哈萨比斯说到，“就像围棋3000年以来都没有重大的突破一样，科学、技术、工程等领域也正面临着同样的瓶颈，我们发明AlphaGo，j2直播，是希望能够借助AI这个新工具推动人类文明进步。我们需要解决不同领域的问题，而AI就是解决这些问题的一个最佳方式，从发现新的材料到新药物研制、治愈疾病，人工智能可以在各个领域发挥作用。”

　　有人想到，就会有人将它落到实地。AtomWise公司开发的AtomNet人工智能系统就已经被运用在了药物研发的早期阶段。AtomNet通过深度学习技术来预测化合物分子的行为和不同分子结合的可能性，通过图像识别的方式来学习分子间的相互作用。

　　这大大简化并加速了药物研发的早期阶段分析过程，科学家以往采取试错法和排除法来分析数以万计的天然和合成化合物，而现在在AtomNet的帮助下，几个月筛选百万种化合物的工作量只需要一天就可以完成。目前，AtomNet已经参与到了新药的研发之中，开奖，在应对埃博拉和多发性硬化症的新药研发中，AtomNet起到了很重要的作用。

　　除此以外，类似于人工智能在自动驾驶等交通领域的应用也早已见怪不怪，成了司空见惯的新闻了，相信在未来的5-10年之内，人类的出行方式将会有一个巨大的变革。

　　但人工智能就是永不满足，不仅仅是要改变工程技术领域的游戏规则，甚至连音乐创作这种主观性极高的艺术形式也要涉足。巴黎索尼计算机科学实验室的Gaetan Hadjeres和Francois Pachet两位科学家已经成功开发出一个名为DeepBach神经网络系统，它最大的特点就是可以创作出巴赫风格的清唱曲，作品足以以假乱真。

　　图丨DeepBach能够以假乱真

　　在一次双盲测试中，超过一半的听众都将DeepBach创作的音乐误认为是巴赫的作品，其中甚至还不乏专业的音乐家。而实际上，DeepBach所用到的机器学习技术也并非多么深不可测，依旧是传统的数据库训练神经网络的路径，但却已经取得了如此超乎意料的结果，可见AI的潜力是多么巨大！

　　不过，就当前的现状来看，大部分的业内人士都做出了一个相同的判断，那就是最先被人工智能“革命”的行业非金融业莫属。无数证据都已表明金融行业是离AI大规模商业化最近的行业之一。

　　在华尔街，似乎所有的金融巨头都在逐渐给自己贴上“科技公司”的标签，他们是这么说，也是这么做的。例如知名的投行高盛，它目前拥有约9000名计算机工程师，占到全部员工的1/3。而他们在实际的运营过程中发现，一名工程师的工作能力完全可以替代掉4名交易员，于是，一股自动化的浪潮席卷公司内部，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台的交易员曾一度高达600人，而现在偌大的交易大厅却只有两个人值守。

　　图丨高盛加速交易自动化的步伐

　　英国金融分析公司Caolition就表示，如今金融业将近45％的交易都属于电子交易，这无疑给人工智能的介入提供了极大的便利。而一旦金融机构转型成功，将节省下超过75%的人力成本，这对那些锱铢必较的资本玩家来说可谓是诱惑极大。

　　对于为什么金融行业可以满足AI大规模商用，创新工场AI工程院副院长王咏刚给出了两点解释：一、金融行业数据的质量和数量达到了一定的要求，尤其是在整个数据流程和每日的数据更新方面，这决定了AI发展的基础是否牢固；二，金融行业所需要处理的问题相对来讲定义会更加清晰，更便于机器的处理。这也就使得金融行业可以在新兴技术面前做到捷足先登。

　　最后还是要回顾一下“最终一战”对局解析：

　　黑5挂星位是比较少见的布局，阿法狗对布局并没有特别的套路，还是随机应变。

　　实战黑棋选择中国流的上一路，也是一种速度比较快的方式，左下挂一角是何用意还有待观察。