除了下棋 人工智能还能干什么？

当看到姚晨、王力宏这些娱乐明星也在微博上评论李世石与AlphaGo的这场人机大战时，我们知道AlphaGo火了。当韩国棋王李世石投子认输的那一刻，人类开始以另一种眼光看待这个人工智能程序，从不被看好到连胜两局，人们在惊愕之余不得不承认，人工智能已经发展到可以轻易超越人类的水平了。如今对于这场人机大战的最后结局的猜测，基本上都已经认定李世石会成为输的一方，甚至0：5败北的几率很大，因为机器是很少会犯错的。

对于这场大赛，人们已经失去了最初的期待，反而是人工智能这个新“物种”吸引了大家的注意，这个看不见摸不着的电脑程序，就这样将人类最后的骄傲摧毁，对于人类而言，到底是福还是祸，它会对我们的生活造成怎样的影响。很多人的心情是复杂的。

其实，人工智能已经走过了60年的历史，并几经高峰和寒冬，目前已经渗透进我们的生活的方方面面，也正在改变着我们的生活。

艺术：画画

不久前，谷歌在旧金山举行一场画展和拍卖会，展示电脑在人类的指导下创作的画作。此次展示的画作包括迷幻的海景、梵高风格的森林和以及城堡和狗组成的奇异景观。其中6幅尺寸最大的作品被一位职业拍卖人以高达8000美元的价格拍得。

谷歌最初开发这项技术是为了识别照片中的物体。但为了进行艺术创作，工程师又随机为电脑算法提供各种形状，电脑算法之后便会报告这些图片像什么物体，例如狗、人脸和树木。当然，这个算法与AlphaGo的算法又有怎样的差距，这个是目前还无法得知的。


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商业：金融交易

人工智能拥有如此强大的计算能力，人类怎么会放过利用其赚钱的机会呢！将人工智能引入股市银行等代替人类做交易员，在最近几年渐渐盛行。下面举三个经典的案例，基本上你就能体会到人工智能的强大了。

高频程序化交易Virtu Financial LLC公司在1238个交易日中，仅有一个交易日出现了亏损。

第一个以人工智能驱动的基金Rebellion预测了2008年的股市崩盘，并在2009年9月给希腊债券F评级，而当时惠誉的评级仍然为A。通过人工智能手段，Rebellion比官方降级提前了一个月。

掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum也使用了人工智能技术，结果从2009年以来，没有一个月是亏损的。

根据花旗银行的最新研究报告，人工智能投资顾问管理的资产，2012年基本为0，到了2014年底已经到了140亿美元。在未来10年的时间里，它管理的财产还会呈现指数级增长的势头，总额达到5万亿美元。

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健康：医疗辅助

19年前发生了和今天一样里程碑的事件，IBM的超级电脑“深蓝”击败国际象棋大师卡斯帕罗夫。之后深蓝在围棋界打遍天下无敌手，除了棋力持续大涨之外，还在其他领域发挥着作用，比如为MD癌症中心工作。通过Watson的认知计算能力，从病人病例和丰富的研究资料库中寻找资料，为临床医生提供有价值的见解，从而帮助医护人员找到最有效的治疗方案。去年，IBM推出了一个新的认知计算机健康平台——Watson Healthcare Cloud，目前与生物制药公司诺和诺德以及强生等公司已达成了合作关系。

在AlphaGo 与李世石比赛前，谷歌同样宣布这个创造出 AlphaGo 的 Google DeepMind 实验室将进军医疗技术领域。他们成立了 DeepMind Health 团队，与英国伦敦帝国理工学院和伦敦皇家自由医院展开合作。他们推出了一款名为 Streams 的移动端应用程序，医疗人员可以利用 Streams 更快地观察到医疗结果。

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交通：无人驾驶

想象一下，有一天我们出门打车，车上没有司机，你只要告诉它，你要去哪里，它会自动搜索路线并启动汽车上路。其实现在已经不用想象，因为这一切正在成为现实。

谷歌、特斯拉、苹果甚至是宝马，他们都在开发自己的无人驾驶汽车，谷歌的车已经在公司附近的山景城测试了无数次，虽然交通事故也发生过十多起，不过基本上都属于小摩擦，尚未造成严重损失。有人说，即使是发生了这些事故，无人驾驶汽车发生事故的概率也远远低于人类。当然，这同样依靠的人工智能强大而精准的计算能力。

关于这些无人车何时正式大量地上路载人，业内普遍的说法是2020年，目前它们在物体识别以及交通规则上仍在学习过程中。


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生活：个人助手

人工智能个人助手，如果要诠释这个，看一遍电影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系统萨曼莎不仅可以帮助主人公快速处理各种邮件、文件等工作，还能像朋友一样理解并与之交互。

现实生活中，这样的个人助手也正在成为现实，如苹果的Siri、微软的Cortana 以及谷歌的Google Now，国内也有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等，这些语音助手现在一般是存在于PC或手机之中，近年随着服务机器人的发展，它们开始有了新的载体。而机器人除了有语音功能外，还具备自主行动地能力，因此有望在其他方面帮助人类。


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市面上有无数针对下棋的程序，但并不是每个都是只是为了下棋的，DeepMind的开发团队没有几个是懂围棋的，他们开发AlphaGo 并让它与人类下围棋，只是为了让它找到逻辑判断的方式并不断自我学习，这些是人工智能深度学习的基础。当它拥有了这些能力之后，它可以迅速学习其他方面的能力，并最终服务人类。当然，前提是我们不考虑机器觉醒的问题，至少在我看来，这是个遥远的事情。