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2017年1月4日晚，隨著圍棋世界冠軍古力九段投子認(rèn)輸，神秘網(wǎng)絡(luò)棋手master以60勝0負(fù)1平的成績(jī)橫掃人類，這來之不易的1平還是對(duì)手半截兒掉線了（也就是說有可能是對(duì)手一看打不過了，就把網(wǎng)線或者電源拔了）。這61場(chǎng)快棋對(duì)弈，參戰(zhàn)的包括聶衛(wèi)平，常昊等頂級(jí)圍棋大師，被寄予厚望的柯潔更是在輸棋之后生病住進(jìn)了醫(yī)院。

柯潔在對(duì)弈失敗后發(fā)的微博

就在外界猜測(cè)master不是人，而是類似于Alphago的人工智能的時(shí)候，谷歌4日晚宣布，master就是阿爾法狗！

阿爾法狗

2017年的第一個(gè)星期，圍棋界幾乎所有知名的高手都被“狗”虐了！有人疾呼：人工智能即將統(tǒng)治人類，也有人說：那只不過還是一個(gè)存了幾千萬個(gè)棋譜的電腦。為什么對(duì)阿爾法狗的評(píng)價(jià)會(huì)有天壤之別，今天就繼續(xù)給大家速讀吳軍博士的《智能時(shí)代》第二章---大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能。

從1946年第一臺(tái)計(jì)算機(jī)埃尼阿克誕生到后來的很長(zhǎng)一段的時(shí)間里，人們一直致力于讓計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣去思考，能聽會(huì)說，可以解決需要人類智能解決的問題。就像蒙巴頓元帥賦予它“電腦”的名字一樣，人們都希望對(duì)于某些超出人腦極限的難題，或者需要大量人員和很長(zhǎng)的時(shí)間來攻克的難題，電腦能夠分分鐘搞定。

世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)：埃尼阿克

相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)，在某些領(lǐng)域，例如數(shù)學(xué)計(jì)算，信息檢索等領(lǐng)域，電腦確實(shí)足夠聰明，但是這只是體現(xiàn)在速度上，距離真正用類人的思考方式解決實(shí)際問題，還差得很遠(yuǎn)。

如何判斷機(jī)器有沒有智能？計(jì)算機(jī)界公認(rèn)的驗(yàn)證方法是：圖靈測(cè)試（電子計(jì)算機(jī)的奠基人阿蘭·圖靈博士發(fā)明，想了解圖靈的話推薦看《模仿游戲》）。測(cè)試很簡(jiǎn)單，就是讓一臺(tái)機(jī)器和一個(gè)人坐在幕后，裁判同時(shí)與幕后的人和機(jī)器交流，如果裁判無法判斷幕后回答問題的到底是人還是機(jī)器時(shí)，就說明這臺(tái)機(jī)器有了智能?？茖W(xué)家們也認(rèn)為，如果計(jì)算機(jī)打敗了人類國(guó)際象棋冠軍，或者可以識(shí)別我們的語(yǔ)音，抑或可以進(jìn)行翻譯，自動(dòng)回答問題等，只要完成了其中一件事，就可以判定計(jì)算機(jī)有了智能。

圖靈測(cè)試

今天計(jì)算機(jī)基本上可以做到上面的任意一件事：你的論文英文簡(jiǎn)介是不是找金山翻譯通弄得？你是不是老調(diào)侃siri？錘子發(fā)布會(huì)上羅永浩沖著訊飛唾沫橫飛，識(shí)別率高達(dá)97%。電腦不僅戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫，甚至在比象棋難度高出6—8個(gè)數(shù)量級(jí)的圍棋領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)也已經(jīng)干掉了人類世界冠軍。

我們?nèi)绾卧谌斯ぶ悄芊矫娅@得了今天這樣矚目的成就呢？這個(gè)過程其實(shí)是非常曲折的。

在圖靈博士提出機(jī)器智能化這個(gè)命題后，一部分科學(xué)家們自然地想到，需要讓機(jī)器學(xué)習(xí)人的思維方式進(jìn)而去思考問題，也就是仿生學(xué)。就像古代人類想要飛翔，就在自己胳膊上綁上羽毛翅膀從高處往下跳，向鳥兒學(xué)習(xí)如何飛翔。這部分科學(xué)家被稱作“鳥飛派”。

但是研究了一段時(shí)間后發(fā)現(xiàn)根本不是那么回事兒，人工智能研究在60年代末研究不下去了，究其原因是人類解決問題的邏輯并不是有非常規(guī)范的程式，很多時(shí)候是靠常識(shí)或者說關(guān)于這個(gè)世界的知識(shí)。例如：讓機(jī)器翻譯這句話（我擦！窗戶真臟，小明快去擦一下。小明：我擦！我才不擦呢?。┠闳绻麊枡C(jī)器小明最后擦了嗎，機(jī)器估計(jì)會(huì)直接懵逼（書中有更經(jīng)典的例子）。

而另一派的科學(xué)家則拋開這個(gè)定式思維，將人工智能問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的問題，用海量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練機(jī)器，訓(xùn)練出一個(gè)可靠的模型

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，如何讓計(jì)算機(jī)去識(shí)別一只貓？那就搞幾萬到幾十萬張貓的照片，分析貓的全部特征，計(jì)算機(jī)會(huì)總結(jié)出一套涵蓋貓的方方面面的模型，即使看到的是貓的后屁股，也能在之前的照片中找到與之對(duì)應(yīng)的形象，立刻判定這是貓。當(dāng)然，這看起來有點(diǎn)笨，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量到達(dá)一定的量，計(jì)算速度上來之后，這種方法就變得無比高效。

百度圖像識(shí)別技術(shù)

這就把人工智能轉(zhuǎn)換成了大數(shù)據(jù)的問題。書中講到，2005年在某種意義上可以被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)元年，因?yàn)檫@一年，在機(jī)器翻譯領(lǐng)域名不見經(jīng)傳的谷歌憑借自己的翻譯系統(tǒng)打敗了馬里蘭大學(xué)、霍普金斯大學(xué)等頂尖名校，技?jí)喝盒郏∪藗兌枷胫酪患夜臼侨绾未驍∧敲炊嗄弥a(bǔ)貼的頂尖名校的。

在溝通會(huì)上，谷歌翻譯的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人奧科說出了一個(gè)簡(jiǎn)單但是又不能被模仿的方法----利用谷歌的海量數(shù)據(jù)，這個(gè)海量不是形容詞，谷歌的數(shù)據(jù)量是其他研究機(jī)構(gòu)的幾千倍甚至上萬倍！

量變產(chǎn)生質(zhì)變，奧科將這些數(shù)據(jù)輸入到翻譯系統(tǒng)里面，當(dāng)人們輸入一句話想要翻譯時(shí)，機(jī)器自動(dòng)在海量數(shù)據(jù)里檢索與之相同或高度近似的話，直接輸出就好了，讀書破萬卷，翻譯如有神，看似簡(jiǎn)單粗暴地方式其實(shí)非常好用！

谷歌翻譯

大數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能發(fā)展如此重要，那么它有哪些特征呢？

1，體量大，GB、TB等在大數(shù)據(jù)面前都有點(diǎn)小，有的公司動(dòng)輒用PB來衡量自己掌握的數(shù)據(jù)，很簡(jiǎn)單，有了這么多數(shù)據(jù)，就能在多個(gè)領(lǐng)域復(fù)制谷歌翻譯的神話。

2，多維度，前兩天刷爆朋友圈的支付寶賬單其實(shí)只是阿里巴巴掌握的一個(gè)維度而已。如果阿里巴巴愿意，他可以告訴你全國(guó)那個(gè)城市的女性最能吃，哪個(gè)城市的人最愛患感冒！，這就是大數(shù)據(jù)多維度的魔性。

3，完備性：舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，馬云高考時(shí)數(shù)學(xué)很爛，他只能多背幾道題去硬套考題。如果馬云有一個(gè)機(jī)器大腦，那就簡(jiǎn)單多了，直接把高中所有的原始例題幾千道和變種例題幾萬道通通背下來，并保證完備性已經(jīng)超出葛軍的腦力范疇，看到題就直接在庫(kù)中搜索一樣的，分分鐘搞定。

當(dāng)手頭的數(shù)據(jù)具備了這些特征的時(shí)候，就基本掌握了通往智能時(shí)代的鑰匙了，目前國(guó)內(nèi)有這個(gè)能力的公司不在少數(shù)，例如百度，騰訊，阿里，小米，奇虎等。

阿里大數(shù)據(jù)

我們要隨著時(shí)代的進(jìn)步，不斷的變換思維模式。機(jī)器獲取智能的方法并不是靠推理，而是靠對(duì)數(shù)據(jù)的“死記硬背”。

但是當(dāng)我們用大數(shù)據(jù)思維，將每一步棋當(dāng)時(shí)的棋盤狀態(tài)看成棋譜，將人類所有的對(duì)弈棋譜全部輸入進(jìn)去，阿爾法狗瞬間就學(xué)會(huì)了有記載的所有大師的下棋思路，再通過背后的算法判斷調(diào)用哪一張棋譜就好了。聶衛(wèi)平與阿爾法狗對(duì)弈，就像古代神箭手與手持加特林機(jī)槍的現(xiàn)代士兵對(duì)決一樣，已經(jīng)不在一個(gè)次元了！

由大數(shù)據(jù)引發(fā)的智能革命已經(jīng)悄悄到來，我們需要盡早學(xué)習(xí)，并加以利用，這會(huì)極大的推動(dòng)人類社會(huì)的發(fā)展！