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最近AlphaGo Zero在無監督學習情況下，自學圍棋並且在40天之內以100:0的戰績打敗瞭之前的各種版本，雖然沒有AlphaGo戰勝各國棋手那一段令人稱道的“戰役”引發全民關註，但100:0的戰績似乎證明瞭AlphaGo Zero的無限潛力以及對整個AI技術發展的偉大貢獻，但實際上這些論調都過於誇張。
AlphaGo zero的技術有延展性嗎？
答案是沒有或者非常局限。
AlphaGo主要是通過監督學習和強化學習來應對人機對戰，簡單來說就是通過技術手段在短時間內做瞭很多考試真題，然後在規則明確的比賽中獲取勝利。新版本的AlphaGo zero與過去版本不同的是自我學習，在沒有“真題”情況下實現瞭精準“壓題”，從而獲得瞭勝利。
其實很多人在AlphaGo時期，都會想到的一個問題是為什麼是圍棋？首先圍棋是目前最復雜的棋盤遊戲，而且是規則明確，因此AlphaGo作為人工智能的代表戰勝人類代表可以在很大程度上獲得高智能這樣的印象。另一方面，人工智能之所以能夠在圍棋中有更大的幾率實現成功預測是因為圍棋沒有數據噪聲。要知道在圖片識別中，萬分之三的噪聲都可能產生非常大的偏差，比如把熊判斷為猩猩。
所以AlphaGo 的技術能夠應用到其他場景嗎？答案是不能。
AlphaGo會是Google下一個關停的項目嗎？
前幾年，智能硬件、VR、AR非常火的時候，可穿戴設備將取代手機的論調一時間甚囂塵上，這其中谷歌是重要的推手。谷歌眼鏡可以通過眼部動作及語音指令來實現接打電話、拍照等功能，相較智能手機並沒有多大創新，在人機交互上也很難帶給使用者較好的體驗，加上耗電、發熱、價格昂貴等問題，谷歌在2015年1月的時候關停瞭這一項目。
谷歌關停的項目也不隻這一個，在08年的時候，谷歌探索瞭通過用戶搜索大數據來進行流感預測，這份發表在《Nature》論文中指出，基於用戶搜索行為可以預測出流感的整體趨勢，此外通過與美國疾控中心的流感監測信息對比，可以實現更為精準的預測。然而實際偏差值大的讓人失望，達到140%，幾乎是完全錯誤的結果。不久之後，這個被稱為大數據缺陷典范的項目也被停掉瞭。
而無論是AlphaGo也好，AlphaGo Zero也好，目前階段我們都很難通過一場比賽的輸贏來判斷他的實際價值以及未來前景。但是我們需要認可的一點是，谷歌一直在靜電機保養嘗試別人沒有嘗試做的事情，其對於推動整個AI行業向前發展的重要作用是不容忽視的。靜電抽油煙機
為瞭推動中國人工智能產業的發展，美團雲將在10月31號召開一場人工智能峰會，會上搜狗搜索總經理許靜芳將出席並分享搜狗在自然語言處理等方面的最新進展，還有地平線創始人楊銘、科大訊飛首席技術官張明也將分享各自領域的最新趨勢與進展。
相信除瞭AlphaGo ZERO的驚人戰績，中國人工智能企業將技術創新融入需求場景中的能力也將獲得同樣關註。
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