阿尔法狗被碾压！再进化版本AlphaGo Zero以100:0完胜

所以，有什么用呢？

“计算机下棋再强，有什么用？”马云在今年曾经对AlphaGo提出过质疑，这确实也是许多普通吃瓜群众的质疑。计算机下棋，除了欺负柯洁弟弟，徒增一下人类的紧张气氛之外确实没有什么用。但是，重要的是，在研究计算机解决围棋这一课题的过程中，DeepMind的工程师在人工智能上产生了重要的突破。这些突破可以广泛的应用到其它实际生产的领域，比如在去年7月份，DeepMind就表示：如果全面推动AI实装到数据中心的话，最高可以达到15%的用电削减。

Deepmind认为，这一次AlphaGo Zero上的突破能够让人工智能在一些缺少数据或数据异常昂贵的领域更好的发展，比如模拟蛋白质折叠研发新药、寻找新的化合材料等。最重要的是，通过算法提升人工智能的效率，能够大幅减少对硬件“堆料”的依赖。

如果你觉得这一理论太过难懂，那么不如用一种更为直接的方式来来让你理解这背后的价值。以下这张图是AlphaGo诞生以来四个版本的能耗对比，今年上半年谷歌方面曾经公布了其在2015年全年的数据中心耗电情况，当时谷歌一年的用电量为57亿千瓦时，如果以北京这种高人均用电的大城市做对比，这相当于北京712万人的用电量。在这样的数字上，仅仅是节省10%，也能够对成本和环境造成巨大影响。

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还有另一个对比可能让你理解人工智能对我们生活的改变。如果你是90年代生人，应该还记得在生物书上看到过那个“人类基因组计划”——对一个人的23对染色体进行全量测序。这个耗时13年，耗资超过10亿美元，美国，中国，英国，日本，法国和德国6个国家20多所大学和研究机构完成的“世纪工程”。如今如果利用机器学习“再做一次”的周期大约为两周，成本大约为2万美金。而包括英特尔、华大基因、IBM和谷歌等在内的新科技公司，正在力图在2020年把这个数字降到24小时，1000美元。

而全量基因测序可以被认为是人类“攻克癌症”的重要一步，无论是在癌症的预防、筛查、优生还是对癌症药物的研究和治疗上，都会彻底改变现有癌症的现有诊疗方式。

经过了几次人类与人工智能之间的博弈之后，如今不少人已经对这种全新的产物有了意思恐惧感，但实际上完全没有必要，在不久的将来它所承载的也只能是为人类服务的重担，毕竟在越有规则的领域，它领先人类的步伐就越大，而反倒是需要考虑变量或者不确定因素的情况下，还是人类思考的更加长远。

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从《终结者》到《机械公敌》，人们一直试图在用电影语言来表现极度发达科技之下人类与智能机械之间的终极对战，单就目前的发展趋势来看，这种情况的出现还为时尚早。