AlphaGo 戰勝人類冠軍，人工智能再次成為世界焦點。由于棋類游戲通常被認為是 人類智慧的濃縮，可作為檢驗智力程度的試金石，AlphaGo 戰勝曾獲得世界冠軍的人類 九段圍棋高手李世石，是歷史上第一次機器在最高難度的棋類項目——圍棋上戰勝了人 類，繼 IBM 超級計算機深藍后，人工智能再次成為世界焦點。

　　AlphaGo 核心系統主要為值網絡、策略網絡、蒙特卡洛搜索樹等，其使用蒙特卡洛 樹搜索（Monte Carlo tree search），借助值網絡（value network）與策略網絡（policy network）兩種深度神經網絡，通過值網絡來評估大量選點，策略網絡選擇落點。

　　人工智能發展歷史和理論派別

　　1956 年在 Dartmouth 會議上，第一次提出了“人工智能”這個詞，至今為止已有 60 年，今天的技術井噴來源于六十多年的持續前進。

　　人工智能簡單講即是由機器來仿真或模擬人智能的系統，其研究包含了推理、規劃、 學習、交流、感知、移動、操作等，目前對其智能級別歸納為感知、決策、反饋三個層 次。

人工智能三個層次

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　　一、人工智能發展歷史分析

　　繼潛水艇、汽車、飛機等模仿生物的發明誕生后，人類開始研究模仿大腦思維運作 的機器——即計算機，而計算機科學的發展促成了人工智能。1950 年，阿蘭.圖靈以“圖 靈測試”來判定計算機是否智能，即如果一個機器能夠與人類對話而不被發現是機器身 份，那么這個機器具備智能。

人工智能發展歷史

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　　人工智能第一次浪潮在 1956 年—1974 年，達特茅斯會議推動了第一次人工智能浪 潮出現，當時出現了增強學習的雛形、第一個計算機神經網絡—感知器（深度學習模型）、 第一個能夠模擬人活動的機器人 Robot C。

　　20 世紀 70 年代末，神經網絡學習由于理論缺失和計算機有限的內存及處理速度， 發展陷入低潮期。直到 20 世紀 80 年代中期，MLP（多層感知器）、ID3 算法（決策樹算 法）等各種算法的提出并應用到實際，機器學習開始復蘇。

　　第二次浪潮在 1990s-2000s, 新理論、新理念、摩爾定律都使 AI 迎來曙光。

　　進入二十一世紀，至今人工智能迎來第三次浪潮，機器學習大大放光芒。2006 年， 機器學習領域的泰斗 Hinton 和他的學生 Salakhutdinov 在《 Scince》上 發表了一篇文章， 開啟了深度學習的熱潮。前期監督深度學習算法的理論研究和工程化的成熟，計算機運 算能力大幅提升，云計算、大數據、移動互聯網融合推動了人工智能加速發展。

　　當前，人工智能已在眾多方面取得了突破性進展：機器學習進入增強學習算法階段 （從任意初始狀態開始，機器與外部環境持續交互，通過不斷試錯和累積回報來“學習” 最佳策略）、機器語音識別形成產業鏈、視覺識別逼近奇點、情感算法進入新階段、神經 元芯片取得關鍵性成功等。

　　二、人工智能三大理論派別

　　人工智能理論領域呈現三足鼎立的局面，分別為聯結主義、符號主義、行為主義。 符號主義注重人腦的抽象思維特性，聯結主義講究模仿人的形象思維特性，行為主義強 調人類智能的行為特性及其進化過程，三大學派各有所長。

人工智能三大理論派別

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　　目前發展最火的是深度學習，深度神經網絡，屬于聯結主義；符號主義代表成就是 上個世紀的專家系統，機器人控制則屬于行為主義的領域。

　　人工智能感知、計算、學習技術變革

　　人工智能致力于用機器模擬人類行為，實現人類智慧才能實現的事情。人類的發展 在其一步步通過工具拓展自身，人工智能的發展亦是如此

　　2020 年有 500 億個連接設備

全球運動檢測傳感器市場

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　　二、云計算和大規模 GPU 并行計算是深度學習進一步發展的運算能力基礎。

　　人工智能進行深度學習需要將數以萬計的圖片、聲音視頻收集存儲起來，收集數據、 查詢數據、處理數據的數億次運作需要強大的計算能力。

　　云計算以整合、共享和動態的硬件設備供應來實現 IT 投資的利用率最大化， GPU、 TPU 的加入，讓人工智能享受了計算性能的大步提升。

　　從 CPU 計算，到 GPU（Graphic Processing Unit）、 FPGA（現場可變成門陣列）、TPU （Tensor Processing Unit）等超速處理硬件發展起來后，硬件密集計算能力升級換代。

　　CPU 遵循馮諾依曼架構，核心是存儲程序，順序執行，在更大規模和更快速度的運 行上效率不高。

　　GPU 內部結構控制相對較為簡單，對 cache 需求較少，可針對密集的、高并行的計 算，其單位面積擁有的處理單元更高，更擅長圖像并行計算。

　　FPGA 是一種半定制集成電路，通過可編輯的連接，可以將 FPGA 內部的邏輯塊連接 起來，其運行速度相對較慢，但是成本較低。

FPGA結構圖

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　　TPU（Tensor Processing Unit）微軟為機器學習定制的芯片，效能更高，已應用在 “google 街景”提高地圖與導航的準確性以及 AlphaGo 的硬件平臺，未來將應用在更多 人工智能平臺上。

　　三、按照機器學習模型的層次結構可分為淺層學習和深度學習。

　　淺層學習模型包含不超過一層或兩層的非線性特征變換，包括獲取數據、特征表達 和機器學習部分。深度學習對疊多個層次，其特征學習能力更為優異，通過構建具有很多隱層的機器學習模型和海量的訓練數據，學習更有用的特征。

淺層學習和深度學習的結構區別

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　　面對海量數據，深度學習算法區別于傳統算法的標記學習和有監督學習（即必須人 為干預對樣本進行標注才能讓機器學會如何識別特定對象），采用從未標記的數據開始學 習，通過訓練自行掌握概念，最后輸出結果隨著數據處理量的增加而更加準確。深度學 習能讓機器具備自主學習的能力，從而真正意義上引爆了機器學習的浪潮。

　　產業鏈完備，期待商業價值落地

　　AI 產業層鏈可分為基礎層、技術層、行業應用層。

　　基礎層包括芯片、傳感器、存儲設備等硬件及大數據資源；技術層包括機器學習、 自然語言處理、計算機視覺等；應用層主要分布在金融、醫療、安防、教育等領域。

人工智能產業鏈層次

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