“人工智能”是巨头间的商业游戏 | 硅谷直说
世界说专员屈直 发自美国硅谷
人工智能公司 DeepMind 在 2014 年被谷歌用超过 5 亿美元高调收购。今年，在沉默了两年之后终于曝出了一项大成果：他们训练出了能击败职业围棋选手的算法 AlphaGo。
尽管 AlphaGo 战胜欧洲围棋冠军樊麾的时间是 2015 年 10 月，但谷歌选择了一个特别的时间宣布这个重大新闻：2016 年 1 月 27 日。这一天，正好是 AlphaGo 算法论文在《自然》杂志发表的时间。论文名叫《用深度学习和树状搜索战胜围棋》（“Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search”）。
也就是说，谷歌不仅战胜了围棋高手，还展示了他们是如何做到的。
△《自然》杂志发表 AlphaGo 算法论文
△人工智能公司 DeepMind 创始人戴密斯·哈萨比斯
AlphaGo 的核心算法叫做“深度学习算法”（Deep Learning Algorithm），它是一种计算机模拟人脑神经网络的算法。简单来说，就是用计算机搭建一个神经网络，然后通过以往的数据（棋谱）不断训练优化它。
AlphaGo 有两个神经网络，一个可以根据现在的局势决定下一步该怎么下，另一个可以评估现在的胜率是多少。AlphaGo 把这两个神经网络叫做“策略网络”（Policy Network）。为了让 AlphaGo 棋艺更精，研究者们还对它进行了“强化训练”（Reinforcement Training）。训练方法也很简单，就是用不同棋谱独立训练很多个“策略网络”，然后让他们互相下棋，最后筛选出下的最好的那个。而这个最后的胜利者，就是以 5 比 0 的胜率战胜欧洲围棋冠军的 AlphaGo。
可以用这样一个比喻描述 AlphaGo 的训练过程：一个老师傅收了几个徒弟，每个徒弟自学大量不同的棋谱，然后让徒弟们互相下棋，胜出的就算“出师”了。
其实，不少 IT 巨头们也在用类似的“深度学习”算法来实现人工智能。在 AlphaGo 宣布战胜职业围棋选手的半个月前，苹果公司重金收购了人工智能公司 Emotient。这个公司擅长通过图片识别人类的情绪，苹果公司想利用这个技术做面部识别，也可以用它来识别用户对不同广告的反应程度。Facebook 也在人工智能上花了大力气。早在 2010 年，马克·扎克伯格就宣布：Facebook 可以在用户发布的照片上“找人脸”了。用户在 Facebook 上发布任何照片，Facebook 都可以显示出照片上的好友名字。“蓝色巨人”IBM 则在人工智能上更进一步，它和显卡公司 NVIDIA 合作，让他们的问答计算机“沃森”（Watson Computer）比以往快了 1.7 倍。“沃森”在 2011 年和人类一起参加益智类综艺节目“危险边缘”（Jeopardy），“沃森”因为理解线索的时间比在场人类选手快，轻而易举地赢得了冠军。
△2011 年初，机器人“沃森”参加美国益智类综艺节目“危险边缘”，这是该节目有史以来第一次人与机器对决。沃森打败了最高奖金得主布拉德·鲁特尔（右）和连胜纪录保持者肯·詹宁斯（左）。
“深度学习”实现的人工智能价值极高，不仅可以“识人面”、“辨人言”，还可以下棋（AlphaGo）、创作歌曲（Melomics109）、写新闻报道（Narrative Science）。自动驾驶汽车开始探索利用“深度学习”训练汽车加速、减速、变道。有科研人员探测计算机的电流变化，然后用“深度学习”的方法对计算机进行病毒检测，给计算机“号脉”。
虽然人工智能在科研领域成就颇丰，不过 IT 巨头们对人工智能的却只局限于两种应用：图片识别和语言识别。谷歌在 2014 年收购 DeepMind 的时候，有人推测谷歌在秘密制造类似《终结者》电影里的机器人 T-800，结果它目前只是用 DeepMind 的研究成果优化谷歌搜索，并让它的广告更加个性化。苹果公司在人工智能上做了海量投资，大部分成果也是为 iOS 系统增加功能，目的还是卖手机和平板。
虽然 IT 巨头们都在做人工智能，但大多数还是停留在把人工智能作为自己产品的一个小功能，并非把人工智能作为“下一个核心业务”。人工智能虽然在近几年大放异彩，但现在还是摆脱不了当配角的命运。
纵向来看，人工智能是信息产业创新的必然结果。
互联网产业刚刚兴起的时候，掌握技术专利、拥有完善的商业模型就可以独霸天下。微软有操作系统，RealPlayer 有音乐和视频播放软件，英特尔有数字电路芯片。只有保证“人无我有”，就能在商业上成功。而十年之后，“人无我有”变得不够了，还需要“人有我优”。苹果靠着优秀的界面和性能，在个人电脑上击败了微软，谷歌靠着精确的搜索和定位广告，击败了昔日的互联网霸主雅虎。而到了今天，“人无我有”和“人有我优”都不能立于不败之地了，这时候需要“人优我个性化”。
谷歌在用户搜索的时候，收集用户的搜索历史、地理位置、搜索时间等一系列数据，个性化定制每一个人的搜索结果。Facebook 也会根据年龄、性别、政治倾向、宗教信仰定制每个用户主页上看到的“NewsFeed”顺序。在竞争激烈的硅谷，IT 巨头们为了巩固霸主地位，纷纷在“个性化”上抢占高地。
然而个性化的实现并不简单。无论是 Facebook，谷歌，还是苹果，都面对着数以亿计的用户，每个人每天都会产生庞大的反馈信息。而且，没有任何公式可以判断“用户想要什么”或者“用户喜欢什么”。庞大的数据量、隐晦的算法，这些困难，只能通过模拟人脑的“深度学习”算法来解决。
也就是说，IT 巨头们对产品个性化的需求，促使了人工智能的技术突破。
在利用“深度学习”的人工智能方面，谷歌公司的优势极其明显。谷歌有海量的数据来训练算法模型，也有庞大的财力支持长期的科研，还有世界顶尖的人才作为支柱。2014 年收购 DeepMind 的时候，谷歌曾出价超过 5 亿。“深度学习”的开拓者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）也在 2013 年加入谷歌。这次 AlphaGo 取得的成绩，也是谷歌在人工智能领域领先的体现。
在惊叹谷歌 AlphaGo 的同时，我们或许更应该关注：谷歌打算如何应用这个 AlphaGo？互联网巨头们对人工智能的巨大投入，可以换回多少利润？除了个性化定制服务以外，人工智能还有那些商业价值等待着我们探索？
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