2017肇始。在一如既往的新年钟声、烟火、祝福和许愿中，某个时代的大幕冉冉落下，而下一个时代已经在门口徘徊。今天的热门新闻，是Master连胜几十名世界级职业围棋选手，来路不明的棋手Master，只说简单的英语，只下30秒以内的快棋，几天之间，连胜56名一等一的职业围棋选手。对战的棋手都非寻常人等，但结局全部一样：“抬走，下一个”。一时之间，尸横遍野。但不管你愿意与否，人类与AI同行的未来都正在发生。
就在昨晚，一名名叫 “Master” 的网络棋手在一周之内再一次战胜了一名名叫 “潜伏” 的网络玩家，取得了自己的 50 连胜。他们玩的游戏叫做围棋，而 “潜伏” 就是当今的围棋世界第一人柯洁。去年，当谷歌的人工智能围棋程序AlphaGo还在和李世石大战的那会，不少网友翻出过一篇2004年的科幻小说《墨绿》。在这部小说里，主人公编出了一个会自我学习的人工智能围棋程序，把这个程序挂在了网上围棋对弈平台上，通过在网上24小时的不断和人下棋来完善自己的棋技。最终连胜上百场，在上面打败了来挑战它的所有人。
在当时，人们认为，在围棋这个变化维度的复杂性下，电脑完全不可能战胜人类……
在过去的几天里，围棋界又刮起了一场血雨腥风，而这幕后，只有一个名字——Master。
一切，还要从2016年12月29号说起……
这一天，在一个网络围棋的对战平台上，一个职业棋手的账号悄悄改名，从Magister改成了Master，平台上的注册地点在韩国。
之前，他没有任何对局记录。而在改名后，他只做一件事：下棋，找当时平台上在线的顶尖高手下棋，而且只下30秒内落子的快棋。
2016.12.29
Master在平台上开始下棋的第一天。高手们都不爱搭理这个“新人”，Master退而求其次，找到一些名气不是很大的人。
2016.12.30
Master一连串的胜利让应战的职业骑手们跃跃欲试，然而，剧情在不断地重复。
2016.12.31
对新科百灵杯冠军陈耀烨，2比0；对战金庭贤五段，金庭贤战到135手落荒而逃；对战朴廷桓，又一次2比0；对战范廷钰九段，Master几次转换后大胜……这个账号一直没有确定表明自己是谁，总之，Master胜。
2017.01.02
当时间步入到新的一年，Master转战另一个围棋对战平台野狐，继续着自己的连胜道路……
2017.01.03
Master如约而至横扫一批棋手后，迎来三大重量级中韩世界冠军——柯洁、朴廷桓、元晟溱，结果，Master拿下三人迎来50连胜。
2017.01.04
今日下午，中国棋圣，64岁的聂卫平出战。本局“Master”特意把比赛用时调整为每方1分钟一手，以示对聂卫平的尊敬。最终本局进行至254手，执白的聂卫平以7目半的较大劣势落败。目前Master取得56胜1和，保持不败，唯一一次和棋还是对手陈耀烨掉线被判和。
看了几场 Master 与围棋大师的对决，最深的感受只有这一个：Master 对战各位 9 段高手，就像法拉利在与博尔特比赛跑。其实网络高手突然出现并连胜世界围棋冠军的事情并不少见，而最终人们总能发现网络高手的破绽并找到其真人。但这一次，Master 的 50 连胜可以说是前无古人，而更让人绝望的是，似乎人们又在 Master 身上看到了 16 年 AlphaGo 的影子。那种毫无套路的棋风就像是又一套全新的 AI 在于人类对战，而与 AlphaGo 不同的是，Master 更加强悍。
那MASTER到底是谁？据透露，MASTER正是新版“阿法狗”，目前处于公测阶段，由于这台“新狗”重出江湖之前，与弈城、野狐等国内知名围棋对弈网站签有保密协议，因此到目前为止，我们不可能得到对弈网站方面的官方承认。但正如一位成都业余围棋高手所言——只有“阿法狗”才能如此碾压人类的顶尖高手，这是一个最简单的推理，不需要官方证实。
10个月前，AlphaGo 4：1胜韩国围棋名将李世乭九段，举世哗然。此前，围棋被认为是人类智力的试金石，是人工智能（AI）不可征服之地。也许正是由于机器的局限，在AlphaGo对战李世乭一役中，AlphaGo仍然出了昏招，被李世乭扳回一局。当时柯洁观战，感慨说他原来估计AI可能在未来十年左右的时间内击败人类棋手，“现在看来，也许只要两三年就够了。”
现在这个时间被证明是10个月。
这些输给Master的职业高手，评价是这样的：
“我感觉我们跟它，就像业余对职业，有的棋你完全看不懂，但下着下着就输了。”——杨鼎新“对手实在太强，相比之下，自己实在太弱，下的都不是棋，恐怕要被对手让两子。”——井山裕太“人类千年的实战演练进化，计算机却告诉我们，人类全都是错的……我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。”——柯洁
“50连胜......虽然也曾想过，但事实摆在面前时，还是令我等职业棋士汗颜。也许曾经我们认为永恒不变的围棋定式、真理，会因大师（Master）的出现，发生颠覆性的改变……好好睡了吧，去迎接美好的明天与未来！”——古力
“看了40多盘Master对年轻高手们的对局，深感当年日本名誉棋圣藤泽秀行老师说的那句话‘棋道一百，我只知七’是何等地深刻贴切！在看似不能出招的地方出招，而且最后证明它的选择都成立，都不是错的！这只能说明，围棋远不像我们想象的那么简单，还有巨大的空间等着我们人类去挖掘，阿法狗也好，Master也罢，都是‘围棋上帝’派来给人类引路的。”——聂卫平
商业化渐近
距离“人工智能”这个名词的诞生已经有60年，并且在上个世纪60年代和80年代相继迎来了两个红利期。按照这个说法，2016年前后很可能是人工智能的第三个红利期，更重要的是，资本对人工智能表现出了从未有过的青睐。Venture Capital 的调查报告显示，截至到2016 年 11 月，全球范围内总计 1485 家与人工智能技术有关公司的融资总额达到 89 亿美元。
同时，CB Insight公布了对美国人工智能初创企业的调查结果，这类企业在今年的融资金额约是四年前的十倍，且被收购的企业数量迎来了近几年的最大值。
比资本更加疯狂且更惹人注目的还有疯狂跑马圈地的互联网巨头们：
2016年1月份
苹果收购人工智能初创公司Emotient，这家公司的成果在于使用人工智能技术读取图片中的面部表情。
2016年5月份
eBay宣布收购Expertmaker，这是一家使用机器学习进行大数据分析的瑞典企业。
2016年5月份
英特尔收购了专门从事计算机视觉（CV）算法的初创公司Itseez，计划利用Itseez专业能力来创建从汽车到安全系统的物联网（IoT）。
2016年8月份
微软收购了一个两年半的初创公司Genee，其主要产品是一款拥有AI技术的智能日程工具。
2016年9月份
谷歌相继收购了用于开发聊天机器人的人工智能平台Api.ai，距离收购视觉搜索创企Moodstock仅过去两个月之久。亚马逊低调收购了机器人创业公司Angel.ai，这家公司的联合创始人成为亚马逊“新机器人产品”的项目负责人。
当然，上述列举的案例只是这些科技巨头们近几年收购事件中的很小一部分。打败了李世石的AlphaGo出自创业者之手，亚马逊Echo智能音响的诞生和初创公司Yap和Evi不无关系，就连曾经让世界惊艳的Siri也是在初创产品的雏形上打造的，这些收购具有鲜明的美国互联网色彩。横向对比，中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距，但从纵向看，中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃，无论是最底层的计算机体系架构，还是智能硬件，或是上层软件应用，都有质的进步。
“人工智能的商业化就是看它是否已经深入到“黄赌毒”这种人类最基本的诉求中”，Google科学家、畅销书作家吴军博士的一句调侃似乎是在给人工智能的商业化指明道路。
放在当下，我们看到，在人工智能的各个领域，国内外巨头都已意识到潜在的未来，某些领域甚至已经展开了激烈的竞争。
Google 在无人驾驶汽车技术上已经探索了很多年，其中无人驾驶汽车测试里程也早已经超过 200 万公里；直到今天，Google 依然在对这一项目进行测试和改进，并曾于去年宣布自动驾驶汽车将在5年内上市。当年，谷歌隐形眼镜实现实时监测血糖，谷歌人工智能摄像头即时翻译拓展到27种语言……
整体上看，谷歌的人工智能与大规模商业化还有距离，但其底层人工智能技术的积累绝对是走在世界前列的。
微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中，还构建开放的平台，将多年的技术积累开放给产业界，它的目标是打造一个人工智能生态圈。不过，在现实的商业世界中，微软隐蔽得最深。
总体来说，Facebook在人工智能领域是一个迟到者，要参与实力竞争，需要的不只是金钱，还有长时间的积淀。当扎克伯格宣布要开发一个人工智能管家来管理家务时，事实上，谷歌和微软已经在开发AI软件了。
IBM
IBM在人工智能领域没有谷歌AlphaGo、智能汽车看起来那么酷炫，但却有着深厚的技术底蕴，甚至已经开始用人工智能赚钱。IBM人工智能研究最为外人熟知的是1997年开发的“深蓝”，战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。如今可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的，是不断进化中的Watson系统，和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE（超大规模神经突触计算机芯片）。目前，人工智能的探索仍然是靠BAT等互联网巨头来引领，以往多数时间，这些公司把主要精力放在了对钱的追逐和自身业务的原始布局上。
百度
百度的人工智能研究源于2013年，百度成立深度学习研究院。据《财经》报道，早些年，百度剔除了不少经过验证没有商业化前景的相关项目，但最近两三年，明显加大了在人工智能上的投入，包括无人驾驶汽车等长期项目。目前，百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。李彦宏多次向外界强调，百度未来的发展将严重地依赖人工智能。
阿里巴巴
阿里巴巴在多个领域有着超前的预见性，比如互联网金融、云计算，但在人工智能方面，阿里稍显滞后。不过，阿里进军人工智能的优势在于其庞大的数据生态，这是训练人工智能难得的食粮，是重要基础。在商业化方面，阿里正在规划、布局基于人工智能技术的互联网医疗。最新的统计数据显示，全国已经有超过400家大中型医院加入阿里的“未来医院”计划。阿里的设想是，未来，在阿里遍布全国边远山村的医院医疗点里，病患足不出户，只需拍一张CT，通过远程技术来完成专家级的诊疗过程。
腾讯
比如语音识别主要是在微信部门，图片识别主要是在QQ，支付和金融业务方面植入了人脸识别，搜索部门则关注自然语言识别。其中一些技术已在腾讯内部实现产品化。目前来看，腾讯的人工智能技术的服务仍在内部，尚没有完整的类似百度的研发和商业化计划。不过和Facebook类似的是，腾讯手握庞大的社交数据，这是其未来爆发的潜力。
网易
可能不为多数人所知的是，网易从2008年就开始了在深度学习领域的研究，算是国内投入最早的互联网公司之一。商业化方面，目前网易面向市场推出了一系列的云服务，比如云信（即时通讯云）、七鱼（全智能云客服）、视频云、蜂巢（容器云）、易盾（智能反垃圾云服务）等，其中网易七鱼和易盾分别用到了智能聊天机器人和智能识别等人工智能技术。
另外，网易人工智能部门曾联合美的推出AR智能家居，双方在智能单品人机交互、智能体验、智慧家居总装、智能厨房等多方面展开了合作研究。只是具体进展不得而知。
综合中美互联网巨头在人工智能领域的研究和商业化实践，我们甚至可以说，在商业化的思路上，中国企业刚起步即比美国想的更多，走得更具体。
中国企业倾向于在将来可能的实际应用方面进行探索，而美国倾向于基础的深度研发，暂时能不能看到商业化的方向倒是其次。
像Master这样的AI会快速地出现在更多领域，比如就目前可见的，交通，医疗，金融，教育。我们也许不下围棋，但我们总需要工作。AI野蛮生长的世代，人该朝何处发展？随着美国大选落幕，白宫近日又发布了新一辑白皮书，名为《人工智能，自动化与经济》（Artificial Intelligence, Automation, and the Economy），围绕 AI 驱动的自动化社会下，讨论美国宏观经济、劳动力市场及政策会发生怎样的转变及影响。随着 AI 能力的不断提升，原本需要人力操作的许多工作将完全被自动化技术抢走。这一巨大的转变将为个人、经济和社会创造许多新机会，但它也会打破数百万美国人早已熟悉的生活方式，许多人将面临失业。这份报告详述了 AI 驱动的自动化技术对经济造成的影响，并给出了多项对策，以便降低 AI 技术的成本，让全社会能共享该技术带来的实惠。
在未来几年乃至几十年内，AI 驱动的自动化技术将大大改变经济的形态，政策制定者必须对现有政策进行升级与强化，以便适应新的经济形态。
虽然现在无法精确预测 AI 影响下的经济将走向何方，但该报告却给政策制定者指明了方向，他们需要针对下列五大主要经济影响做好准备：
1. 受 AI 驱动，社会劳动生产力会大幅提高；2. 劳动力市场技能需求发生变化，高级技术技能受青睐；3. 工资水平、教育层次、工作类型、地点和部门将出现分布不均的情况；
4. 劳动力市场大洗牌，伴随许多工作岗位的消失，又有许多新岗位将不断涌现；
5. 许多工人会面临短期失业，若没有新政策扶持，失业时间可能会变长。
关于 AI 对经济造成影响的烈度和影响到来的时间，现在依然存在大量的不确定性。一方面，AI 有可能根本无法动摇现有的经济形态，过去几十年来形成的大趋势将得以延续，只需小的政策调整就能享受 AI 带来的实惠；另一方面，在 AI 的作用下，经济很有可能产生巨大的震荡，劳动力市场变化速度加快，由于掌握的劳动技能已经过时，许多工人需要帮助才能重新适应新工作。斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰则认为，不久的将来，人类再也不用劳动。因为人工智能在自动化作业、自动驾驶，合成智能、执行能力等诸多方面的优势明显大于人类。它正不断的取代现有人类的工作，让曾经从事相关工作人工人逐渐消失。未来的你还能找到工作吗？各行各业的蓝领工作很有可能已经被自动化接管。在自然环境中可以感知和运行的机器人设备将会大批量取缔劳动力市场。简而言之，人造劳动者正在从各个领域进攻而来。
司机
自动驾驶卡车的技术今天已经存在，而且已经可以用非常合理的价格改装到现有的车队上了。装备有这种技术的卡车可以“看到”所有方向，而不仅仅局限于前方的视野，这些车辆可以在完全黑暗或灯火管制的情况下行驶，它们会即时分享路况、附近的危险以及它们自己的意图。
机械工作
2010年，欧盟开始为“农用聪明机器人”项目（Clever Robots for Crops，简称为 CROPS）提供资金。正如项目负责人所说：“农用机器人必须具有智能，只有这样它们才能在松散、动态、不友好的农业环境中稳定地运行。Agrobot是一家在加州奥克斯纳德（Oxnard）开办的西班牙公司，他们制造的商业机器人可以采摘草莓。在采摘过程中这种机器人只能识别足够成熟的水果。好消息是他们正在招人，但是你必须有一个工程学学位才行。请注意，这些汹涌而来的机械工人并不一定非要比将要取代的工人速度更快，但是它们可以在黑暗中工作！
仓管员
除了挑选订单和包装货物，正如我在上面所说的，还有装货和卸货的工作。这些工作现在仍由人类工人完成，因为人的判断在运载车辆和运输集装箱中如何抓住和堆叠不规则形状的箱子这些工作中不可空缺。但是另一家硅谷的创业公司Industrial Perception公司正在改变这一切。他们的机器人可以检查卡车内部，选择某个物品，然后捡起来。正如他们被谷歌收购前官网上的宣传语，公司“提供的具有技能的机器人是决胜明日经济的必备品。”
就像人造劳动者将要取代体力劳动者一样，合成智能也将会席卷很多脑力工作。无论你的领子是什么颜色，自动化都会毫不留情。
律师
合成智能在法律专门领域攻城掠地的表现还有一个更加复杂的例证，那就是创业公司Judicata。这家公司使用机器学习和自然语言处理技术，把普通文本（比如法律原则或特定案例）转化成结构化的信息，利用这些信息可以发现相关的法院判例。比如，程序可以发现所有包含西班牙裔同性恋员工成功起诉不正当解雇的案件，通过朗读法院判决原稿，可以节省无数花费在法律图书馆或使用传统电子搜索工具的时间。
医生
如果成为律师变得不再那么具有吸引力的话，那么成为医生呢？从患者的角度出发，其心中的理想医生一定是一位精通所有专科领域的超级医生，他掌握着所有最新的医疗信息以及最佳的实践经验及方案。但是，这样的人类并不存在。让我们看看IBM的超级计算机沃森。在《危险边缘》中打败冠军布拉德·鲁特（BradRutter）和肯·詹宁斯之后，沃森马上就被重新部署在这个新的挑战上。2011年，IBM和美国最大的管理公司WellPoint开始合作把沃森的技术应用在提高病人看护质量方面。
教师
很明显，科技可以代替很多领域的教师和教授。现在，描述这种现象的流行语叫翻转课堂（flipped classroom）——学生们在家观看讲座，并且在线上学习相关资料，然后在教师和教学助理的帮助下在学校完成作业。教师们可能不需要再备课和讲课了，他们的工作被缩减成“学习教练”。教师职业技能的减少无疑会改变这个职业，并且这种情况会为已然困难重重的教师们带来更多的挑战。
销售员
一个研究中经常被引用的例子就是，需要优秀人际交往能力或说服能力的工作是不太可能在不远的未来实现自动化的。但是事实并不一定如此。让你相信你穿上某套衣服就会精神焕发的能力肯定是一个成功销售员的标志。但是当你可以询问上百位消费者时，你为什么还需要他？想象一家服装店，他们可以模拟你穿上不同衣服的照片，生成的图像可以通过模糊面部实现匿名立即被放到一家特殊的网站上，那里的用户可以提出自己的观点，告诉你哪件衣服让你显得更瘦。几秒钟内，你就会从毫无任何偏见的陌生人那里得到客观的、可靠的反馈，如果你完成了购买，他们就会获得积分。这个概念被称为“众包”（crowdsourcing）。既然你能免费获得答案，为什么还要依赖由佣金驱动的销售员呢？
来源：微信公众号 北京商报
