“人肉臂”黄士杰离开，AlphaGo死了？

12月13日凌晨消息，AlphaGo曾经的“代言人/人肉臂”、谷歌DeepMind科学家黄士杰（Aja Huang）博士今天凌晨在Facebook上发帖宣布，他本人将正式从AlphaGo团队离开，转到DeepMind其他项目的研究中去。

这一举动进一步推进了AlphaGo项目终结的速度，同时也可以看作谷歌吹响号角，AI进入真正的产业落地阶段。未来，谷歌DeepMind团队将更加注重在医疗、能源等领域的应用，AlphaGo的相关算法也会被用在AI的真实落地应用中。

AlphaGo可能死了，但AI才刚刚开始。

AlphaGo之死？

今年5月，AlphaGo在乌镇战胜世界围棋第一人柯洁，代AlphaGo落子的“人肉臂”就是黄士杰博士虽然DeepMind官方并没有宣布这是否意味着AlphaGo项目正式结束，但是早在今年5月战胜世界围棋第一人柯洁后，DeepMind就曾宣布，从今往后AlphaGo项目将不会再继续开发，AlphaGo也不会再参加竞技比赛了。

不过在AlphaGo正式退役前，谷歌DeepMind还将做以下几件事：

1、公布50盘AlphaGo自我对弈棋谱，其中包含许多全新的思路及策略（5月27日完成）；

2、发表最后一篇跟AlphaGo有关的论文（事实上，不是一篇，而是两篇，一篇为10月19日发布的AlphaGo Zero、一篇为12月7日发布的AlphaZero）；

3、上线一款基于AlphaGo的围棋教学软件AlphaGo Teach（12月11日）。

从目前看来，这三件事情都已经全部完成，AlphaGo项目正式结束已经是板上钉钉的事情了。如今黄士杰博士宣告从AlphaGo项目离开，更是在这块木板上又敲进了一颗长钉。不过黄士杰博士同时强调，自己还将持续深度学习与增强学习领域的探索研究。

顺便一提的是，除了上述三件事之外，谷歌DeepMind团队还特别“不务正业”地拍了一部名为《AlphaGo》的纪录片，这部纪录片参加英国电影节、俄罗斯电影节等活动，用户现在可以在亚马逊、谷歌Play、以及YouTube电影上看到。

AlphaGo项目终止的原因

对于AlphaGo项目而言，在战胜柯洁之后宣布不再参加比赛，可以说得上是功成身退。毕竟战胜了世界围棋第一人后，DeepMind的“在围棋上战胜人类”的任务已经完成了，谷歌借此进行的PR宣传任务也已经达到。

更何况，彼时战胜柯洁的是AlphaGo的Master版本，在此后DeepMind还通过发表论文推出了比AlphaGo Master更为强大的AI——AlphaGo Zero，在诞生36小时后，就以100：0战绩碾压它的“二哥”AlphaGo Lee；在诞生的第21天后，就打败了它的“三哥”AlphaGo Master。（碉堡！新AlphaGo完全不依赖人类知识 21天干掉柯洁版老狗）

可以说，此后人类在围棋上打赢AI的可能性已经接近0，AlphaGo即便再怎么发展，能够进一步达到的突破已经很有限了。因此，AlphaGo项目开始陆续关停，该发论文发论文，该发教学工具发教学工具。

虽然AlphaGo项目告终了，但AlphaGo中涉及的技术（比如增强学习、泛化学习等）还是会得到进一步研发。拿泛化学习为例，在DeepMind团队在12月7日发布的一篇论文中提到了一项名为AlphaZero的增强学习算法，能够在不改变算法的前提下，同时在围棋、国际象棋、日本将棋上达到世界第一水平。

这种泛化对于目前的深度学习研究应用来说有着非常重要的启发。目前的各类AI算法在经过大量指定数据的训练后，都变得非常“专注”，局限于特定领域，在没有人类大幅度修改的情况下，无法被泛化去处理其他任务（比如人脸识别的AI只能认识人脸，不能识别歌声）。

但是通过AlphaZero的启发，现在的人工智能算法可以朝着“多功能”的角度发展，同时能够减少其训练时的数据依赖，让AI的门槛更低。

DeepMind的下一步？医疗、能源、星际争霸

虽然AlphaGo项目即将退役，但是DeepMind依旧有着其他像围棋一样“不务正业”的项目。早在2016年3月AlphaGo挑战围棋成功之后，就传出DeepMind团队的下一步计划——在知名 游戏 《星际争霸2》上打败人类。同年11月份，DeepMind则正式宣布了与《星际争霸2》的开发团队暴雪娱乐展开合作。

不过到目前为止，人工智能对《星际争霸》的探索还处在非常早期的阶段，不仅需要训练各种“常识”，而且在面临突发情况时的应变能力也有所不足。

其实，DeepMind研究人员在开发AlphaGo这类人工智能软件时，其出发点并不是单单为了“好玩”。DeepMind的终极目标是开发能够像人类一样独立思考的软件，一种更高级别的强人工智能。

为了能够开发这种类型的人工智能软件，DeepMind在海量数据集合的帮助下训练自己的人工智能去完成某些工作任务——而通过游戏进行模拟训练，正是训练AI的最好方式之一。如果AI能在这些领域发现新的知识和策略，其突破将会十分可观。

在今年5月宣布AlphaGo即将退役时，DeepMind也初步披露了AlphaGo团队的下一步计划——研发出应用领域更广泛的算法，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。

DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman

DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman在接受 媒体 采访时表示，DeepMind在做技术研究的同时，也在进行 商业 化，并已经找到收入来源。目前，DeepMind的商业落地项目可以分为三个组成部分：谷歌组、医疗组、能源组。

不过Mustafa Suleyman也强调，DeepMind并不是一家追求商业利润的公司，他们在选择行业应用时，是基于能否有助于技术研究，以及能否实现公司的社会使命。所以，医疗和能源成了首选领域之一。

拿医疗为例，DeepMind目前正在和英国全民医疗健康系统合作两个主要项目：1、帮助医生监测急性肾损伤病症；2、使用机器学习技术帮助医生判断患者的视力情况。此外，DeepMind团队还推出了血液测试的AKI报警平台Streams。

拿能源为例，DeepMind还与谷歌的数据中心团队合作，运用类似AlphaGo的技术开发了了管理制冷系统的新方法，使建筑节能到达了15%。如果把这些技术应用在其他更大型的工业系统上，就会节省更多的能源开支。

玩票搞黑 科技 ，谷歌日常爱好之一

话说回来，这已经不是谷歌最近第一次宣布关停此类项目了。

去年3月，谷歌母公司Alphabet宣布要将旗下的“网红机器人公司”波士顿动力卖掉。这家公司的人形机器人Atlas、机械大狗Spot等机器人产品曾经以其超前的行走与自主平衡能力折服了大批粉丝，迅速晋升为机器人界中的“网红”，朋友圈、电视、网络几近被它刷爆。一直到今年6月9日这笔交易才正式确定，日本软银集团成为波士顿动力的新东家。

在今年7月26日，斯坦福AI大牛李飞飞教授（兼任谷歌云计算机器学习负责人）宣布，2017年的ImageNet计算机视觉挑战赛将会是最后一届，此后ImageNet挑战赛将转由Kaggle主办。这个为期8年的计算机视觉挑战赛在本轮人工智能兴起的浪潮中扮演着至关重要的角色，甚至可以说如果没有它，今天的人工智能技术无法得到如此快速的发展。

更早之前的今年1月，有报道称谷歌正在计划把卫星图像子公司Terra Bella出售给竞争对手星球实验室（Planet Labs）Terra Bella已经发射了七颗相对较小的卫星，每颗重量大概有220磅，用途是拍摄地球的航拍图像。这笔交易在2月3日正式敲定，据消息人士称，Planet Labs的收购价低于谷歌当时收购Terra Bella时的5亿美元。

结语：AI进入真正的产业落地阶段

AlphaGo可能死了，但AI才刚刚开始，谷歌今天正式吹响了这一号角。

随着从AI First（AI优先）的理念的进一步渗透，我们如今已经能在谷歌的各式各样产品中陆续看见AI从一个概念变成真实的落地应用。比如谷歌在今年秋季新品发布会上一口气推出的Google Home智能音箱、Clips智能AI相机、黑科技翻译耳机等等，无一不是AI落地的重要体现。

相对而言，一些玩票性质、宣传性质、又或是娱乐性质更重的AI项目，在完成其任务后，也能完美功成身退，只留下相关的前沿研究性的工作还在继续。

（来源：创事记    作者：智东西）