排名第一的中國圍棋選手柯潔似乎對自己獲勝的機會持謹慎樂觀的態度，他說：“我有60%的獲勝幾率”。更多的圍棋選手則表示他們希望盡量多地瞭解AlphaGo，畢竟它隻公開參加瞭幾場比賽，且運用瞭非傳統的進攻策略。AlphaGo最終可能會向公眾發佈，所以，如何柯潔真的在將來某一天迎戰AlphaGo，這也不是什麼讓人感到出乎意料的事。李世石被選上是因為他的標志性地位和長期圍棋生涯，但柯潔被認為是水平更高的棋手。DeepMind創始人戴密斯 哈薩比斯（Demis Hassabis）稱其公司計劃測試一個完全不接受人類訓練的版本，程序將完全依靠自學。
但是無論如何，計算機能否打敗人類圍棋手的懸念現在已經塵埃落定。至於信息完全呈現在面前的遊戲 比如在圍棋中，所有的數據都擺在棋盤上 已經沒有什麼需要進一步探索的瞭。但對於那些無法獲取所有相關數據的遊戲，比如多人無限制撲克，人工智能仍然有困難。人工智能下一步征服的目標可能是電子遊戲。在過去的幾個星期，我多次聽到暴雪娛樂的實時戰略遊戲《星際爭霸》被提起。鑒於這款遊戲在韓國一直很受很歡迎，我們不難想象，有一天人工智能會在這裡跟人類進行《星際爭霸》對決。
我在上星期跟哈薩比斯談到瞭這個，他似乎願意看到有這麼一天。然而，他還表示，DeepMind隻對跟研發遇到的主要問題有關的遊戲感興趣。“從某種程度上來說，這些遊戲是非常有用的試驗床，可以檢驗我們的算法是否有效。再通過測試之後，我們會進一步用這些算法解決現實世界的問題。”
這些問題的解決需要更高的機器學習速度和數據處理效率，因而人類的決策制定也會從中受益。機器學習技術和深度神經網絡已經在谷歌得到廣泛使用，比如用於搜索和無人駕駛汽車項目。從AlphaGo得到經驗可以促進這兩種技術的發展，大傢都將不知不覺地從中受益。
計算機科學傢傑夫 迪恩（Jeff Dean）被許多谷歌員工認為是公司裡最聰明的人。他負責主管Google Brain深度學習研究項目，並帶頭將這種概念應用到谷歌的許多產品中。全新的深度學習神經網絡“RankBrain”現在成為瞭谷歌搜索結果排名的第三大信號 迪恩不願意透露前兩大信號 谷歌認為這是兩年來搜索排名最大的進步。機器學習還被用於一些直接面向用戶的產品上，比如Google Photos搜索和為Gmail自動生成回復。
谷歌主要的收入來源是根據搜集來的數據發放廣告。顯而易見，那些能提高數據搜集效率的技術最吸引谷歌。我問迪恩，機器學習是否會有助於谷歌的核心業務或者幫助谷歌打入新領域。他回答說：“我認為兩者皆有可能。我們將使用這些技術改善我們的核心產品。在許多境況下，對數據的理解程度越深就越能幫助我們打造新功能，我們也就能推出以前不可能推出的有趣新產品。”
我問谷歌執行董事長埃裡克 施密特（Eric Schmidt），機器學習將如何促進公司的業務。他回答說：“我們在做很多的搜索，投放很多的廣告，擁有很多的用戶和數據中心，用很多的人在使用谷歌計算，使用谷歌的安全軟件。當你擁有數量龐大的用戶，你就可以使用機器智能監控信號，提高效率。”
“我認為我們可以將這種技術運用到所有領域，”施密特繼續說道，並引用瞭谷歌傳統的搜索和廣告業務、無人駕駛汽車和健康部門Verily作為例子。“這種技術可以被運用到Alphabet所有子公司的項目中。”
除瞭跟Brain項目保持聯系之外，DeepMind跟谷歌其他部門保持相對的獨立性。哈薩比斯說：“我們對自己的研究有很大的自由空間，當然，我們實際上也參與許多谷歌內部產品的研發，但這些產品尚處於早期研發階段，我們還不能透露。”哈薩比斯還表示，Brain的項目研發周期要比DeepMind項目短一些，而且Brain處在矽谷，其產品更受關註。
DeepMind下一步要做的是什麼呢？我需要強調的一點是，AlphaGo不是DeepMind唯一項目，也不是最大的項目 DeepMind擁有幾百名員工，但隻有15名員工在從事AlphaGo的研發。DeepMind的最終目標是智能助手、醫療和機器人。另外，盡管AlphaGo隻是針對圍棋開發的系統，但其原理可以被應用到現實問題中。
哈薩比斯預測，在未來幾年裡，我們將用靜電機出租上采用瞭高級機器學習技術的智能手機助手。“一開始差別可能難以覺察，但某些方面會變得更好。再過四五年，智能助手的功能將會有很大的進步。”
“我想我們都希望這些智能助手會真正變得智能，會根據情景進行判斷，對你需要做什麼更瞭解，”哈薩比斯說道，他認為這樣的系統應該以學習技術為基礎，而不是跟隨預先設定的對話模式。“當前的大部分智能助手都不大實用 你一旦偏離預先設定的模板，智能助手就變成廢物瞭。所以，我們要讓智能助手變得更具有適應性，更加靈活，更加可靠。”
醫療是更長遠的目標。DeepMind已經宣佈跟英國國民保健署（National Health Service）合作，但到目前隻推出一款基本的數據跟蹤應用。哈薩比斯稱他們的第一步目標是讓國民保健署習慣使用手機軟件，然後再推出更高級的應用。
IBM已經依靠認知學習平臺“Watson”進入瞭醫療領域。Watson一開始隻是一臺超級計算機，曾參加美國智力遊戲Jeopardy!，挑戰兩位最優秀的人類選手，現在已經被轉移到雲端。IBM已經跟Memorial Sloan Kettering癌癥中心合作讓Watson在泰國和印度的兩傢醫院協助醫生診斷乳腺癌、肺癌和結腸直腸癌。盡管Watson自身不會診斷疾病，但它能夠找到醫生應該進一步認真檢查的地方，並提出治療方案。
“我們正在訓練Watson查出異常的能力，”Watson Health副總裁凱西 麥克格洛迪（Kathy McGroddy）說。“Watson多年來一直在學習圖像分析，我們收購瞭Merge Healthcare公司，其圖像數據將加速這種學習。所以，Watson以後不僅能監測到醫學圖像中的異常，還能結合從病人的健康手環中獲取的更多信息作出判斷。”
人們目前討論最熱烈的人工智能應用實例當屬機器人，盡管這種目標仍非常遙遠。谷歌在這一領域非常活躍，不僅收購瞭波士頓動力等多傢機器人公司，還在開展無人駕駛汽車項目。傑夫 迪恩說：“我認為機器人是人工智能技術用於實踐的很好例子。我油煙處理機租賃們已經收購瞭多傢機器人公司，我們打算把深度學習技術應用到機器人身上，這是非常有意思的一個方向。”
哈薩比斯表示他還沒有考慮做機器人。“無人駕駛汽車也是一種機器人，但目前隻是狹義上的人工智能。比如，特斯拉汽車使用瞭基於深度學習的現有計算機視覺技術。”哈薩比斯認為將來的深度學習機器人將能打掃房屋，照顧老年人，但很顯然做到這一點尚需時日。
AlphaGo的勝利吸引瞭全世界的目光，讓人們再一次對人工智能產生興趣。
但也有人對此感到不安。在過去一周報道AlphaGo的過程中，我看到瞭人們對此事的不同反應。有人對李世石的表現感到失望，有人對計算機又在一個領域戰勝人類感到害怕。這些都可以理解，但他們油煙處理機出租都沒有看到事情的本質。是實實在在、活生生的人創造瞭AlphaGo，解決瞭人工智能領域最重大的挑戰之一。DeepMind所獲得的成就將產生深遠的影響，將會改變我們的生活方式。
正如谷歌董事長施密特在比賽的開幕儀式上所說的那樣：“無論比賽結果如何，勝者都是人類。”（翼飛）
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