利用独立学习的机器学习实现世界所有数据结构化

图为人工智能的照片。

通过AlphaGo的优异表现加速扩张
推动自动行驶汽车和智能机器人商品化

在从3月9日开始上演李世乭与AlphaGo人机对决的首尔光化门四季酒店，谷歌负责人工智能开发工作的领导团队似乎暂时迁移到了此处。AlphaBAT（谷歌的持股公司）总裁埃里克•施密特、负责开发AlphaGo的DeepMind公司大卫•希尔弗、DeepMind公司代表丹米斯•哈撒比斯、谷歌最具代表性的天才开发员杰夫•迪恩•西尼尔•佩罗等在谷歌总部也难得一见的大人物们集体亮相。谷歌利用100万美元（约合12亿韩元）对弈奖金已经获得价值高达数百倍乃至数千倍的营销效果，而且，李世乭与AlphaGo的人机大战对于谷歌来说意义远超过围棋领域。在对弈开始一天之前，施密特在3月8日的记者会上表示“无论哪方获胜，最终都是人类的胜利。继续发展人工智能技术可以为人类创造更好的世界，对所有人都有裨益”。

图为四脚行走的机器人“Big Dog”。

从网络检索和广告服务起步的谷歌已经跨越YouTube和智能手机等网络与移动领域的界限，逐渐朝着可穿戴设备、自动翻译、自动行驶汽车、智能机器人等各种未来产业扩张。谷歌没有选择八爪鱼式的扩张方式，而是在开拓新领域过程中一步步为实质性事业模式做好踏实准备。目前谷歌的市值总额已经达到600万亿韩元左右，开始与苹果公司角逐世界冠亚军。3月9日，AlphaGo的获胜反映到纽约股市市场，谷歌的股价大涨1.66%，达到了每股725美元（约合87万韩元）。

在开拓数字领域尖端产业过程中，谷歌自己成为了最大受惠者。对于谷歌来说，这场对弈极为重要。因为AlphaGo表现出的以神经网为基础的机器学习能力未来将成为一种“绝对引擎”，给谷歌的所有事业领域注入强大的动力。数十年的人工智能研究曾因为过度的期待和有限的成果而经历过各种酸甜苦辣，但人们认为，谷歌最近展示的“可以自主学习的”机器学习和深度学习已经跨越阻碍人工智能发展的最大门槛。

​图为谷歌的自动驾驶汽车。

伽利略认为“自然就是一本用数学语言写成的书”，成为了近代科学的出发点。谷歌的目标则是“对世界的所有信息进行最大程度的组织化处理，使其变得有用”。得益于智能手机和互联网，几乎所有东西都变成一种数字，生成了庞大的数据。在这种环境中，不用人类指示就可以通过自主学习对数据进行结构化处理并将其与智能服务关联在一起的能力简直就是谷歌一直追寻的“圣杯”。自动行驶汽车和智能机器人的成败同样取决于机器是否具备在没有人类指示的状态下自主学习的能力。谷歌2012年曾在2012年开发出可以在没有任何信息的照片中通过计算机的机器学习识别出小猫照片的深度学习程序。2015年，谷歌在《自然》杂志上发表可以通过自主学习不断强化游戏技能的强化学习功能（DQN），成为了开发AlphaGo的母体。计算机还实现了读取复杂的图片并像人类一样自动作出说明的功能。

杰夫•迪恩在3月9日的记者会上介绍了谷歌机器学习的用途。他公开了一段视频，显示内置摄像头的机器人胳臂将第一次看到的物品随意拿起，像孩子一样自主学习，一两次后即可变得熟练。迪恩说“机器学习目前已被运用到谷歌20~50%的服务领域，正在迅速增长，它虽然比不上人类，但也可以通过自主练习，具备简单的抽象化能力”。

AlphaGo凌驾于人类之上的机器学习能力正逐渐成为一大有力工具，它使人们认识到，谷歌距离实现“世界所有数据结构化和服务化”的远大目标已经很近。

具本权 记者