當看到姚晨、王力宏這些娛樂明星也在微博上評論李世石與AlphaGo的這場人機大戰時，我們知道AlphaGo火了。當韓國棋王李世石投子認輸的那一刻，人類開始以另一種眼光看待這個人工智能程序，從不被看好到連勝兩局，人們在驚愕之余不得不承認，人工智能已經發展到可以輕易超越人類的水平了。如今對于這場人機大戰的最后結局的猜測，基本上都已經認定李世石會成為輸的一方，甚至0：5敗北的幾率很大，因為機器是很少會犯錯的。

對于這場大賽，人們已經失去了最初的期待，反而是人工智能這個新“物種”吸引了大家的注意，這個看不見摸不著的電腦程序，就這樣將人類最后的驕傲摧毀，對于人類而言，到底是福還是禍，它會對我們的生活造成怎樣的影響。很多人的心情是復雜的。

其實，人工智能已經走過了60年的歷史，并幾經高峰和寒冬，目前已經滲透進我們的生活的方方面面，也正在改變著我們的生活。

藝術：畫畫

不久前，谷歌在舊金山舉行一場畫展和拍賣會，展示電腦在人類的指導下創作的畫作。此次展示的畫作包括迷幻的海景、梵高風格的森林和以及城堡和狗組成的奇異景觀。其中6幅尺寸最大的作品被一位職業拍賣人以高達8000美元的價格拍得。

谷歌最初開發這項技術是為了識別照片中的物體。但為了進行藝術創作，工程師又隨機為電腦算法提供各種形狀，電腦算法之后便會報告這些圖片像什么物體，例如狗、人臉和樹木。當然，這個算法與AlphaGo的算法又有怎樣的差距，這個是目前還無法得知的。


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商業：金融交易

人工智能擁有如此強大的計算能力，人類怎么會放過利用其賺錢的機會呢！將人工智能引入股市銀行等代替人類做交易員，在最近幾年漸漸盛行。下面舉三個經典的案例，基本上你就能體會到人工智能的強大了。

高頻程序化交易Virtu Financial LLC公司在1238個交易日中，僅有一個交易日出現了虧損。

第一個以人工智能驅動的基金Rebellion預測了2008年的股市崩盤，并在2009年9月給希臘債券F評級，而當時惠譽的評級仍然為A。通過人工智能手段，Rebellion比官方降級提前了一個月。

掌管900億美元的對沖基金Cerebellum也使用了人工智能技術，結果從2009年以來，沒有一個月是虧損的。

根據花旗銀行的最新研究報告，人工智能投資顧問管理的資產，2012年基本為0，到了2014年底已經到了140億美元。在未來10年的時間里，它管理的財產還會呈現指數級增長的勢頭，總額達到5萬億美元。

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健康：醫療輔助

19年前發生了和今天一樣里程碑的事件，IBM的超級電腦“深藍”擊敗國際象棋大師卡斯帕羅夫。之后深藍在圍棋界打遍天下無敵手，除了棋力持續大漲之外，還在其他領域發揮著作用，比如為MD癌癥中心工作。通過Watson的認知計算能力，從病人病例和豐富的研究資料庫中尋找資料，為臨床醫生提供有價值的見解，從而幫助醫護人員找到最有效的治療方案。去年，IBM推出了一個新的認知計算機健康平臺——Watson Healthcare Cloud，目前與生物制藥公司諾和諾德以及強生等公司已達成了合作關系。

在AlphaGo 與李世石比賽前，谷歌同樣宣布這個創造出 AlphaGo 的 Google DeepMind 實驗室將進軍醫療技術領域。他們成立了 DeepMind Health 團隊，與英國倫敦帝國理工學院和倫敦皇家自由醫院展開合作。他們推出了一款名為 Streams 的移動端應用程序，醫療人員可以利用 Streams 更快地觀察到醫療結果。

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交通：無人駕駛

想象一下，有一天我們出門打車，車上沒有司機，你只要告訴它，你要去哪里，它會自動搜索路線并啟動汽車上路。其實現在已經不用想象，因為這一切正在成為現實。

谷歌、特斯拉、蘋果甚至是寶馬，他們都在開發自己的無人駕駛汽車，谷歌的車已經在公司附近的山景城測試了無數次，雖然交通事故也發生過十多起，不過基本上都屬于小摩擦，尚未造成嚴重損失。有人說，即使是發生了這些事故，無人駕駛汽車發生事故的概率也遠遠低于人類。當然，這同樣依靠的人工智能強大而精準的計算能力。

關于這些無人車何時正式大量地上路載人，業內普遍的說法是2020年，目前它們在物體識別以及交通規則上仍在學習過程中。


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生活：個人助手

人工智能個人助手，如果要詮釋這個，看一遍電影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系統薩曼莎不僅可以幫助主人公快速處理各種郵件、文件等工作，還能像朋友一樣理解并與之交互。

現實生活中，這樣的個人助手也正在成為現實，如蘋果的Siri、微軟的Cortana 以及谷歌的Google Now，國內也有科大訊飛的靈犀、圖靈的蟲洞語音助手等，這些語音助手現在一般是存在于PC或手機之中，近年隨著服務機器人的發展，它們開始有了新的載體。而機器人除了有語音功能外，還具備自主行動地能力，因此有望在其他方面幫助人類。


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市面上有無數針對下棋的程序，但并不是每個都是只是為了下棋的，DeepMind的開發團隊沒有幾個是懂圍棋的，他們開發AlphaGo 并讓它與人類下圍棋，只是為了讓它找到邏輯判斷的方式并不斷自我學習，這些是人工智能深度學習的基礎。當它擁有了這些能力之后，它可以迅速學習其他方面的能力，并最終服務人類。當然，前提是我們不考慮機器覺醒的問題，至少在我看來，這是個遙遠的事情。