科技訊5月25日消息，人機(jī)大戰(zhàn)第二局落幕，柯潔在與AlphaGo的對(duì)弈中出現(xiàn)失誤，最終以155手中盤投子認(rèn)負(fù)。對(duì)此，獵豹移動(dòng)CEO傅盛認(rèn)為，AlphaGo 2.0未有實(shí)質(zhì)突破，“從零開始”AI革命任重道遠(yuǎn)。傅盛認(rèn)為Deepmind作為世界最頂尖的深度學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)，引領(lǐng)著人類在深度學(xué)習(xí)上的探索。但一年的時(shí)間，AlphaGo 2.0本質(zhì)上只優(yōu)化了算法，提升了運(yùn)算能力。這也提醒廣大的AI從業(yè)者，不要僅僅寄希望于爆炸性的技術(shù)突破，落腳當(dāng)下應(yīng)該聚焦AI與應(yīng)用相結(jié)合。

賽前獵豹移動(dòng)CEO傅盛預(yù)測(cè)AlphaGo目前版本并未做脫離監(jiān)督學(xué)習(xí)，如果能做到，新版本的技術(shù)突破其實(shí)不亞于第一版AlphaGo的意義。從零開始訓(xùn)練，意味著利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)從零開始演化，純粹靠對(duì)局最后的Reward（勝負(fù)）來(lái)學(xué)習(xí)。“用RL模型在初始沒有監(jiān)督的情況下想要收斂到接近最優(yōu)解還是一個(gè)很開放的問(wèn)題，哪怕對(duì)于紅白機(jī)的一些游戲也不能完全做到。如果AlphaGo 2能夠完成從零開始學(xué)習(xí)，很可能意味著對(duì)于增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法本身有比較重大的突破，而這種突破可能不僅用于圍棋，也有大量對(duì)其他應(yīng)用的可能，所以意義會(huì)不亞于AlphaGo 1的橫空出世。”

傅盛的觀點(diǎn)在賽后得以認(rèn)證，AlphaGo的核心作者之一Aja Huang(黃士杰)在首戰(zhàn)后聲明“此次AlphaGo是單機(jī)版，但仍有人類知識(shí)的訓(xùn)練。”

“AlphaGo 2.0并沒有本質(zhì)性突破，我們期待的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)并沒有到來(lái)。Deepmind作為世界最頂尖的深度學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)，引領(lǐng)著人類在深度學(xué)習(xí)上的探索。但一年的時(shí)間，AlphaGo 2.0本質(zhì)上只優(yōu)化了算法，提升了運(yùn)算能力。這也提醒廣大的AI從業(yè)者，不要僅僅寄希望于爆炸性的技術(shù)突破，落腳當(dāng)下應(yīng)該聚焦AI與應(yīng)用相結(jié)合”傅盛說(shuō)。

而這一AI應(yīng)用結(jié)合論“由來(lái)已久”，傅盛曾多次公開指出深度學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)在于和應(yīng)用的集合而不僅僅是技術(shù)輸出。他認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是算法革命，本質(zhì)上降低了技術(shù)壁壘。由于基本算法模型的固定化，算法的驅(qū)動(dòng)力已經(jīng)大大地降低了，算法驅(qū)動(dòng)變成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。因此，深度學(xué)習(xí)的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，雖然有模型調(diào)參的機(jī)構(gòu)會(huì)有自己的優(yōu)勢(shì)，但更多的數(shù)據(jù)調(diào)參會(huì)很快拉平優(yōu)勢(shì)。

本質(zhì)上，雖然AI是一個(gè)技術(shù)和工具 ，但是由于互聯(lián)網(wǎng)的加速發(fā)展，今天一個(gè)獨(dú)立的技術(shù)本身已經(jīng)很難成為一個(gè)完全的行業(yè)。很難想像一家公司通過(guò)技術(shù)輸出就能成功，未來(lái)深度學(xué)習(xí)是基礎(chǔ)的技術(shù)運(yùn)用，很多公司都會(huì)具備深度學(xué)習(xí)的研發(fā)能力。所有的公司都將是科技公司。科技是基礎(chǔ)點(diǎn)，需要和應(yīng)用結(jié)合。

而這一論調(diào)并非空穴來(lái)風(fēng)，獵豹去年收購(gòu)了法國(guó)一家新聞產(chǎn)品News Republic，把用戶的點(diǎn)擊行為變成數(shù)據(jù)的標(biāo)注部分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)找到自動(dòng)的相關(guān)新聞進(jìn)行推送。獵豹還做了直播類應(yīng)用Live.me，現(xiàn)在是美國(guó)最大的第三方直播平臺(tái)，每天有幾十萬(wàn)的美國(guó)用戶開播，產(chǎn)生幾百萬(wàn)、上千萬(wàn)張標(biāo)準(zhǔn)人臉，這個(gè)數(shù)據(jù)使得獵豹能夠找到精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。獵豹研發(fā)的人臉識(shí)別技術(shù)，在色情和兒童識(shí)別上有大量應(yīng)用。在最近的 LFW 人臉識(shí)別的評(píng)測(cè)中，獵豹取得了前三名的成績(jī)。

從深藍(lán)到阿法狗，棋牌類游戲一直被用來(lái)檢驗(yàn)人類與人工智能的差距，追溯原因，一方面棋類歷史悠久，人類有足夠的積累，圍棋擁有的變化足夠多，暴力搜索不能解決問(wèn)題，必須要讓AI有＂直覺＂；另一方面在博弈中屬于完全信息博弈（Complete information），其實(shí)是最方便拿來(lái)驗(yàn)證AI能力。傅盛預(yù)測(cè)，未來(lái)AI所扮演的是助手的角色，而不是對(duì)抗的角色，將是人機(jī)共存的時(shí)代。