近日，代表人類圍棋最高水平的柯潔與去年4：1橫掃韓國棋手李世石的“阿爾法狗”的三番棋首局在浙江桐鄉(xiāng)戰(zhàn)罷。雙方經(jīng)過4.5小時鏖戰(zhàn)，最終，由Deepmind團隊研發(fā)的圍棋人工智能AlphaGo執(zhí)白1/4子戰(zhàn)勝目前等級分排名世界第一的中國棋手柯潔九段，拔得頭籌。

　　與去年春天戰(zhàn)勝韓國棋手李世石的AlphaGo相比，柯潔今天所面對的人工智能2.0版顯然更為強大。賽后，他表示自己已經(jīng)傾盡全力，怎奈對手又瘋狂長棋了，“我希望盡我的全力去拼每一盤棋，我覺得他這時候的棋和去年完全是兩個人。第一次的時候他的棋還是接近人的?，F(xiàn)在他的棋我理解簡直是圍棋上帝了?！?/p>

　　北京7家醫(yī)院醫(yī)生組團和AI比賽讀片 結(jié)果……

　　4月，北京友誼醫(yī)院牽出自己一手喂大的 AI 孩子：一個甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像診斷 AI，跟北京協(xié)和醫(yī)院、北京大學第三醫(yī)院、北京腫瘤醫(yī)院、解放軍總醫(yī)院等7家三甲醫(yī)院組團來戰(zhàn)的影像醫(yī)生戰(zhàn)了一場。

　　比賽一共 100 道題，根據(jù)圖像做出「良性」或「惡性」的選擇判斷。題目大多包含惡性可疑點，有一定難度。分上下半場，每半場限時 20 分鐘。共 84 名醫(yī)生現(xiàn)場參賽，他們除了按醫(yī)院組成了 7 個團體，還有個人參賽的。同時，線上還有近萬名醫(yī)生觀賽，如果愿意，也可線上比賽。

　　在第一部分答題過程中，準確率排名前 25 名的醫(yī)生，平均耗時 1,000 秒左右，而 AI 耗時 191.669 秒，正確率為 68%，而初級醫(yī)師正確率 60.8%，中級醫(yī)師為 62.4%，高級醫(yī)師 66%。在第二部分答題中， AI 準確率達 76%，僅有 5 名醫(yī)生得分超過它。

　　最終，在團體賽比賽結(jié)果里， AI 以 73.0% 的綜合正確率獲勝，用時 514 秒，領(lǐng)先第二名航天中心醫(yī)院 0.3%。

　　而在個人成績里， AI 名列第 6，冠軍屬于解放軍總醫(yī)院超聲科的張明博醫(yī)生，她已有 8 年的讀片經(jīng)驗，綜合正確率為 76%，平均用時 909 秒。

　　對 AI 取得的這個結(jié)果，北京友誼醫(yī)院超聲科的醫(yī)生們，還是比較滿意的：最終 AI 的成績是，敏感性為 83.3%，特異性為 57.5%。

　　比賽表明，就是人類的診斷率可能存在波動，不如 AI 更穩(wěn)定。

　　據(jù)報道，近日，人工智能高峰論壇在中國烏鎮(zhèn)如期舉行。峰會論壇上，谷歌一眾高管集體亮相，為現(xiàn)場參會嘉賓及行業(yè)人士系統(tǒng)講述了Alpha Go的研發(fā)過程以及AI領(lǐng)域未來發(fā)展走向。

　　在圓桌討論環(huán)節(jié)中，來自浙江大學計算機學院副院長陳剛、Google brain+資深研究員杰夫(Jeff dean)、北京郵電大學計算機圍棋研究所所長劉知青以及主持Google AI與cloud的研發(fā)主管李佳應(yīng)邀出席，并針對AI的現(xiàn)狀發(fā)展以及未來趨勢進行了討論，發(fā)表了自己的觀點。

　　談現(xiàn)狀：人與AI相互補充、各存優(yōu)勢

　　在談及AI的智慧是否能夠超越過人類的問題時，陳剛認為，人與AI之間應(yīng)是相輔相成，協(xié)同發(fā)展的過程。杰夫則表示，如今AI在某一些領(lǐng)域是比人類要優(yōu)越的，但和人相比，AI仍處于在學習人類習慣的范疇，還沒有達到人類擁有自主意識的能力。

　　李佳則認為，AI和人相比，個有所長，如讓人類去做較為復(fù)雜流程的工作，會出現(xiàn)多重問題，但讓帶有AI能力的機器人卻能從容應(yīng)對，可面對行為方面，如向人一樣寫詩、交互對話，AI機器人還有所差距。而從長遠角度來看，AI與人都會發(fā)揮各自長處，讓整個社會變的更好。

　　作為同樣研究圍棋領(lǐng)域的國內(nèi)專家，劉知青則從圍棋的角度談了一下自己的看法。他認為，人類智慧和AI機器有本質(zhì)不同，不能拿來去比較，如我們昨天看到的Alpha Go在下棋時是在做評估勝率的預(yù)測，職業(yè)棋手則使用點目的方式。所以說，從圍棋的角度看，AI與人類智慧是互補的，可以相互借鑒，相互幫助，因為都是為了贏得比賽。

　　談未來：教育、醫(yī)療或成行業(yè)下一藍海

　　對于AI產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展，將會除圍棋領(lǐng)域外還會現(xiàn)身在人類社會中的哪個領(lǐng)域，參與圓桌討論的與會嘉賓也給出了不同的看法。陳剛表示，教育領(lǐng)域最需要AI 的介入，因為在傳統(tǒng)教學行為當中，一位老師將對多個學生制定統(tǒng)一的教學計劃，再去了解每一位學生接受知識的程度，這樣非常影響效率，而引入AI機器輔助教學后，就可以精確到每一位學生接受知識的深淺程度，做到個性化教學。

　　杰夫則認為，醫(yī)療領(lǐng)域未來將會成為AI下一個主戰(zhàn)場。他認為，如今我們?nèi)メt(yī)院看病，醫(yī)生則需要憑自身的經(jīng)驗來判斷病癥，但醫(yī)生本身的經(jīng)驗有限，倘若依托AI機器人的輔助，匯集全世界所有醫(yī)生在同一病癥下所給出的治療方案，那么醫(yī)生就可以從確診轉(zhuǎn)而對治療方案進行小范圍篩選，提高了問診效率。不過，杰夫強調(diào)，在這一過程中，AI機器人所扮演的角色是取代醫(yī)生確診的結(jié)果，而非問診的過程。

　　李佳表示，總體而言，通過結(jié)合人類多年的知識經(jīng)驗積累，人類與AI機器的結(jié)合可以碰撞出更多火花，除了醫(yī)療領(lǐng)域外，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域范疇內(nèi)，AI機器人也大有可為。

　　而劉知青則表示，AI從圍棋領(lǐng)域取得突破為人類在自然資源，交通物流領(lǐng)域提供了很好的解決方案。正如圍棋一樣，通過每一步棋的精準走位，來有效利用自然資源和提高物流配送效率、緩解城市交通擁堵，提高物流配送效率上，未來AI大有可為。

　　AI還未“修煉成精”

　　有意思的是，在圓桌對話將要結(jié)束時，針對未來AI機器人是否會突然產(chǎn)生自主意識的問題時，杰夫表示，Alpha Go所走的每一步棋，都是在人類賦予的精密算法下完成的，不過AI機器人能否產(chǎn)生自主意識他并不確定，“但我們做的是要保證安全放在首位，因此這屬于軟件問題，比如在圍棋對弈過程中，就會經(jīng)?？吹紸lpha Go下出一些令圍棋選手都難以置信的好棋，這正是我們給Alpha Go創(chuàng)造想贏的目標，而Alpha Go自身創(chuàng)造出來的預(yù)期結(jié)果?！彼f。

　　對于AI機器人是否會出現(xiàn)“動機”行為，陳剛則打趣的表示，“首先，意識本身是哲學問題，還沒有到科學行為的地步，所以我認為很難說機器人會有自己的意識”。

　　李佳則直言，現(xiàn)在說機器人會有自己的“動機”還為時過早，她認為，如今人類是將AI機器人當做一種輔助工具，目前還處于AI探索的早期階段。劉知青也贊成李佳的觀點，但也補充說道，目前看不到任何科學依據(jù)認為機器人能自主產(chǎn)生意識。