文/智东西 Lina
12 月 13 日凌晨消息，AlphaGo 曾经的“代言人/人肉臂”、谷歌 DeepMind 科学家黄士杰（Aja Huang）博士今天凌晨在 Facebook 上发帖宣布，他本人将正式从 AlphaGo 团队离开，转到 DeepMind 其他项目的研究中去。
这一举动进一步推进了 AlphaGo 项目终结的速度，同时也可以看作谷歌吹响号角，AI 进入真正的产业落地阶段。未来，谷歌 DeepMind 团队将更加注重在医疗、能源等领域的应用，AlphaGo 的相关算法也会被用在 AI 的真实落地应用中。
AlphaGo 可能死了，但 AI 才刚刚开始。
AlphaGo 之死？
今年 5 月，AlphaGo 在乌镇战胜世界围棋第一人柯洁，代 AlphaGo 落子的“人肉臂”就是黄士杰博士
虽然 DeepMind 官方并没有宣布这是否意味着 AlphaGo 项目正式结束，但是早在今年 5 月战胜世界围棋第一人柯洁后，DeepMind 就曾宣布，从今往后 AlphaGo 项目将不会再继续开发，AlphaGo 也不会再参加竞技比赛了。
不过在 AlphaGo 正式退役前，谷歌 DeepMind 还将做以下几件事：
1、公布 50 盘 AlphaGo 自我对弈棋谱，其中包含许多全新的思路及策略（5 月 27 日完成）；
2、发表最后一篇跟 AlphaGo 有关的论文（事实上，不是一篇，而是两篇，一篇为 10 月 19 日发布的 AlphaGo Zero、一篇为 12 月 7 日发布的 AlphaZero）；
3、上线一款基于 AlphaGo 的围棋教学软件 AlphaGo Teach（12 月 11 日）。
从目前看来，这三件事情都已经全部完成，AlphaGo 项目正式结束已经是板上钉钉的事情了。如今黄士杰博士宣告从 AlphaGo 项目离开，更是在这块木板上又敲进了一颗长钉。不过黄士杰博士同时强调，自己还将持续深度学习与增强学习领域的探索研究。
顺便一提的是，除了上述三件事之外，谷歌 DeepMind 团队还特别“不务正业”地拍了一部名为《AlphaGo》的纪录片，这部纪录片参加英国电影节、俄罗斯电影节等活动，用户现在可以在亚马逊、谷歌 Play、以及 YouTube 电影上看到。
AlphaGo 项目终止的原因
对于 AlphaGo 项目而言，在战胜柯洁之后宣布不再参加比赛，可以说得上是功成身退。毕竟战胜了世界围棋第一人后，DeepMind 的“在围棋上战胜人类”的任务已经完成了，谷歌借此进行的 PR 宣传任务也已经达到。
更何况，彼时战胜柯洁的是 AlphaGo 的 Master 版本，在此后 DeepMind 还通过发表论文推出了比 AlphaGo Master 更为强大的 AI——AlphaGo Zero，在诞生 36 小时后，就以 100：0 战绩碾压它的“二哥”AlphaGo Lee；在诞生的第 21 天后，就打败了它的“三哥”AlphaGo Master。（碉堡！新 AlphaGo 完全不依赖人类知识 21 天干掉柯洁版老狗）
可以说，此后人类在围棋上打赢 AI 的可能性已经接近0，AlphaGo 即便再怎么发展，能够进一步达到的突破已经很有限了。因此，AlphaGo 项目开始陆续关停，该发论文发论文，该发教学工具发教学工具。
虽然 AlphaGo 项目告终了，但 AlphaGo 中涉及的技术（比如增强学习、泛化学习等）还是会得到进一步研发。拿泛化学习为例，在 DeepMind 团队在 12 月 7 日发布的一篇论文中提到了一项名为 AlphaZero 的增强学习算法，能够在不改变算法的前提下，同时在围棋、国际象棋、日本将棋上达到世界第一水平。
这种泛化对于目前的深度学习研究应用来说有着非常重要的启发。目前的各类 AI 算法在经过大量指定数据的训练后，都变得非常“专注”，局限于特定领域，在没有人类大幅度修改的情况下，无法被泛化去处理其他任务（比如人脸识别的 AI 只能认识人脸，不能识别歌声）。
但是通过 AlphaZero 的启发，现在的人工智能算法可以朝着“多功能”的角度发展，同时能够减少其训练时的数据依赖，让 AI 的门槛更低。
DeepMind 的下一步？医疗、能源、星际争霸
虽然 AlphaGo 项目即将退役，但是 DeepMind 依旧有着其他像围棋一样“不务正业”的项目。早在 2016 年 3 月 AlphaGo 挑战围棋成功之后，就传出 DeepMind 团队的下一步计划——在知名游戏《星际争霸2》上打败人类。同年 11 月份，DeepMind 则正式宣布了与《星际争霸2》的开发团队暴雪娱乐展开合作。
不过到目前为止，人工智能对《星际争霸》的探索还处在非常早期的阶段，不仅需要训练各种“常识”，而且在面临突发情况时的应变能力也有所不足。
其实，DeepMind 研究人员在开发 AlphaGo 这类人工智能软件时，其出发点并不是单单为了“好玩”。DeepMind 的终极目标是开发能够像人类一样独立思考的软件，一种更高级别的强人工智能。
为了能够开发这种类型的人工智能软件，DeepMind 在海量数据集合的帮助下训练自己的人工智能去完成某些工作任务——而通过游戏进行模拟训练，正是训练 AI 的最好方式之一。如果 AI 能在这些领域发现新的知识和策略，其突破将会十分可观。
在今年 5 月宣布 AlphaGo 即将退役时，DeepMind 也初步披露了 AlphaGo 团队的下一步计划——研发出应用领域更广泛的算法，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。
DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman
DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 在接受媒体采访时表示，DeepMind 在做技术研究的同时，也在进行商业化，并已经找到收入来源。目前，DeepMind 的商业落地项目可以分为三个组成部分：谷歌组、医疗组、能源组。
不过 Mustafa Suleyman 也强调，DeepMind 并不是一家追求商业利润的公司，他们在选择行业应用时，是基于能否有助于技术研究，以及能否实现公司的社会使命。所以，医疗和能源成了首选领域之一。
拿医疗为例，DeepMind 目前正在和英国全民医疗健康系统合作两个主要项目：1、帮助医生监测急性肾损伤病症；2、使用机器学习技术帮助医生判断患者的视力情况。此外，DeepMind 团队还推出了血液测试的 AKI 报警平台 Streams。
拿能源为例，DeepMind 还与谷歌的数据中心团队合作，运用类似 AlphaGo 的技术开发了了管理制冷系统的新方法，使建筑节能到达了 15%。如果把这些技术应用在其他更大型的工业系统上，就会节省更多的能源开支。
玩票搞黑科技，谷歌日常爱好之一
话说回来，这已经不是谷歌最近第一次宣布关停此类项目了。
去年 3 月，谷歌母公司 Alphabet 宣布要将旗下的“网红机器人公司”波士顿动力卖掉。这家公司的人形机器人 Atlas、机械大狗 Spot 等机器人产品曾经以其超前的行走与自主平衡能力折服了大批粉丝，迅速晋升为机器人界中的“网红”，朋友圈、电视、网络几近被它刷爆。一直到今年 6 月 9 日这笔交易才正式确定，日本软银集团成为波士顿动力的新东家。
在今年 7 月 26 日，斯坦福 AI 大牛李飞飞教授（兼任谷歌云计算机器学习负责人）宣布，2017 年的 ImageNet 计算机视觉挑战赛将会是最后一届，此后 ImageNet 挑战赛将转由 Kaggle 主办。这个为期 8 年的计算机视觉挑战赛在本轮人工智能兴起的浪潮中扮演着至关重要的角色，甚至可以说如果没有它，今天的人工智能技术无法得到如此快速的发展。
更早之前的今年 1 月，有报道称谷歌正在计划把卫星图像子公司 Terra Bella 出售给竞争对手星球实验室（Planet Labs）Terra Bella 已经发射了七颗相对较小的卫星，每颗重量大概有 220 磅，用途是拍摄地球的航拍图像。这笔交易在 2 月 3 日正式敲定，据消息人士称，Planet Labs 的收购价低于谷歌当时收购 Terra Bella 时的 5 亿美元。
结语：AI 进入真正的产业落地阶段
AlphaGo 可能死了，但 AI 才刚刚开始，谷歌今天正式吹响了这一号角。
随着从 AI First（AI 优先）的理念的进一步渗透，我们如今已经能在谷歌的各式各样产品中陆续看见 AI 从一个概念变成真实的落地应用。比如谷歌在今年秋季新品发布会上一口气推出的 Google Home 智能音箱、Clips 智能 AI 相机、黑科技翻译耳机等等，无一不是 AI 落地的重要体现。
相对而言，一些玩票性质、宣传性质、又或是娱乐性质更重的 AI 项目，在完成其任务后，也能完美功成身退，只留下相关的前沿研究性的工作还在继续。
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