如我預料，Google AlphaGo又贏了一局，并且我堅信它會贏得余下三局——人機大戰的本質是一場計算比賽，計算機早已勝出，Google AlphaGo將這一點顯性化了。正是因為此，將AlphaGo推上神壇是沒有任何道理的。事實上，理論上來說，能夠研發出AlphaGo的科技公司絕不止Google一家，AlphaGo的勝出亦不能全歸功于Google。
如果真正理解人工智能，了解各大科技公司在這一領域的作為，就不會對AlphaGo的勝出大驚小怪。說這是人工智能領域的“登月事件”，抑或說機器從公元2016年3月9日這天開始擁有了生命，有些小題大做。
AlphaGo勝利的本質，是計算機“算力”的勝利，它與1997年IBM 深藍 戰勝國際象棋冠軍并無本質不同。只是AlphaGo的計算能力強大了三萬倍，并且它不會擁有深藍如房子般的體積，而是在“云端”的一個無形的系統，誰都不能描繪AlphaGo的形狀，這就是云計算的魅力所在。
AlphaGo的積極意義在于，它將計算機的“計算力”顯性化并且大眾化。此前的多年里，盡管人工智能不斷取得進展，卻從未引發如此關注，不得不說這是Google開展的一次有利于其自身和全行業的行動。不過，在一些不了解人工智能的人的助推之下，它讓一些人對AI有了錯誤的理解，這里是必須澄清的事實：
一、AlphaGo只是人工智能的冰山一角。
人工智能的本質是讓機器擁有智慧，而不只是計算能力。如果比拼單機的計算能力，中國的“天河2號”可排名全球第一，不過這并無太大意義。人工智能的巧妙就在于，它可以不斷優化自己的算法，進而讓計算能力指數級增長，借助于云端的服務器集群，以為行將普及的量子計算、生物計算，讓機器越來越聰明。機器即可以是無人車、無人機這些硬件，也可以是Siri這類軟件。
AlphaGo比深藍運算力強大三萬倍，但人工智能理論上來說，計算力可無窮大。事實上，AlphaGo并沒有足夠體現出人工智能的強大所在，它是運算力十分強大、學習力相對初級的“弱人工智能”。
科學家正在研究的人工智能是讓機器可以觀摩別人下棋就知道圍棋這個概念、圍棋的規則，并基于此去學習人類的做法進而學會下棋。2012年，百度現任首席科學家吳恩達在Google 做了一個著名的實驗：讓計算機識別上千萬張圖片，它自己總結出“什么是貓”，進而識別出其他圖片中的貓。這相對于人類來說，依然還有巨大的差距：我們給一個小孩子展示10張圖片，TA可能就會有一個概念了。但更強大的人工智能就會自我學習、自我成長，它會變得越來越聰明。AlphaGo是針對“封閉規則”的算法實現，終極的人工智能要面臨要面臨這個世界無窮無盡的不確定性，對計算力有著無窮無盡的要求。
因此，AlphaGo只是人工智能應用的冰山一角。
二、AlphaGo并未全面反映人工智能的進展。
相對于無人車上路、調戲語音助手這類活動，沒有什么比“競技PK”更能吸引人們的圍觀和討論欲望，尤其是在一切皆娛樂的今天。體育競技、我是歌手、王自如VS羅永浩均能被高度關注，無一不是這個道理。AlphaGo本質就是一場娛樂包裝的商業秀，與《最強大腦》并無本質不同，只是后者實在是太枯燥無聊了一些。
據說，關注這場被一些媒體稱為“世紀之戰”的較量的，有60%是中國人，又據說，其中大部分是不會下圍棋的。對于許多人來說，他們只關注結果，不關注個中原理。這并不怪他們，圍棋和人工智能同樣都很難懂。
百年前人們第一次看電影見到屏幕上的火車，嚇得四處潰散，知道個中原理的并不會如此。倘若一直保持著對人工智能領域的關注，就不會對AlphaGo的勝出如此大驚小怪。
在AlphaGo之前，人類在人工智能技術上已經取得長足進展，并且應用在我們生活之中：能自動避障的無人飛機，可翻譯文檔的百度翻譯，充當人們助理的Siri，背后都應用了人工智能技術。在用戶看不到的地方，人工智能更是被大量應用：電商平臺利用海量數據去開展精準營銷，Google旗下的波士頓機器人行走于山谷之間，美國在線教育平臺KnewTon借助于大數據對學生因材施教，這些背后都應用到人工智能技術。在研究中，Google“識別貓”、語音識別準確率超過90%、大數據預測股價，這些均是人工智能的一些實驗。
AlphaGo并不能代表人工智能最新進展，它是算法和算力的勝利，但我們并沒有看到AlphaGo有更強大的學習能力，這才是人工智能的關鍵。
三、請不要將AlphaGo的勝利只歸功于Google。
毫無疑問，Google是一家偉大的公司，AlphaGo證明了Google在人工智能領域的成就，奠定了Google在人工智能領域的地位。不過，因為在2014年收購AlphaGo并支持它研發圍棋算法，就將人工智能的功勞歸功于Google，甚至將矛頭指向沒有做出AlphaGo的公司是不對的——當然，有理由相信創作“Google在研發人工智能、百度卻在送外賣”的段子手根本不懂人工智能，因此才會對百度在人工智能領域的付出視而不見。
在我看來，能夠做出AlphaGo的科技巨頭絕對不會只有Google一家，至少這些公司均有實力研發出AlphaGo：
IBM：1997年IBM用深藍計算機戰勝了國際象棋冠軍，它在人工智能領域同樣表現突出，其與美國德克薩斯大學聯合打造的“沃森”基于單機，并不聯網，但能夠進行大量的自然語言處理，并且回答各種人類問題。2011年，它在一檔智力競猜節目中戰勝了人類。IBM研發出能夠戰勝李世石的系統并非難事——只是它選擇去做難度更小的問答而已。IBM有能力研發出AlphaGo。
IBM 沃森在答題比賽中戰勝人類
微軟：微軟擁有類似于Cortana的人工智能助理，還在中國推出了一個“小冰”，與Siri不同，微軟的AI助理可以根據基于上下文的“長程情感對話能力”，Cortana具有自我學習能力，能夠在與人類交互中變得越來越聰明。盡管它不會下圍棋，但如果微軟愿意，基于AI技術積累研發出類似于AlphaGo的下期機器人并無難處。
Facebook：Facebook擁有三個人工智能實驗室，其中美國兩個，巴黎一個。招募了大量世界頂級AI專家。其正在內測名為“M”的數字助理，可基于深度學習技術，鑒于用戶醉酒照片并禁止其發布。同時它還可幫助用戶完成諸多任務，例如預訂行程、給好友送生日禮物等等。其外它的社交搜索算法可以借助于用戶好友關系去過濾和排序結果，給到用戶最想要的答案。就算AlphaGo勝出，Facebook依然可跟Google在AI上一較高下。
百度：在Google取得任何進展之后，嗆聲百度成為政治正確的事情，這是段子手們的基本邏輯。事實卻是，百度并沒有只是在做外賣，它在人工智能領域同樣投入巨大。除了力邀吳恩達等頂級AI專家加盟之外，百度在硅谷開設了深度學習實驗室，擁有百度大腦項目已達到三歲嬰兒的智力，并建立了“深盟”人工智能開源平臺，將人工智能成果開放給行業。百度擁有與Cortana水平相當的語音搜索助理度秘，它比Siri更先進，可在線下單——這并不比下圍棋簡單，識別語音許多公司都可以做，但識別之后還要理解語義，而人類的語義規則卻是千變萬化的。因此，我堅信百度眼下已具備研發AlphaGo圍棋系統的實力。
除了上述公司之外，Intel、Amazon、阿里巴巴等公司或許都有實力可研發出AlphaGo這樣的圍棋機器人，它們都已陸續成立人工智能實驗室。未來，人類與AlphaGo挑戰不會有太多看點——因為人類必敗無疑。很快就會出現科技巨頭的“機器人”圍棋大戰，大家都拿自己的AlphaGo來較量，玩兒圍棋“世界杯”，看誰的算法更厲害。
任何重大的技術進展都不是靠一家公司來推動的，人工智能同樣如此。Google絕對不能憑借一己之力取得今日之進展，未來想要人工智能造福人類，需要更多公司參與進來。越來越多的科技公司正在為AI造福人類、改變世界而努力。AlphaGo的意義在于，它將掀起新一輪的人工智能競賽——這是更值得關注的事情。
