每經(jīng)記者 張斯 實習(xí)記者 劉春山

每經(jīng)編輯 盧祥勇

石博盟首先從AlphaGo談起，在他看來，AlphaGo可以說是一個很好的故事。谷歌AlphaGo和柯潔的對弈，讓更多的中國人知道了人工智能。同時，他也聽到了一些批評之聲——這樣一個比賽，你用一個電腦打敗一個人類有什么樂趣嗎？

“中國棋院和棋手，他們非常歡迎AlphaGo，這是我們喜聞樂見的一點，而且他們也愿意和AlphaGo下棋，因為能夠給他們帶來新的思路、新的方法、新的下法，而且我們可以對這樣數(shù)千年圍棋致敬。”石博盟認為，應(yīng)該要去擁抱AI這個技術(shù)，雖然說最后AlphaGo 3：0贏了柯潔，但卻最后逼出柯潔展現(xiàn)了人類最佳表現(xiàn)。在李世石失敗之后，李世石和其他的棋手比賽的時候也獲得了很多勝利，也正如他從AlphaGo當中獲得了很好的理解，AlphaGo同時也獲得了很好的發(fā)展，自己學(xué)習(xí)變得更加強大。

在石博盟看來，AlphaGo的變化來自于背后的硬件設(shè)備技術(shù)不斷提升。“一開始AlphaGo前身深藍電腦戰(zhàn)勝了國際象棋高手，而現(xiàn)在基于計算機硬件性能的提升，AlphaGo獲得了高速運算能力。”石博盟表示，助推此次人工智能熱潮的還有相應(yīng)計算機算法的成熟，特別是機器學(xué)習(xí)，以及其衍生的深度學(xué)習(xí)。“現(xiàn)在AlphaGo已經(jīng)成為了自己的老師，因為通過和李世石的比賽獲取了經(jīng)驗，自己開始學(xué)習(xí)，24小時不間斷的自己跟自己下棋。”

事實上，AI的應(yīng)用并非是只屬于高科技行業(yè)，石博盟介紹了一個現(xiàn)實生活中的真實案例。日本有這樣一個學(xué)生，他設(shè)計一臺電腦，為他父母的黃瓜種植廠設(shè)計了一種算法，用于篩選黃瓜成品的質(zhì)量。通過人工機器學(xué)習(xí)的方法，最終使得他的母親在篩選黃瓜上面的工作量減少了好幾個小時，大大提高了工作效率。

同樣的例子還有海洋生物。海牛經(jīng)常在海難事故當中喪生，通過衛(wèi)星照片， AI極大的從根本上改善了對于海牛識別篩選的一個工作，在動物保護方面帶來了極大的提升。

石博盟指出，談到人工智能和深度學(xué)習(xí)沒有必要在非常高深的領(lǐng)域談，其實在個人行為也能看到AI的美麗，而如何讓AI為人人所用，這是人工智能發(fā)展的最大挑戰(zhàn)。同時，石博盟強調(diào)，人工智能目前仍處于起步階段，未來將解決更為復(fù)雜的問題，而實現(xiàn)這些的前提是各方通力協(xié)作并秉承開放的理念。