数年前，人工智能(AI)对大众来说还是一个遥远的科技名词，或是一部科幻电影。今天，人工智能已如顶尖科学家所担心的，以级数倍速度过快发展。今年5月，AlphaGo高调战胜人类围棋最高水准选手。日前，谷歌人工智能团队DeepMind宣布，新版AlphaGo Zero已获得摆脱人类知识进行自学的能力。
不依赖人类知识的自学能力
人工智能的开发有三个关键领域，演算法、数据、高性能晶片。目前这三个领域的发展很强劲，新应用的研发在全球展开。
在推出AlphaGo不到2年后，谷歌旗下位於伦敦的人工智能公司DeepMind日前在科学期刊《自然》(Nature)发表论文，宣布了AI)技术的又一里程碑。
与之前不同，旧版AlphaGo以人类智慧经验为基础，通过分析成千上万场优秀人类棋手间的对弈来发现制胜招数。而新版AlphaGo Zero则不需要人类固有知识，在了解了游戏规则和目标后，像人类初学者一样，在自我对弈中不断强化。
“它学游戏仅仅是通过跟自己玩，从完全的随机玩游戏开始，”DeepMind首席执行官杰米斯･哈萨比斯(Demis Hassabis)说。“在玩的过程中，它很快就超过了人类的水准，并以100：0的战绩击败了在论文中介绍过的上一代AlphaGo。”
通过创建通用算法解决问题
DeepMind团队表示，人工智能最大的挑战是研发一种能从零开始，以超人类的水准学习复杂概念的演算法——仅基于强化学习（reinforcement learning）的演算法。此次AlphaGo Zero的出现不仅仅意味著AI在围棋上的成功，还意味著AI的研发，距离通过创建通用演算法来解决科学难题又进了一步。
DeepMind团队说，目前深度学习需要大量数据，而数据的获得成本高昂且难度十分大，有了这项技术后，将有可能给人类生活带来巨大的变化。
DeepMind首席执行官Demis Hassabis承认，可以运用这项技术解决实际生活中的许多问题。范围可以包括预测蛋白质分子的形状，这也是新药研发过重的重要一环；这项技术还可以用于设计新材料和进行气候建模。
人工智能进军人类艺术领域
人工智能发展之迅速令人瞠目。除了横扫棋牌人类顶尖选手，在人类引以为豪的艺术领域，如文学、绘画、音乐，也已经被人工智能逐渐学习，并取得进展。
索尼巴黎电脑科学实验室研究人员盖坦･哈杰里斯(Gaetan Hadjeres) 与弗朗索瓦･帕切特(Francois Pachet) 开发了一个名为DeepBach(深度巴赫)的神经网路。他们利用巴赫创作的352部作品目来训练DeepBach。接著在预定义音域内，将这些作品变调，创作出2503首赞美诗。
经过训练，DeepBach创作出的与巴赫风格高度相近的作品，近乎“以假乱真”。研究团队对1600多人进行了调查测试，其中包括400多位音乐家或音乐系的学生。结果显示，超过50%的人认为，DeepBach的作品就是巴赫本人的作品。
美、中人工智能之战
美国和中国目前在人工智能领域逐渐成为最受瞩目的对手，但美国目前仍是AI域发展的冠军。据Technode报导，数据显示，全球2542个AI公司中，美国占42％，中国位居第二，美国AI公司在数量上是中国的1.82倍。美国AI行业投入资金比中国高出1.54个百分点，AI人才储备是中国的2.01倍。2017年6月的统计数据显示，全球AI投资总额，美国占51.10％，中国占33.18％。
这些强大的AI基础是在谷歌、亚马逊、IBM和微软等公司的帮助下才建立起来的。虽然腾讯去年才创建了一个AI实验室，但已经聘请了数十名研究人员，并在西雅图开了一个前哨基地。该公司的研究人员已经复制了来自西方的AI创新，包括DeepMind的AlphaGo。
AI人才方面，美国AI人才库有78,000位专家级人物，中国的AI专家约有39,200名。另一项数据显示，中国的AI公司投入的资金比例更高，约占公司总投入的69％，美国的投入比例为51％。这表明中国人工智能发展的主要问题不在于资金，而在于缺乏技术和人才。
人类该如何应用AI
不论是否愿意，人工智能时代即将或已经来临。令人倍感忧虑的是AI的发展方向、可控性、及其发展用途。哥伦比亚大学教授李天笑早前分析认为，人工智能本身没有好坏之分，如何应用，是造福还是遗祸人类，关键所在是人类道德。
