AlphaGo退役后，DeepMind将走向何处？

腾讯科技讯 据外媒报道，DeepMind的人工智能系统AlphaGo击败了全球围棋第一人19岁的柯洁。在系列赛中，AlphaGo以3比0完胜对手。不久后，DeepMind就宣布，在击败全球最优秀的围棋选手之后，AlphaGo将不再参加任何人机比赛。

AlphaGo见好就收是合理的。不过，通过深入研究这个决定，并关注历史背景，我们或许可以看到DeepMind下一步将走向何处。

AlphaGo喧宾夺主？

从表面上来看，AlphaGo因为独孤求败而选择退役。然而对DeepMind而言，或许还存在更大的问题。这个项目的影响力已经超过了最初创建它的研究团队。

谷歌 ( 微博 )趋势服务提供的数据显示，AlphaGo的知名度已超过了DeepMind，至少在这场万众瞩目的围棋比赛过程中如此。这带来了麻烦，因为AlphaGo只是向着目标发展过程中的一步，而最终目标是开发出适应性强、性能强大的人工智能。

正如名字所暗示的，AlphaGo的设计目标就是成为围棋大师。毫无疑问，这个人工智能系统的围棋水平有助于开发者的知名度，但目前来看，DeepMind似乎遭到了忽略。人们都知道AlphaGo，并知道这是个谷歌支持的项目。然而，实际开发这项技术的团队在硅谷以外并没有太大的知名度。

DeepMind是品牌，而AlphaGo是产品，但目前产品似乎正在超越品牌。如果AlphaGo的开发团队启动另一个新项目，那么一切都可能改变。

离开围棋将帮助DeepMind展示人工智能更多方面的能力。当然，这并不是AlphaGo退役的唯一原因。世界第一的排名也有可能以其他方式被终结。

从挑战者变成被挑战者

AlpahaGo不再是弱者。从现在开始，它的人类对手在对局前都会做好输掉的准备。这意味着，AlphaGo必须一直捍卫自己的声誉。排名前列的围棋选手可以挑战这个系统，他们也知道即使输掉对局也并不丢脸。但如果能战而胜之，那么将可以青史留名。

公众期望有人能战胜AlphaGo，这意味着AlphaGo很难一直成为赢家，而该系统也很难再次获得提升。

即使能保持当前的地位，对AlphaGo而言也不会有太大的好处。人工智能很有趣，这是不断发展的新技术。即使AlphaGo一直是全球最优秀的围棋选手，也不能证明DeepMind的技术正在进步。

还记得，当 IBM “深蓝”两次击败国际象棋大师卡斯帕罗夫之后，IBM拒绝了卡斯帕罗夫再次比赛的要求。类似AlphaGo和深蓝的项目是为了展示技术的快速发展，引发公众的关注，并希望为这些技术的实际应用吸引资金支持。与最优秀的选手举行公开赛只能带来有限的影响力，而无论这样的比赛内容是什么。

然而，如果DeepMind可以接受新的挑战，那么就可以重新开始。该公司下个面向公众的项目应当是同样完成难度很高的任务。挑战在于找到一种应用，不仅能达到AlphaGo近期的成就，还能全面超越。

其他游戏选择

DeepMind并不是唯一一家正在挑战人工智能极限的公司。关于如何展示技术能力，其他公司也有自己的想法。例如，有项目试图利用神经网络去击败《任天堂明星大乱斗》的顶级玩家。而DeepMind也在与暴雪合作，试图让人工智能学会玩《星际争霸2》。

尽管电子游戏比棋牌游戏更复杂，但即使机器能在数字娱乐方面取得优势，也不会给人留下深刻印象。由于这些游戏是由二进制代码组成，因此我们会很容易地认为，计算机能做得比人类更好。一般而言，人机对抗比赛都是为了提高公众对这方面的认知。

基于同样的原因，DeepMind可能也不会训练机器去玩印度斗兽棋。这种棋类游戏对机器来说难度很大。这可以很好地展示，技术有多么强大，但由于这只是种小众的棋类游戏，因此无法像围棋一样吸引广大公众的注意力。

如果看看传统棋牌游戏，那么DeepMind还有其他几种选择。中国象棋和日本将棋是其中的代表，这两种棋类游戏很复杂，充满竞争性。然而，此前机器已经很好地掌握了这两种游戏，因此目前还不清楚DeepMind是否会在这些方向上做出努力。实际上，让人工智能学会另一种一对一策略游戏并不具有太大的突破意义。

我们可以期待DeepMind关注一种对所有观众都有明确意义的挑战。2017年1月，名为Libratus的人工智能挑战了职业扑克选手，并获得胜利，吸引了全球媒体的关注。DeepMind有可能开展类似的项目。

尽管计算机已经可以胜任扑克游戏，但这仍是个有吸引力的选择。扑克游戏通常会有更高的赌注，竞争也更激烈，能吸引更多关注。在匹兹堡的Rivers赌场，Pibratus挑战了职业玩家。不过，DeepMind仍有可能前往拉斯维加斯或蒙特卡洛的大赌场去进行挑战，吸引更多的眼球。

对人工智能而言，扑克是一项有趣的挑战，因为人类带来的竞争明显更多。从深蓝面对卡斯帕罗夫，到AlphaGo对弈柯洁，一直以来都有批评者认为，计算机预先设想好了对手。如果一局扑克中有多个玩家，那么DeepMind可以展示人工智能选择多种不同风格决策方式的能力。

不过，事实或许会证明，DeepMind将不再研究让人工智能去玩各种游戏。也许，目前是时候让AlphaGo，或者至少其底层技术，找到具备实际意义的应用。

人机公开赛时代的终结

所有人都知道，深蓝在卡斯帕罗夫擅长的领域战而胜之。任何关注科技新闻的人都会了解，AlphaGo具备了类似的围棋水平。过去20年中，有大量证据证明，人工智能不再是科幻小说中的概念。

不过，我们大部分人还没有体会到人工智能在日常生活中带来的帮助。当然，许多公司都会用与人工智能相关的术语作为噱头，来进行市场推广。然而，最终结果并不是我们所期待的飞跃。

这是DeepMind必须面对的真正挑战。毫无疑问，人工智能可以让世界变得更美好，而AlphaGo也已经很好地展示了，这类技术能达到什么水平。人机公开赛的时代已经结束。目前，我们希望看到人工智能带来真正有意义的应用。

DeepMind知道这一点。在AlphaGo成为媒体头条的同时，该公司也在开发不太引人注意的项目。而这些努力将逐渐成为人们关注的中心。

在正式宣布AlphaGo退役的博客中，DeepMind指出，AlphaGo的幕后团队将开发算法，协助“寻找疾病的新疗法，大幅削减能源消耗，或是发明革命性的新材料”。

我们此前已经看到了DeepMind通过技术降低能耗。2016年7月，谷歌介绍了这项技术的使用情况，而接下来谷歌似乎将在更大范围内推广这项技术。这样的项目不会成为新闻头条，但同样有着重要意义。

DeepMind也在关注医疗行业。利用人工智能对疾病进行早期检查看起来像是一场公关活动，而该项目的执行已经引发了争议。

2017年，在获得英国医疗保险体系（NHS）的超过160万份医疗记录之后，DeepMind遭到了批评。问题在于，该公司获得的医疗记录可以追踪至患者个人。

在征服围棋的过程中，DeepMind不需要担心这方面的问题。但在现实世界里，人工智能从事的任务会影响人们的生活，无论是个人信息被分析，还是随后给人们的造成不良后果。

AlphaGo是正在训练中的人工智能。输掉棋赛将是最大的风险。失败的可能性存在，这对DeepMind来说将会很尴尬。而在下一阶段，DeepMind将关注比之前更有意义的挑战。（编译/陈桦）