Master 横扫围棋各路高手，是时候全面研究通用人工智能了！
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在写这篇文章的时候，聂卫平将挑战Master，不出意外，老聂也只能扑街。有的人说，汽车早就比人跑得快，人也不会惊慌，围棋AI战胜人类，也是迟早的事，同样不必惊慌。
是这样吗？
不是的。
猎豹本来就比人类跑得快，但人类仍然是地球的主宰。为什么？因为人类引以为傲的智慧！
因为人类拥有地球生物中最高的智能，所以虽然人的肉体机能很有限，但是不妨碍人类去创造各种辅助人类的工具。
然而，人工智能，却是一个和汽车，飞机完全不同的东西！我们人类在试图制造超越人类智慧的东西！
当AlphaGo战胜李世石，当Master豪取50连胜的时候，很多人会产生一种对智能的恐惧。相信那些真正和Master战斗的棋手们会更深有体会。
为什么？我们的智慧被超越！我们以前的认识被完全打破了。以至于当今围棋第一人柯洁说出“我们对围棋的理解都是错的”这样的话。
人们也很容易的想到《三体》中水滴入侵人类舰队的那一刻。
那种感觉是何曾的相同。
让人绝望而恐惧！
有人会说，n年前国际象棋就被攻克了，没什么大不了。
但是，这次真的不一样！这次真的不一样！这次真的不一样！（重要的事情说三篇）
如果你懂深度学习，如果你懂AlphaGo，你就会明白，AlphaGo不再是依靠蛮力计算，而主要是靠深度神经网络，靠增强学习自我学习。
深度神经网络是个黑箱。输入棋局，通过神经网络，输出对棋局的判断。AlphaGo只要这么简单，智能就在神经网络当中。
这次是围棋，完全可观察，如果下次就是星际争霸，那么大家会作何感想呢？
深度学习正在变革所有行业，AlphaGo则开启了通用人工智能的大门！
通用人工智能是什么？
通用人工智能（General Artificial Intelligence），是指能通过自我学习解决各种问题的智能算法。人类的大脑就是一种通用智能，因为人既可以学游泳，也可以学下棋。开发AlphaGo的DeepMind就是这么一家公司，以实现通用人工智能为目标。
通用人工智能并不是等价于类人智能。但解决了通用人工智能，类人智能也必然能够达到。
AlphaGo的算法就是典型的通用人工智能算法，核心使用了深度学习（Deep Learning），增强学习（Reinforcement Learning）。而深度增强学习（Deep Reinforcement Learning），就是通用人工智能算法的具体表现形式。什么叫通用？就是这个算法既可以训练用来下围棋，也可以训练用来开车，还可以训练用来股票交易。
有人说把围棋的路数从19路变成21路，AlphaGo就没辙了。这是没错。但是DeepMind很容易就可以训练一个适应多个路数的AlphaGo。都只是时间问题。
通用人工智能算法就是倚天剑，屠龙刀！算法在手，任何问题都可以尝试去解决！
目前国内的研究还相当少，但是，真的
是时候全面研究通用人工智能了！
DeepMind和OpenAI正在大力发展，这个才是真正掀起人工智能革命的关键！中国在这一块如果落后的话会非常致命！必须庆幸DeepMind和OpenAI还一直公开他们的论文！
我们从DeepMind和OpenAI研究的方向就知道应该做什么了。
1 Deep Reinforcement Learning深度增强学习，用于构造学习机制
2 Deep Generative Model深度生成模型，用于理解信息，可以用于预测规划
3 Neural Memory神经网络记忆，用于存储信息和推理
4 One Shot Learning 一眼学习，用于快速学习
5 Deep Transfer Learning 深度迁移学习，用于移植知识
以上多点的综合运用，必将可以制造更强大的通用人工智能算法！而这些方向的研究，都越来越接近人类大脑的本质，或者说智能的本质！
要不畏惧人工智能，那只有理解并掌握人工智能！
（本文算作一种呼吁，呼吁更多的人工智能研究人员投入到通用人工智能当中。）
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本专栏将全面聚焦通用人工智能算法！
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