去年3月，AlphaGo凭借着与李世石对弈并取得五局四胜一夜成名，它向世界证明了AI技术的进展，让更多大公司、创业者、资本投入到AI热潮之中。未及一年，AlphaGo升级版出现，Master低调地与中日韩三国顶级棋手展开60场对决并且全部获胜。
Master在过去近一年的时间里得到了更多的训练、同时不断优化算法，棋艺与日俱增，比它的上任AlphaGo精湛许多。并且它还在夜以继日的学习改进，而人类棋手则要吃饭、睡觉和过日子，再结合可无限扩展的计算集群，在围棋这件事情上，人类再也不会有机会赶超Master了——今天如果有人要去跟Excel表比拼数据处理能力尤其是加减乘除这类函数计算，恐怕会被视作是大战风车的堂吉诃德。
在围棋这件事情上的人机大战已经结束。不过，在AI领域的人机大战还在继续。几乎在Master获得五连胜的同时期，中国在人工智能上投入最大的科技公司百度宣布加入人机大战，与下棋不同的是，这场人机大战的形式是百度的“小度”机器人参加江苏卫视“最强大脑”第四季，所面临的选手是在观察力、记忆力或者听力某个特定能力上出众的“最强大脑”选手，进入最终脑王争霸赛是其目标。
2016年，AlphaGo在围棋上战胜人类，以及今天Master再度碾压人类则表明，在AI尤其是深度学习技术上，人类迎来一个新的临界点。而与围棋相对规则清晰，输入明确不同，小度参加人机大战跟2011年IBM的“沃森”参加智力问答挑战节目《危险边缘》更像：都是开放式的挑战，但是比纯粹的问答挑战又要复杂很多。
小度将会迎来的是识别人脸、倾听语音这些节目组根据人类选手的特长而定制的挑战项目。不论是图像还是语音技术对机器来说，复杂度并不比战胜人类棋手低。在Google主导过“猫脸识别”的吴恩达现已担任百度首席科学家，其在赛前接受媒体采访表示：
在这次比赛中，我们选择的竞赛项目对于机器来说非常非常困难，涉及到人脸识别、语音识别等，但事实上这些对于人类来说却相对容易。人们可以通过直觉来进行很好地判断，比如见到一个人，你不假思索就能认出他是谁。但是机器必须从大量数据进行训练，有些项目中甚至需要识别不清晰的、老旧的照片，所以我认为这对于机器来说是个巨大的挑战。
除了算法本身的难度之外，百度工程师还需面对不同的挑战项目让“小度”进行有针对性的学习，再加上节目现场灯光等环境因素带来的巨大不确定性，所以这一次小度的胜算在我看来将比AlphaGo要低一些（AlphaGo还没开赛我就押其全胜），就算取胜百度也要投入大量的人力物力财力。
如果说AlphaGo以及Master证明了人类的AI算法和计算力已经到达一个临界点的话，小度机器人参加《最强大脑》的挑战，则有望证明人类不只是在算法层面取得进步，而且在应用，尤其是图像、语音和自然语言处理这几个基本应用技术上，做到让机器与人类逼近，百度深度学习研究院主人林元庆也表示，参加人机大战，“打败人类不是目的，希望演化出很好的技术服务人类。”
因为AlphaGo的算法设想与构建具有里程碑意义，对科学家最神圣的《Nature》杂志刊发了AlphaGo相关的研讨文章，并且两次将其送上封面，这对于AlphaGo团队来说，就跟战胜围棋选手本身一样荣耀备至。当然，人工智能界对此也欢欣鼓舞：人工智能作为一项新兴的科学、工程与社会研究挑战，正在得到主流科研学术界的认同与支持，这些动向意味着更多人才和资源会涌入AI领域。 
不过，AlphaGo战胜人类棋手，对于大部分消费者来说，并没有直接的影响：我们的爸妈，或者圈外人士，恐怕还不知道AlphaGo怎么读呢，这一事件对于大众最直接的影响恐怕是，给孩子报围棋兴趣班的妈妈多起来了。
到了今年我看到的一个有趣的现象是，AI正在走向大众，从《Nature》封面走向互联网和电视台。比如“罗辑思维”年终在深圳的跨年演讲上就有许多篇幅讲到人工智能，虽然因为有许多纰漏而被炮轰，但“不懂AI的人谈AI给更不懂的人听”，在我看来对AI反而是一种积极的信号，与百度通过“小度”将人机大战搬到一档娱乐科普节目上所揭示的现象一致：大众对AI的热情越来越高。
这里的大众不只是你身边的消费者，还可能是深圳的制造工厂老板，大学校园里面的学生，或者一家上市公司的的CEO。理论家、科学家与投资人总是最先看到未来的，AI成为互联网下一幕，已成为包括李彦宏在内的科技企业主们的共识，BAT、华为、小米、搜狗、头条都在投入和应用，但要让AI普及到消费者之中，只凭这些是人不够的。
美国基于AI的Amazon Echo应用很普及，越来越多的消费者习惯于通过语音给家里的音响发号施令，获取资讯、播放歌曲、控制家电甚至购物，中国有类似的产品却没有普及，原因正是在于市场本身对AI还很陌生。当大众关注到AI后，更多行业和企业会想方设法利用AI技术，更多人才会投入到AI大潮之中，更多消费者会接受有AI概念的产品。任何技术的普及与成熟都离不开市场应用的反哺。
在AlphaGo之前，史上已有两次著名的人机大战。
1997年，IBM的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫，这一次人机大战让人类看到了计算机的计算能力，PC全面普及，Windows开始占领每一个桌面，互联网时代来临。
2011年，同样来自IBM的人工智能应用“沃森”在美国智力问答节目《危险边缘》（类似于中国的《一站到底》）中挑战两位人类冠军，接收通过自然语音提出的五花八门的问题，战胜已连续74期夺冠的人类选手。这一次人机大战让人类看到了机器对于自然语言理解、语音理解、语义理解、语音合成以及信息检索的能力，巧合的是，就在2011年，Siri随着iPhone 4s一起发布，语音交互时代来临。
每一次被载入史册的人机大战，都与一类应用的普及密切相关，这并非巧合，重大的人机大战只会发生在技术到达临界点的时候，而这是一类应用普及的核心驱动力。“深蓝”之后是PC和互联网；“沃森”之后是Siri和语音助理；“AlphaGo”和“小度”之后是什么？
事实上，谷歌的DeepMind团队曾表示研究AlphaGo并不仅仅是为了研发一套围棋比赛工具，而是为了在将来能够更好地把人工智能科技应用到医疗、机器人、无人驾驶汽车、农业、金融等为人类服务的行业当中，而《Nature》高级编辑坦吉·肖尔德（TanguyChouard）则表示，AlphaGo是一套通用程序设计，适用于大范围的应用程序，不只是在围棋方面。百度小度所用的核心AI技术已经被应用到百度外卖、百度金融、百度无人车等业务中，“应用”而不是“下棋”才是AI让人激动的地方。
互联网在进入下半场的同时，新的一幕在2017年被揭开，AI激动人心、充满无限可能。2017年这个领域将会发生什么？尤其是在中国，这个领域会发生什么？
任何现象级互联网应用都会伴随着独角兽的产生，2017年中国AI创业领域必将诞生独角兽或准独角兽，当然，也不排除已是独角兽的一些企业会更加强化AI，刚刚上市的美图秀秀对投资者宣称自己是AI公司，而不是磨皮公司，即将上市的搜狗或者今日头条同样会强调AI特性。
这是李开复在一个演讲中提出的观点，AI创业将爆发，但科学家会是主流AI创业者。有人说今天每个AI领域的顶级科学家价值都是“等身的黄金”，这一点都不夸张，大公司争抢拥有算法能力的顶级AI科学家，事实上，AI创业的主力军同样是科学家，只有他们才能驾驭门槛高的AI技术，90后大学生刚毕业组个团队做AI已经很难——除非真的是天才级人才。
去年，《经济学人》报道，由于科技巨头都在争夺一流的人工智能人才，导致各大高校遭遇了人才大举流失，甚至有人担心此举可能对未来的技术进步产生负面影响。现在这个现象正在愈演愈烈。过去几年只有谷歌、微软、Facebook和百度等少数公司在公司层面大举投资AI，2017年之后所有科技公司都会重点投资AI，华为、阿里、360、搜狗、小米、讯飞们已纷纷表态，腾讯伺机而动，AI成为跟几年前的移动互联网一样的船票。
这意味着高校人才流失会更多，并且，巨头之间的人才争夺也会更加惨烈，中国巨头之间争夺人才，中美巨头之前争夺人才，AI顶级人才将不再是“黄金等身”而是“钻石等身”了。
在围棋之后，AlphaGo就表示要《星际争霸》等游戏竞技，它的接任者Master应该意在训练备战之中了。百度则带着小度参加了《最强大脑》大赛。除了智力竞技和节目比赛之外，人工智能还会驱动着机器与人类在更多领域上演公开对决，比如工作大赛、赛车、考试等挑战。
图像识别、语音技术的突破性进展已经很难再现，现在基于深度学习的AI算法还在不断进步，但更多是量变，比如语音识别准确率从99到99.1%。但是，随着GPU计算、集群计算、量子计算机等新的计算技术的快速发展，AI整体能力同样有望突飞猛进，甚至计算体系的进步还有可能会倒逼算法架构的改变，或许基于量子计算机的AI将不再是深度学习呢？
2016年小米发布了人工智能电视，华为发布了基于AI的EMUI系统号称“越用越快”，我看到智能消费设备在跟AI更多结合。2016年手机淘宝评论支持语音输入，百度外卖已支持语音点餐，互联网银行用图像识别远程开户，我看到移动App在跟AI更多结合。2016年我看到百度地图数据采集已全面AI化，直播平台用AI技术鉴黄，阿里云用AI技术来治理拥堵。2017年，这种结合将会蔓延到更多的领域，App、软件、行业应用都会更多地利用AI技术，生活和生产都会AI化。
Master在开年之际就送来一份厚礼再次改变我们对AI的认知，百度则将AI搬到了娱乐科普节目上让大众接触认知AI，AI成为全民话题，基于AI的现象级应用即将问世，2017年AI领域将会频繁上演大事件，一个激动人心的时代正在来临。
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