赢了人类一场不过瘾，阿尔法狗今天又赢了一场。3月10日，谷歌的人工智能系统Alpha Go挑战世界围棋冠军李世石又一次胜出。和第一场胜利之后人类的惊叹、震撼、怀疑相比，第二场输给机器人之后，人类似乎已经不得不承认一个事实：至少在围棋领域思维已经难以匹敌机器。
尽管在一些机械运动领域，人类早已被机器取代。但在涉及思维领域，人类仍固执的认为，思维将是机器无法突破的最后堡垒。但那些程序猿和工程师们并不这么认为，于是一代代创新性的机器人不断被创造出来，打破人们的成见。
阿尔法狗只不过是向人们证明，机器的学习能力已经足以在围棋等人类自认为最为复杂的游戏中取胜。李世石败给AlphaGo的背后，是人性与机器的较量。也许真正让人感到害怕的不是AlphaGo的棋力，而是它的没有情绪、不知疲倦、沉着冷静。这与AI无关，是机器的本性。
不过，这场人机大战背后，真正的赢家并非胜了两局的阿尔法，而是其背后的“主谋”谷歌。在讨论这个另类的“主谋”之前，我们有必要先来认识一下这场大战的主角之一“Alpha Go”。
经过昨天和今天的两场大战，阿尔法可以说已是全世界最受关注的“网红”，但是对它真正了解的人恐怕并不多，在这里简单介绍下阿尔法走红之前的一些情况。
Alpha Go（中文名：阿尔法，昵称：阿尔法狗），是一款围棋人工智能程序，它是由由谷歌（Google）旗下Deep Mind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发。
这个程序是利用深度神经网络加蒙特卡洛算法，对成千上万的世界围棋大师的棋谱进行搜集，深度学习，由机器自身判断，围棋布局。它是至今在人工智能方面最先进的机器。
对战李世石走红之前，在今年1月份，Alpha Go即以5比0横扫职业二段樊麾，这是第一次职业棋手在这种比赛中落败。从那以后，Alpha Go名声大噪，谷歌随后宣布Alpha Go将与世界围棋最顶尖选手李世石对决。
谷歌为这场人机大战赞助100完美金
于是，在这场全球关注的对决中，我们都知道了阿尔法狗、知道了谷歌人工智能，也就是这场人机大战背后真正的“主谋”和赢家。对谷歌来说，这可看作是以以最小代价获得最高推广效果的经典之战。上一次阿尔法战胜欧洲冠军樊麾之后，谷歌市值涨了200亿美元。这一次对战世界冠军股李世石，对市值能带来多大的提升还尚不可知。
阿尔法狗能战胜李世石，源自谷歌在人工智能领域的长久布局。数据显示，仅2013年谷歌就收购了8家机器人公司，比如造机器人的Boston Dynamics，造无人车的Stanely 团队，甚至今日战胜李世石的AlphaGo，也是谷歌去年收购的公司DeepMind所研发。
去年11月，谷歌还推出了开源工具TensorFlow，打算把人工智能相关的知识和经验向大众分享。TensorFlow是一种机器学习系统，从智能手机到大型数据中心服务器都能使用。
实际上，机器学习系统只是人工智能技术的冰山一角。谷歌保留下来的东西还有很多，比如说海量的数据，比如说运转这一系统的强大网络化计算机，比如说由调配算法的人工智能专家组成的庞大团队。而赋予人工智能灵魂的，恰恰是谷歌没有公开的东西。
作为搜索起家的谷歌，为何对人工智能如此热衷？其实，谷歌在人工智能的使命是“将全世界的信息联系起来并给出最佳处理”，而人工智能技术正好应和了谷歌的技术需求。
其一，覆盖更多的用户使用场景。截止目前，谷歌已经在自动驾驶汽车、可穿戴技术（谷歌眼镜）、类人机器人、高空互联网广播气球、可检测眼泪中血糖含量的隐形眼镜、甚至是医疗领域都有所布局。
通过以上这些技术，谷歌不再只是能获得传统互联网上的数据，更能获得个人健康、气候、以及消费习惯等等方面的数据，这些数量大到超乎想像的直接或间接数据，会提供被谷歌称为“利益关系证据”的信息，并被应用到自适应学习算法当中，而这些智能算法则在那些我们还不了解的领域当中提供了机会。
简而言之，谷歌通过对全球数百万用户每天的搜索/网页浏览习惯进行研究，谷歌很有可能在试图预测未来。他们知道我们想要什么，甚至在我们自己都没有意识到的时候。
其二，夯实人工智能技术基础，即研发更加高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力。
尤其是深度学习，它是建造神经网络，可以搜集数据并作出反应，并可以逐渐积累对于物体外形或者声音的认知理解。
例如AlphaGo与李世石对战的这一场比赛，AlphaGo会把这场的围棋对弈数据完全复制， 这意味着，自第二场起，李世石实际上是在与“自己”对弈，而机器又通过对弈将学习到更多的技巧并在较量中予以施展。
更重要的是，如果接下来的几场较量，AlphaGo还是完胜李世石的话，足以说明谷歌人工智能的技术研究已经达到新高度。
其实，无论后面的比赛，AlphaGo能赢与否，谷歌都已经达到目的了。AlphaGo连续拿下2场胜利，意味着人工智已经到达了一个全新的高度，今后的市场潜力不可估量，而谷歌也很有可能会成为这一领域的独角兽。
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