广州某公司也养了一条“阿尔法狗”

       尽管最终的胜负已定，谷歌的AlphaGo与韩国棋手李世石在3月13日进行了第四场较量，李世石在输掉三场后首次战胜AlphaGo，将总比分扳回至3:1。按照安排，最后一场比赛将于北京时间3月15日（周二）中午12点进行。这场举世瞩目的人机大战即将结束，AlphaGo以连下三城的战绩，让世人对近几年快速发展的人工智能有了新的认识，引发了一轮关注热潮。

首先，阿尔法狗凭啥能碾压世界冠军？

教会机器下棋，传统的人工智能方法是将所有可能的走法构建成一棵搜索树（蒙特卡洛搜索树），用寻求“更优解”的方法成功的让机器战胜过世界第一的国际象棋选手，但这种思路对围棋并不适用。此次谷歌DM团队推出的AlphaGo，将搜索树技术与深度学习算法结合在一起，利用深度神经网络对棋盘的局势进行预测评估。深度学习可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络，从原始数据去学习得到一个低层次表达，然后在这些低层次表达的基础上，通过线性或者非线性组合，来获得一个高层次的表达。深神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则，而是会分析大量数据，学习特定的任务。大致原理可以理解为给神经网络提供足够的汪星人照片，它就能学习识别汪星人；提供足够的语音，它也会学习理解人类的语言；提供足够的围棋走法，它也会学会围棋。

广州也有条阿尔法狗？

作为被《麻省理工学院技术评论》杂志评为2013年十大突破性技术（Breakthrough Technology）之首的深度学习算法，其实离我们并不遥远。就在国内的广州，有家叫图普科技的创业公司，也养了一条“阿法尔狗”。图普科技将深度学习应用到互联网的内容审核之中，通过人工智能来过滤色情、暴恐、广告等图片，帮助“鉴黄师”从千千万万的不良图片中解脱出来，给予他们真正的人性关怀。就如同Alpha狗在围棋领域的成功，图普科技在图像识别领域在国内也取得了不错的成绩。图普的人工智能技术使得机器对色情图片/视频的识别精确度达到了99.5%，超过了人眼精度。如此以来，需要人工复审量将低于10%，成功帮助如迅雷、秒拍、酷狗等众多的知名互联网公司解决了内容审核方面的烦恼，减少了90%的审核成本。不仅如此，图普科技将目光着眼于即将到来的图片和视频内容时代，依靠深度发掘人工智能技术的潜力，为企业提供各种连接能力和增值服务。

    其实，比起为谷歌“阿尔法狗”的胜利而欢呼，国内人工智能技术的发展更值得我们的期待。未来国力的比拼，必不可少的是各自科技水平的竞争。人工智能作为未来科技发展的一个热点方向，国内的人工智能企业和研究机构需要把握机遇、革新技术，争取研发出能在各个领域与谷歌阿尔法狗一较高下的“贝塔猫”、“伽马猴”。

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