文/智東西 Lina
12月13日凌晨消息，AlphaGo曾經的“代言人/人肉臂”、谷歌DeepMind科學家黃士杰（Aja Huang）博士今天凌晨在Facebook上發(fā)帖宣布，他本人將正式從AlphaGo團隊離開，轉到DeepMind其他項目的研究中去。
這一舉動進一步推進了AlphaGo項目終結的速度，同時也可以看作谷歌吹響號角，AI進入真正的產業(yè)落地階段。未來，谷歌DeepMind團隊將更加注重在醫(yī)療、能源等領域的應用，AlphaGo的相關算法也會被用在AI的真實落地應用中。
AlphaGo可能死了，但AI才剛剛開始。
AlphaGo之死？
今年5月，AlphaGo在烏鎮(zhèn)戰(zhàn)勝世界圍棋第一人柯潔，代AlphaGo落子的“人肉臂”就是黃士杰博士雖然DeepMind官方并沒有宣布這是否意味著AlphaGo項目正式結束，但是早在今年5月戰(zhàn)勝世界圍棋第一人柯潔后，DeepMind就曾宣布，從今往后AlphaGo項目將不會再繼續(xù)開發(fā)，AlphaGo也不會再參加競技比賽了。
不過在AlphaGo正式退役前，谷歌DeepMind還將做以下幾件事：
1、公布50盤AlphaGo自我對弈棋譜，其中包含許多全新的思路及策略（5月27日完成）；
2、發(fā)表最后一篇跟AlphaGo有關的論文（事實上，不是一篇，而是兩篇，一篇為10月19日發(fā)布的AlphaGo Zero、一篇為12月7日發(fā)布的AlphaZero）；
3、上線一款基于AlphaGo的圍棋教學軟件AlphaGo Teach（12月11日）。
從目前看來，這三件事情都已經全部完成，AlphaGo項目正式結束已經是板上釘釘?shù)氖虑榱�。如今黃士杰博士宣告從AlphaGo項目離開，更是在這塊木板上又敲進了一顆長釘。不過黃士杰博士同時強調，自己還將持續(xù)深度學習與增強學習領域的探索研究。
順便一提的是，除了上述三件事之外，谷歌DeepMind團隊還特別“不務正業(yè)”地拍了一部名為《AlphaGo》的紀錄片，這部紀錄片參加英國電影節(jié)、俄羅斯電影節(jié)等活動，用戶現(xiàn)在可以在亞馬遜、谷歌Play、以及YouTube電影上看到。
AlphaGo項目終止的原因
對于AlphaGo項目而言，在戰(zhàn)勝柯潔之后宣布不再參加比賽，可以說得上是功成身退。畢竟戰(zhàn)勝了世界圍棋第一人后，DeepMind的“在圍棋上戰(zhàn)勝人類”的任務已經完成了，谷歌借此進行的PR宣傳任務也已經達到。
更何況，彼時戰(zhàn)勝柯潔的是AlphaGo的Master版本，在此后DeepMind還通過發(fā)表論文推出了比AlphaGo Master更為強大的AI——AlphaGo Zero，在誕生36小時后，就以100：0戰(zhàn)績碾壓它的“二哥”AlphaGo Lee；在誕生的第21天后，就打敗了它的“三哥”AlphaGo Master。（碉堡！新AlphaGo完全不依賴人類知識 21天干掉柯潔版老狗）
可以說，此后人類在圍棋上打贏AI的可能性已經接近0，AlphaGo即便再怎么發(fā)展，能夠進一步達到的突破已經很有限了。因此，AlphaGo項目開始陸續(xù)關停，該發(fā)論文發(fā)論文，該發(fā)教學工具發(fā)教學工具。
雖然AlphaGo項目告終了，但AlphaGo中涉及的技術（比如增強學習、泛化學習等）還是會得到進一步研發(fā)。拿泛化學習為例，在DeepMind團隊在12月7日發(fā)布的一篇論文中提到了一項名為AlphaZero的增強學習算法，能夠在不改變算法的前提下，同時在圍棋、國際象棋、日本將棋上達到世界第一水平。
這種泛化對于目前的深度學習研究應用來說有著非常重要的啟發(fā)。目前的各類AI算法在經過大量指定數(shù)據(jù)的訓練后，都變得非�！皩Ｗⅰ保窒抻谔囟I域，在沒有人類大幅度修改的情況下，無法被泛化去處理其他任務（比如人臉識別的AI只能認識人臉，不能識別歌聲）。
但是通過AlphaZero的啟發(fā)，現(xiàn)在的人工智能算法可以朝著“多功能”的角度發(fā)展，同時能夠減少其訓練時的數(shù)據(jù)依賴，讓AI的門檻更低。
DeepMind的下一步？醫(yī)療、能源、星際爭霸
雖然AlphaGo項目即將退役，但是DeepMind依舊有著其他像圍棋一樣“不務正業(yè)”的項目。早在2016年3月AlphaGo挑戰(zhàn)圍棋成功之后，就傳出DeepMind團隊的下一步計劃——在知名游戲《星際爭霸2》上打敗人類。同年11月份，DeepMind則正式宣布了與《星際爭霸2》的開發(fā)團隊暴雪娛樂展開合作。
不過到目前為止，人工智能對《星際爭霸》的探索還處在非常早期的階段，不僅需要訓練各種“常識”，而且在面臨突發(fā)情況時的應變能力也有所不足。
其實，DeepMind研究人員在開發(fā)AlphaGo這類人工智能軟件時，其出發(fā)點并不是單單為了“好玩”。DeepMind的終極目標是開發(fā)能夠像人類一樣獨立思考的軟件，一種更高級別的強人工智能。
為了能夠開發(fā)這種類型的人工智能軟件，DeepMind在海量數(shù)據(jù)集合的幫助下訓練自己的人工智能去完成某些工作任務——而通過游戲進行模擬訓練，正是訓練AI的最好方式之一。如果AI能在這些領域發(fā)現(xiàn)新的知識和策略，其突破將會十分可觀。
在今年5月宣布AlphaGo即將退役時，DeepMind也初步披露了AlphaGo團隊的下一步計劃——研發(fā)出應用領域更廣泛的算法，包括找到新的疾病治療方法、顯著降低能源消耗、發(fā)明革命性的新材料等。
DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman在接受媒體采訪時表示，DeepMind在做技術研究的同時，也在進行商業(yè)化，并已經找到收入來源。目前，DeepMind的商業(yè)落地項目可以分為三個組成部分：谷歌組、醫(yī)療組、能源組。
不過Mustafa Suleyman也強調，DeepMind并不是一家追求商業(yè)利潤的公司，他們在選擇行業(yè)應用時，是基于能否有助于技術研究，以及能否實現(xiàn)公司的社會使命。所以，醫(yī)療和能源成了首選領域之一。
拿醫(yī)療為例，DeepMind目前正在和英國全民醫(yī)療健康系統(tǒng)合作兩個主要項目：1、幫助醫(yī)生監(jiān)測急性腎損傷病癥；2、使用機器學習技術幫助醫(yī)生判斷患者的視力情況。此外，DeepMind團隊還推出了血液測試的AKI報警平臺Streams。
拿能源為例，DeepMind還與谷歌的數(shù)據(jù)中心團隊合作，運用類似AlphaGo的技術開發(fā)了了管理制冷系統(tǒng)的新方法，使建筑節(jié)能到達了15%。如果把這些技術應用在其他更大型的工業(yè)系統(tǒng)上，就會節(jié)省更多的能源開支。
玩票搞黑科技，谷歌日常愛好之一
話說回來，這已經不是谷歌最近第一次宣布關停此類項目了。
去年3月，谷歌母公司Alphabet宣布要將旗下的“網(wǎng)紅機器人公司”波士頓動力賣掉。這家公司的人形機器人Atlas、機械大狗Spot等機器人產品曾經以其超前的行走與自主平衡能力折服了大批粉絲，迅速晉升為機器人界中的“網(wǎng)紅”，朋友圈、電視、網(wǎng)絡幾近被它刷爆。一直到今年6月9日這筆交易才正式確定，日本軟銀集團成為波士頓動力的新東家。
在今年7月26日，斯坦福AI大牛李飛飛教授（兼任谷歌云計算機器學習負責人）宣布，2017年的ImageNet計算機視覺挑戰(zhàn)賽將會是最后一屆，此后ImageNet挑戰(zhàn)賽將轉由Kaggle主辦。這個為期8年的計算機視覺挑戰(zhàn)賽在本輪人工智能興起的浪潮中扮演著至關重要的角色，甚至可以說如果沒有它，今天的人工智能技術無法得到如此快速的發(fā)展。
更早之前的今年1月，有報道稱谷歌正在計劃把衛(wèi)星圖像子公司Terra Bella出售給競爭對手星球實驗室（Planet Labs）Terra Bella已經發(fā)射了七顆相對較小的衛(wèi)星，每顆重量大概有220磅，用途是拍攝地球的航拍圖像。這筆交易在2月3日正式敲定，據(jù)消息人士稱，Planet Labs的收購價低于谷歌當時收購Terra Bella時的5億美元。
結語：AI進入真正的產業(yè)落地階段
AlphaGo可能死了，但AI才剛剛開始，谷歌今天正式吹響了這一號角。
隨著從AI First（AI優(yōu)先）的理念的進一步滲透，我們如今已經能在谷歌的各式各樣產品中陸續(xù)看見AI從一個概念變成真實的落地應用。比如谷歌在今年秋季新品發(fā)布會上一口氣推出的Google Home智能音箱、Clips智能AI相機、黑科技翻譯耳機等等，無一不是AI落地的重要體現(xiàn)。
相對而言，一些玩票性質、宣傳性質、又或是娛樂性質更重的AI項目，在完成其任務后，也能完美功成身退，只留下相關的前沿研究性的工作還在繼續(xù)。
