但问题来了，不同于下棋的有规律可循，病情监测过程中，病人出现的“身体异常状况”不仅多而且复杂。在医学界，一个病患极有可能会经历很多不同的症状阶段。

　　而DeepMind团队根据自己在医院调研期间的观察发现，病人在整个过程中不仅会出现很多威胁到生命的症状，也会有很多非常复杂的体征表现。情形多样且时间不定。

　　因此，开奖，这就会导致人工智不能给身体进行准确定位，进而也会错失对一些病情恶化关键时间点的判断。

　　而DeepMind现在做的事情，就是先后退一步，看看自己能否在“病情风险评估”（这里其实很像建立一个“估值网络”）上做的更好，以及能否达到早期症状监测与实时预防的目标。

　　只有做好这两个工作，才能涉及到更深层次的问题，譬如“干预病情”。

　　病情的及时监测与防治，这大概就是你将在未来5年内看到“另一只AlphaGo”造福人类的最好应用领域，也是Suleyman强调过的人工智能可以创造出巨大利润的应用市场：

　　“对于医疗健康行业来说，最值得注意的事，就是如果我们能够在医疗系统里成功部署先进的现代化技术，那么就能实现系统优化并创造出令人难以置信的利润。”

　　所以，那些一直在怀疑“让人与AlphaGo进行围棋大战究竟有何意义”的人们，除了应该看到人工智能的普世价值外，也请一定要相信：

　　作为以盈利为目的的商业公司，Google以及众多喜欢带机器人参加比赛的人工智能技术公司一定不会做无聊的事情。

　　不过最后还是要提一句，说不定AlphaGo的下一个战斗目标就是狼人杀市场…或者，来盘麻将？

　　注明：驻扎在北美的国际新闻组实习生谭菲君与青迟对本文亦有贡献。我是36氪国际新闻组组长傅博，关注人工智能、无人驾驶、新能源等各类前沿科技，欢迎联系（微信：fudabo001，请注明身份）。