时间：2023-05-29 18:02:03
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇柯洁人机大战，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
“不眠夜，且看且珍惜，大家欣赏我最后的三盘人机大战。”5月22日，与阿尔法狗2.0人机大战开赛前夜，柯洁更新了长微博，称“无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局”。
因为他相信，“未来是属于人工智能的。”
人工智能，Artificial Intelligence，英文缩写AI。在人工智能领域的经典教材，出版于2013年的《人工智能：一种现代的方法（第3版）》中，著名人工智能专家罗素和诺威格从4个方面对人工智能进行了定义，即：能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动的机器。
人机大战只是人工智能开始改变人们生活的一个小例子，事实上，以往只存在于科幻电影的未来世界，正在加速迎面而来，和现实热烈拥抱，甚至让人猝不及防。
“苹果Siri、新闻阅读软件、在线翻译等，都是人工智能技术的代表。”为人工智能摇旗呐喊的不止创新工场创始人李开复一人，微软CEO萨提亚・纳德拉、谷歌CEO桑达尔・皮查伊、百度创始人李彦宏、物理学家斯蒂芬・威廉・霍金……但凡人们叫得上名号的科技公司巨头、计算机科学家无不在向人们诉说着同样一个事实，“人工智能引领的第四次技术革命已经进入爆发的前夜”。
聚焦今天这个时间点，人工智能最耀眼的还是商业化的起步。随着国外科技大佬对于人工智能各种应用场景的开发，国内互联网三巨头BAT也在加速布局，一场真正的AI商业化战争，已经蓄势待发。
每一次技术革命都将带来全球竞争格局的重塑，这一次，中国幸运地与世界站在了同一条起跑线上。伴随着“人工智能”首次被写入全国政府工作报告，以及《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的出台，占据数据和场景优势的中国正在筹划部署人工智能的顶层设计。
不过，人工智能引发的就业替代、伦理挑战却是一个无法回避、等待解答的命题。虽然人工智能的崛起非常有可能会创造出新的产品和服务，进而催生出新的职业和生意，但与之相比，人们显然更担心可预见的就业替代问题。
人工智能是人类有史以来遭遇的最大机遇，同时也是最大挑战。未来已来，我们能做的就是尽早厘清人工智能与人类的关系，了解变革的规律，更好地拥抱新时代的到来。
毫无疑问，以ALphaGo为代表的人工智能在进步。柯洁两战告负，曾经傲气十足的柯洁都表示，AlphaGo是太厉害了，我输得没什么脾气。不同于李世石对阵的机器人ALphaGo，这一代的AlphaGo迎来了进一步的升级。据了解，新版的AlphaGo产生大量自我对弈棋局，可以循环往复地为下一代版本提供训练数据。
比赛相当精彩，新一代的AlphaGo也确实厉害。然不论赛况如何精彩，阿尔法狗如何厉害，这始终只是一场游戏的博弈，人狗大战之后，人工智能何去何从?
人工智能高速发展，拐点到来
人工智能的发展经历了大半个世纪，从1943年人工神经网络和数学模型建立，到1956年达特茅斯会议召开，标志人工智能的诞生，及2012年，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，同时，融资规模开始快速增长人工智能商业化高速发展，根据风投调研机构CB insights统计的数据，截止2016年12月20日，全球人工智能领域融资时间数已达636宗。种种迹象无一表明，互联网发展给全球互联网科技企业带来了丰厚的营收，而随着资本参与度的提高，人工智能的发展走上了新的高度!
不知大家是否关注到，在阿尔法狗与柯洁首战的同一天，百度公司CEO李彦宏宣在2017百度联盟大会上表示，互联网是前菜，人工智能才是主菜。一句话惊起万千波澜，我们可以清晰地看到，未来百度公司将不再是互联网公司，而是一家人工智能公司。不止百度，腾讯去年也宣布成立AI实验室，进行AI基础理论研究及工程实现，推出机器人开放平台，将腾讯的计算机视觉等AI核心技术共享给伙伴并且于今年的5月，腾讯宣布成立美国西雅图AI实验室。除此之外，阿里也曾在云栖大会透漏，阿里正在演进，将会变成云计算、人工智能的公司。三大互联网巨头代表中国最顶尖的互联网企业，我们有理由相信，人工智能的发展是大势所趋，拐点已到来!
人工智能应用到实际场景才是王道
腾讯集团董事长马化腾曾表示，没有场景支持的AI研究是空中楼阁。的确，不论人工智能如何发展，应用到实际生活当中才是王道!
事实上，随着人工智能技术在语音、语意、计算机视觉等领域的不断突破，人工智能在金融、安防、医疗健康等生活领域早已得到了一定的应用。从金融领域来看，智能投资顾问、智能客服以及服务型的机器人等都是金融企业较为关注的热点，而应用常见的应该是智能客服了。作为金融行业的佼佼者招商银行信用卡中心早在2012年就率先利用云软ImCC在线客服系统，实现智能客服服务，大幅解放人力，提高工作效率，为企业实现降本增效。
没有形态支撑的人工智能也许大家还是觉得虚拟，作为人工智能的容器，机器人相信大家应该会有概念了吧!人工智能在安防领域应用所衍生的巡逻机器人，可实现自主移动、自主巡逻、自主预警等安防行为，改善了摄像头监控死角，人手不足等问题，赋予了智能安防新的血液，给传统安防服务行业迎来了新的发展契机。
人工智能会不会取代人类?
在面对人工智能发展如此迅猛的同时，关于人工智能会不会取代人类这类质疑的声音一直都存在，世界著名物理学家霍金就多次发表过人工智能威胁的言论。且不论人工智能未来到底能否真正代替人类，单从生产力的角度，人工智能所带来的效应是正面的，积极的。以中国为例，老龄化日益加剧的问题相信大家耳熟能详，据推测，中国的劳动年龄人口最早将在2024年达到峰值，并在之后的50年中减少五分之一。这意味着我国的缺乏的劳动力将难以维持经济增长，生产力的提升刻不容缓，而人工智能则是加快生成力增长的重要机遇。
正如前面所提到的招商信用卡中心所用的云软ImCC在线客服系统一样，智能客服系统可通过辅助人类劳动，帮助人类更有效率地完成现有工作，甚至替代简单重复性的工作，解放部分劳动力，从而提升生产力。据麦肯锡全球研究院预测，根据应用速度的不同，基于人工智能的自动化为中国带来的生产力提升每年可贡献0.8至1.4个百分点的经济增长。并且除提升生产力外，相信随着人工智能技术的发展，也能不断创造新的产品和服务，提供新的岗位和业务。就像互联网发展之前，我们谁也不曾想到互联网所催生的新职业，带给人类的福利和巨大进步。所以担心人类会不会被人工智能所取代是完全没有必要的。
人工智能+时代不可避免，我们更应该关注的是什么?
看上去，人工智能（AI）在与人类的进化较量中占了上风。
4月下旬，著名物理学家史蒂芬?霍金在北京举办的全球移动互联网大会上做了视频演讲，“生物大脑可以达到的和计算机可以达到的，没有本质区别。计算机在理论上可以模仿人类智能，然后超越”，“人工智能可能是人类文明的终结者”。
5月下旬，目前围棋世界排名第一的中国职业九段柯洁将与人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）进行终极对弈，尽管柯洁早已放出豪言，“我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗”，但是此前德州扑克人机大赛中，人工智能完胜已经让部分看客有些心灰意冷，一旦柯洁失败，或许会再次加深这一悲观情绪。
当然，“文明终结”的忧虑还为时尚早，无论是世界上最强的象棋、围棋还是黑白棋程序，尚属“弱人工智能”。
在人工智能拥有自主意识的“强人工智能”时代到来之前，企业家、投资者以及创业者们可能更担心另一些现实的问题，比如，怎么把人工智能商业化。这是过去数十年人工智能一直温而不火的重要原因。
真正的爆发
无论是科学家的危言耸听式担忧，还是商业巨头们疯狂的攻城略地，总之，“人工智能”已然成了这两年最火的科技热词。
创新工场创始人李开复对《财经国家周刊》记者说，“我们每个礼拜都会收到5家巨大的企业的请求，基金公司、汽车公司、管理公司、国企、甚至政府，都希望能够利用人工智能帮他们解决问题。”
人工智能的概念第一次被提出硎窃61年前，尽管之后持续有些热度，但它在最初50多年里几乎没有得到爆发性的关注。
“人工智能”关注度爆发的导火索，或许是去年3月韩国著名围棋棋手李世石以1：4输给AlphaGo。
它让不少人错误估计了人工智能的爆发节点。就好比在1997年，名为深蓝的IBM计算机也曾经击败世界象棋冠军，但人工智能并没有从此进入人类日常生活。
李开复也曾错误地预判人工智能的技术趋势，从而导致创业失败――2000万美元的投入、100个员工，几乎全军覆没。
李开复反思道，“创新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的创新”，而判断它能否成为科技主流的重要标志，就是能否商业化。
Deep Mind创始人、AlphaGo之父杰米斯?哈萨比斯也表示，“我们发明AlphaGo，并不是为了赢得围棋比赛，我们是想为测试我们自己的人工智能算法搭建一个有效的平台，我们的最终目的是把这些算法应用到真实的世界中，为社会所服务。”
那么，人工智能商业化的时候真的到了吗，会不会又是一阵虚火？
4月25日，在JIC投资沙龙上，阿里云战略资深总监李树解释，“AI的基础是三个理论，第一是算法，第二是必须得有计算的支撑，第三是必须有数据作为序列或者教化算法的基础”，这三方面都在走向成熟。
2016年，百度董事长兼CEO李彦宏曾在2016贵阳大数据博览会上表达过类似观点，“越来越多的数据每天产生，我们可以利用这些数据做一些过去只有人能够做的事情，同时，计算能力越来越强大，计算的成本越来越低廉”。
出门问问创始人兼CEO李志飞则以“虚拟个人助理”为例，称“四年前跟现在相比，我们都不知道能用在哪里，手机也没有习惯”，而今天，“家庭、车等场景我们都能看得清楚，产业、用户的需求变得比以前更加成熟了。”
在这种情况下，毫无疑问，4月10日德扑人机大战最终以人工智能“冷扑大师”完胜，成了真正引爆AI商业化的导火索。
这是因为，围棋是一种“完全信息博弈”，比赛双方所有信息都呈现在棋盘上;而扑克和电脑游戏这些由多人对战的游戏是“不完全信息博弈”，计算机无法获知所有信息。
人工智能冷扑大师的胜利，意味着在尔虞我诈、概率不确定、非完美信息需要推理和情商的游戏里，机器一样可以获胜，它最大的价值就在于赋予了人工智能商业化的可能性。
德州扑克冷扑大师和中国龙之队对决结束的时候，李开复发了一条朋友圈，“据闻AlphaGo近期即将来华和柯洁对战，其实已经不再具有科学意义了。以后我们应该更关注商业领域的人工智能，在金融、医疗、教育等领域产生商业价值。”
生活在“弱人工智能”时代的我们，还远没到担心人类会“永生”还是“灭绝”这样庞大而沉重的课题，但毫无疑问的是，人工智能的商业化时代，真的来了。
开始总是美好的
“中国任何浪潮来了都会来得太猛，大家都跳进去瞬间就有可能蓝海变成红海”，李开复如是说。
不出所料，浪潮之下，巨头们闻风而来。
4月28日，百度公布了2017年第一季度未经审计的财务报告，李彦宏在财报中明确提到，百度的战略已经从“移动先行”变成“AI先行”。
同一天，刚刚上任100天的百度集团总裁兼COO陆奇，在百度与小鱼在家联合的搭载了百度DuerOS操作系统的视频通话机器人“分身鱼”会上重申，“对百度公司来讲，不光是一个搜索引擎的公司，基于AI，从现在到将来会逐渐成为一个平台，这是一个战略上和文化上的改变。”
这让人联想到早先陆奇的到来和百度前首席科学家吴恩达的离开。在曾与吴恩达有过接触的首席科学家林晖看来，这某种程度上反映了百度对于人工智能需求的变化，从“学术派”走到了“实干派”。
随后，5月3日，据美国科技网站报道，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab副主任。这个2016年4月成立的人工智能实验室，现有50多位世界知名院校的AI科学家（90%为博士）与200多位应用工程师，此举或意味着腾讯在AI领域的正面回击。
相对低调的阿里巴巴事实上也在伺机而动，去年以来，阿里逐渐抛弃了AI产品头上的“云”背书，直接用“人工智能”给产品定位。
今年3月9日的阿里巴巴技术峰会上，马云推出了“NASA”计划，称面向未来20年组建强大的独立研发部门，同时点名了五大技术，机器学习、芯片、IoT、操作系统和生物识别都与人工智能相关。
随着互联网三巨头BAT的布局加速，一场真正的商业化战争，已经蓄势待发了。
根据猎云网研究院4月13日的《2017人工智能投融资白皮书》显示，2016年1月～2017年2月，共发生365起人工智能领域融资事件。
其中，来自投资界的数据显示，仅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司获得了融资，金额超亿元的融资事件至少有5起。
这幅“人工智能”的“烽火狼烟图”，不禁让人联想起一年以前VR概念风头正盛的时候。
去年一季度，共有29家VR/AR公司总共获得融资超过10亿美元。
然而，仅仅一年后，市场研究公司Crunchbase的报告显示，今年一季度全球VR/AR的风险投资额只有2亿美元，不仅暴跌八成，而且被26家公司分食，创出了过去一年中投资的最低纪录。
AI会不会重蹈VR覆辙，还不好说，但资本一定有也有低谷。更何况，即便是在当下，也并不是所有投资者都对人工智能持乐观态度。
建投华科投资股份有限公司董事总经理戴D认为，“比尔?盖茨说有关人工智能领域的重大进步的所有预言，都已经被证明过于乐观。这一点对于22年后的今天这些投资人来说，仍然有一定的警示意义。”
在他看来，“人工智能处于初期发展阶段，对于投资、尤其是对于我们产业并购的整合者来说，可能为时尚早。”
小心陷阱
τ谌斯ぶ悄埽科学家在渲染危机感，投资者在夸大它的神奇，然而创业者需要警惕：人工智能的创业路径跟过往的经验完全不同。
其中，最大的不同就是创业门槛的高低，起步资金就是最重要的一项。
“移动互联网时代让创业成本达到历史新低，一个产品经理带着一个工程师就可以零元创业”，李开复调侃到，“但AI的创业成本却达到历史新高，挖人、买数据、买机器，每一项都要投重资”，以创新工场投资的一家创业公司为例，“第一个月就花了500万买机器”。
并且，人工智能创业大部分是“B端”的，然而大多数投资公司已经习惯了投资“C端”创业者，这就决定了融资的难度。
李开复这样对《财经国家周刊》记者描述过去很长一段时间“C端”创业公司的投资模式，“给你一笔钱搞100万个用户，再给你一笔钱搞1000万个用户，再给你一笔钱开始变现，再给你一笔钱你就盈利了，再给你一笔钱你就上市了，这一定程度上成为了投资的四步曲或五步曲”，这与大多数“B端”创业者要去苦苦哀求企业级用户的门是完全不同的。
然而，矛盾之处在于，创业者要想避免被BAT碾压，最好的方式就是去寻找一个巨头不能碾压的领域，避开社交、游戏、电子支付，而“卖企业级软件给银行”、“卖解决方案给医院”等等“B端”领域，虽然BAT可能不会去做，但创业公司也很难成功。
并且，在人工智能领域创业，一个很大的问题就是“想象力不够”，导致从一开始同质化竞争就很严重。
“大家都做一样的应用，人脸识别现在大概有15个公司”，李开复反问道，“人脸识别当然有商业价值，但是需要15家公司来做吗？”
当然，作为最早一批回国创业的科学家，曾在谷歌担任高级工程师的李志飞对《财经国家周刊》记者阐述了不同的看法。
“早期有一些趋同，这个不值得奇怪”，因为，“这就跟摘果子一样，最大的摘完了之后大家才会动脑筋去想，是不是可以再自己培养果子或者到另一个地方去摘，关键是后面这个产业是不是真能够进一步地升华。”
那么，创业过程中最需要注意的问题是什么？
最显而易见的一点，是要找到强需求而不是伪需求，然后判断这个强需求能不能被技术解决，同时，让场景和产业深度结合起来。
其次，脱离工程师的思维，把焦点放在用户身上。
李志飞说，“工程师的思维就是特别喜欢做一个自己觉得很牛的、技术很复杂的东西，但这个可能跟用户的需求完全不一样。”
以语音识别软件出门问问为例，李志飞说，“过去我们喜欢演示特别复杂的句子，比如一句话把‘帮我查一下附近的餐厅、人均50块钱、带wifi、带停车场的’讲完，但用户真实的习惯可能是把它分成几个短句，通过渐进式的交互去完成查询。”
此外，不要急于打造平台级技术和场景，什么都想做。
过去的创业经验告诉创业者，通过一味的“铺场景”也可以拉高估值，但是危险在于，一旦业务方向不像设想的那么顺利，就会无形中拉高B轮融资的难度，造成现金流枯竭，这对于现金需求量极大的人工智能创业尤为危险。
在这一点上，李志飞很坦诚，“我们也跟热点，这是肯定的，因为你不跟热点的话，拿不到钱”，“但是热点一定是辅助的，公司业务的核心一定要以AI技术推动，然后才会有各种各样的使用场景，如果你随着资本波动而波动的话，一定会死得很惨。”
李志飞称，“对于技术型公司，你的扩张速度要永远保证你的账上还有18个月的经费”，因为“钱是很贵的”。
除此之外，团队的协调、合伙人之间的契合度也在技术导向型公司被无限放大。这是因为，跟过去移动互联网时代的产品经理和工程师不一样，AI的工程师和产品经理的价值观和思维方式并不相同。