昨天谷歌CEO桑德爾·皮蔡聯(lián)合DeepMind實(shí)驗(yàn)室哈薩比斯霸褒，在CNN上對近日AlphaGo連勝兩局枕面、領(lǐng)先李世石九段發(fā)表了社評护盈。對比于國內(nèi)媒體對人工智能跑慕、谷歌、以及孕育這家公司的美國文化屠缭，所表現(xiàn)出來的震驚和恐懼箍鼓，幕后人物看待這場勝利顯得更為成熟和冷靜。

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1997年呵曹，IBM的深藍(lán)擊敗了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫款咖。這對于人工智能來講何暮，是一個具有歷史性意義的時刻，是算法解決復(fù)雜問題的里程碑铐殃。另一項(xiàng)古老且歷史悠久的游戲——圍棋海洼，它豐富的變化超過了宇宙中原子的數(shù)量，過去最精妙的算法也遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人類玩家富腊。不過這只到現(xiàn)在為止坏逢。

去年年末，DeepMind的AlphaGo以5:0的成績赘被，完勝歐洲聯(lián)賽冠軍樊麾是整，這周又在與世界冠軍李世石的比賽中領(lǐng)先。這對于人工智能來講民假，又是一個新的里程碑浮入。因?yàn)橹钡饺ツ辏许敿獾难芯咳藛T都堅(jiān)信羊异，我們至少還要10年事秀，才能征服圍棋。然而今日野舶，我們已經(jīng)與他齊肩易迹。

在過去5年中，人工智能取得了長足的進(jìn)展平道。對大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域而言睹欲，人工智能或許顯得微不足道：比如我們需要更好的搜索結(jié)果，更精確的垃圾郵件分類巢掺，或者是更適合的方式推薦喜歡的電影和軟件句伶。但我們不要忽視一個本質(zhì)區(qū)別——讓機(jī)器自己學(xué)會如何完成目標(biāo)，并基于經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行提升陆淀，是一件遠(yuǎn)比手動設(shè)置規(guī)則更好的方法，而所有這些積累才促成了今日AlphaGo的輝煌先嬉。

很多人認(rèn)為轧苫，當(dāng)AlphaGo勝利的時候，人類引以為豪的智慧尊嚴(yán)何在疫蔓？

在我看來含懊，恰恰相反。真正的挑戰(zhàn)并非“機(jī)器”和“人類”的競賽衅胀，而是我們身邊那些抽象岔乔、復(fù)雜的問題。我們應(yīng)該與任何工具一起滚躯，解決這些問題雏门。無論是氣候變化嘿歌、醫(yī)療健康還是教育，人工智能都將能提高我們面對迅速變化環(huán)境的能力茁影，讓我們具有更快更強(qiáng)的創(chuàng)新意識宙帝，幫助我們馴服難以預(yù)測的問題，實(shí)現(xiàn)那些過去的“不可能”募闲。

接下來的比賽如何步脓，仍是懸在很多人心頭的疑問。但拋開激動人心的對決浩螺，以及AlphaGo的洶洶來襲靴患，我們所要考慮的是，人工智能如何幫助氣候變化學(xué)者要出、醫(yī)生鸳君、教育者實(shí)現(xiàn)更大的價(jià)值。如果我們把所有的精力都放在機(jī)器與人類的對決上厨幻，就忽略了這件事原本的涵義——人類與機(jī)器一起相嵌，能夠解決什么問題？