Master 橫掃圍棋各路高手，是時候全面研究通用人工智慧了！

有的人說，汽車早就比人跑得快，人也不會驚慌，圍棋AI戰勝人類，也是遲早的事，同樣不必驚慌。

是這樣嗎？

不是的。

獵豹本來就比人類跑得快，但人類仍然是地球的主宰。為什麼？因為人類引以為傲的智慧！

因為人類擁有地球生物中最高的智能，所以雖然人的肉體機能很有限，但是不妨礙人類去創造各種輔助人類的工具。

然而，人工智慧，卻是一個和汽車，飛機完全不同的東西！我們人類在試圖製造超越人類智慧的東西！

當AlphaGo戰勝李世石，當Master豪取50連勝的時候，很多人會產生一種對智能的恐懼。相信那些真正和Master戰鬥的棋手們會更深有體會。

為什麼？我們的智慧被超越！我們以前的認識被完全打破了。以至於當今圍棋第一人柯潔說出「我們對圍棋的理解都是錯的」這樣的話。

人們也很容易的想到《三體》中水滴入侵人類艦隊的那一刻。

那種感覺是何曾的相同。

讓人絕望而恐懼！

有人會說，n年前國際象棋就被攻克了，沒什麼大不了。

但是，這次真的不一樣！這次真的不一樣！這次真的不一樣！（重要的事情說三篇）

如果你懂深度學習，如果你懂AlphaGo，你就會明白，AlphaGo不再是依靠蠻力計算，而主要是靠深度神經網路，靠增強學習自我學習。

深度神經網路是個黑箱。輸入棋局，通過神經網路，輸出對棋局的判斷。AlphaGo只要這麼簡單，智能就在神經網路當中。

這次是圍棋，完全可觀察，如果下次就是星際爭霸，那麼大家會作何感想呢？

深度學習正在變革所有行業，AlphaGo則開啟了通用人工智慧的大門！

通用人工智慧是什麼？

通用人工智慧（General Artificial Intelligence），是指能通過自我學習解決各種問題的智能演算法。人類的大腦就是一種通用智能，因為人既可以學游泳，也可以學下棋。開發AlphaGo的DeepMind就是這麼一家公司，以實現通用人工智慧為目標。

通用人工智慧並不是等價於類人智能。但解決了通用人工智慧，類人智能也必然能夠達到。

AlphaGo的演算法就是典型的通用人工智慧演算法，核心使用了深度學習（Deep Learning），增強學習（Reinforcement Learning）。而深度增強學習（Deep Reinforcement Learning），就是通用人工智慧演算法的具體表現形式。什麼叫通用？就是這個演算法既可以訓練用來下圍棋，也可以訓練用來開車，還可以訓練用來股票交易。

有人說把圍棋的路數從19路變成21路，AlphaGo就沒轍了。這是沒錯。但是DeepMind很容易就可以訓練一個適應多個路數的AlphaGo。都只是時間問題。

通用人工智慧演算法就是倚天劍，屠龍刀！演算法在手，任何問題都可以嘗試去解決！

目前國內的研究還相當少，但是，真的

是時候全面研究通用人工智慧了！

DeepMind和OpenAI正在大力發展，這個才是真正掀起人工智慧革命的關鍵！中國在這一塊如果落後的話會非常致命！必須慶幸DeepMind和OpenAI還一直公開他們的論文！

我們從DeepMind和OpenAI研究的方向就知道應該做什麼了。

1 Deep Reinforcement Learning深度增強學習，用於構造學習機制

2 Deep Generative Model深度生成模型，用於理解信息，可以用於預測規劃

3 Neural Memory神經網路記憶，用於存儲信息和推理

4 One Shot Learning 一眼學習，用於快速學習

5 Deep Transfer Learning 深度遷移學習，用於移植知識

以上多點的綜合運用，必將可以製造更強大的通用人工智慧演算法！而這些方向的研究，都越來越接近人類大腦的本質，或者說智能的本質！

要不畏懼人工智慧，那只有理解並掌握人工智慧！

（本文算作一種呼籲，呼籲更多的人工智慧研究人員投入到通用人工智慧當中。）

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本專欄將全面聚焦通用人工智慧演算法！

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與大家一起學習，一起進步！