AlphaGo在人机大战前两盘中赢了李世石，很多人对AlphaGO崇拜不已，把谷歌捧成了火星科技。

　　笔者因为行业研究的缘故，对于人工智能，无人驾驶这类东西都下过点功夫，对于谷歌，苹果，微软，国内的BAT这方面的进度也有个大致的概念。所以看到这类评论不禁摇头，可能已经在用百度语音搜索北京今天什么号码限行、和度秘讨论晚上吃什么的读者也笑了。

　　反而是谷歌自己对AlphaGo有清醒的认识，谷歌资深人工智能工程师接受新浪科技驻美记者独家专访时说，AlphaGo是一个里程碑，而下一个里程碑是自然语言理解。可见自然语言理解是高于AlphaGo的。

　　百度副总王海峰日前也公开表示，语音搜索是集多项人工智能技术之大成的成果，百度的人工智能技术已进入普遍应用阶段，希望可以实实在在地造福人类。

　　AlphaGo到底是什么？它算是高大上的人工智能吗？为何谷歌工程师会把自然语言理解视为更高的里程碑？本港台直播们来做个详解。

　　一、AlphaGo只是一个广告

　　AlphaGo在今年一月的Nature杂志上非常详细的介绍。它是一套为了专门为了围棋优化的的深度学习引擎，使用了神经网络加上 MCTS (Monte Carlo tree search)，用上了的谷歌云计算资源和GPU的通用计算能力。

　　AlphaGo的核心技术硬件上有两部分，一部分是CPU加上GPU通用计算，提升单机的运算能力。还有一个分布式计算。

　　在软件上，深度学习是一个，神经网络是一个，最后还有 MCTS（蒙特拉罗树搜索），这些几乎是所有人工智能都会采取的算法。

　　就是说，AlphaGo的核心没有新技术，只是把人工智能成熟的软硬件技术用到了围棋上。从人工智能的分类看，它依然属于弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence ）。

　　AlphaGo相当于一个特殊开发的项目，它既不是国际公认的人工智能测试，又不能解决生产生活中的实际问题或者转作它用。谷歌耗费巨资，打造专用的围棋用软硬件，提供谷歌庞大的计算资源，提供大量昂贵的人才配备，就是为了一个轰动效应。

　　AlphaGo更像是一个面子工程或者广告作品，类似于当年IBM的深蓝。

　　当年衡量超级计算机运算能力是有标准测试程序的，IBM的深蓝并不比同时代的SGI或者HP有优势。而IBM选择了国际象棋对战做了一个大广告，让普通人认为深蓝是超越时代的。

　　谷歌的AlphaGo也是这样一个广告。

　　二、面子工程不代表实力

　　谷歌AlphaGo所用到所涉及的人工智能软硬件核心技术，百度都有深入的研究和应用，而且功力不凡。

　　GPU通用计算百度很早以前就在用了，百度的百度大脑一开始就用了大量GPU组成超级计算机，用于训练深度学习。而且研究人员对提高GPU的运算效率，优化神经网络训练的速度具有丰富的经验。

　　在神经网络上，百度的百度大脑其实就是拥有200亿个神经元的巨大的神经网络。百度的人脸识别，语音识别，无人驾驶这类技术成果都与百度大脑有密切关系。

　　在深度学习上，百度在优化算法，发明了效率提升百倍的Warp-CTC方法，还将这一优秀的算法开源。

　　所以，在人工智能的技术上面，谷歌只是更会搞大新闻，而包括百度在内的IT巨头们其实都有相当的积累。AlphaGo在技术高度上与百度正在研发的东西并没有差异。

　　真正比人工智能实力的测试并不是什么围棋，而是其开奖直播领域。

　　深度学习有一个领域是人脸识别，通过学习很多很多图片来准确识别人脸，这方面，百度在人脸识别技术两个最为权威的国际评测FDDB与LFW中，都超越了谷歌；在语音识别上，百度在安静环境中对普通话识别的准确率接近97%。语音搜索技术的应用，让人们可以便捷、自然的链接到互联网获取所需，这些领域属于强人工智能（General Intelligence），真正能测试出人工智能水平的，并且对现实应用有重要意义，甚至有专家预言，语音搜索作为强人工智能（弱人工智能与强人工智能的区别在于专用与通用，封闭与开放）的形式之一，有可能带领AI研究真正走向超人工智能的旅途。

　　所以，AlphaGo这种面子工程说明不了什么，“必修课”得高分才是真实力。

　　三、应用才是真正的战场

　　AlphaGo这种面子工程只有广告作用，“必修课”的测试也仅仅是测试技术实力。真正体现水平的战场是人工智能在现实中应用。