最近AlphaGo Zero在无监督学习情况下，自学围棋并且在40天之内以100:0的战绩打败了之前的各种版本，虽然没有AlphaGo战胜各国棋手那一段令人称道的“战役”引发全民关注，但100:0的战绩似乎证明了AlphaGo Zero的无限潜力以及对整个AI技术发展的伟大贡献，但实际上这些论调都过于夸张。
AlphaGo zero的技术有延展性吗?
答案是没有或者非常局限。
AlphaGo主要是通过监督学习和强化学习来应对人机对战，简单来说就是通过技术手段在短时间内做了很多考试真题，然后在规则明确的比赛中获取胜利。新版本的AlphaGo zero与过去版本不同的是自我学习，在没有“真题”情况下实现了精准“压题”，从而获得了胜利。
其实很多人在AlphaGo时期，都会想到的一个问题是为什么是围棋?首先围棋是目前最复杂的棋盘游戏，而且是规则明确，因此AlphaGo作为人工智能的代表战胜人类代表可以在很大程度上获得高智能这样的印象。另一方面，人工智能之所以能够在围棋中有更大的几率实现成功预测是因为围棋没有数据噪声。要知道在图片识别中，万分之三的噪声都可能产生非常大的偏差，比如把熊判断为猩猩。
所以AlphaGo 的技术能够应用到其他场景吗?答案是不能。
AlphaGo会是Google下一个关停的项目吗?
前几年，智能硬件、VR、AR非常火的时候，可穿戴设备将取代手机的论调一时间甚嚣尘上，这其中谷歌是重要的推手。谷歌眼镜可以通过眼部动作及语音指令来实现接打电话、拍照等功能，相较智能手机并没有多大创新，在人机交互上也很难带给使用者较好的体验，加上耗电、发热、价格昂贵等问题，谷歌在2015年1月的时候关停了这一项目。
谷歌关停的项目也不只这一个，在08年的时候，谷歌探索了通过用户搜索大数据来进行流感预测，这份发表在《Nature》论文中指出，基于用户搜索行为可以预测出流感的整体趋势，此外通过与美国疾控中心的流感监测信息对比，可以实现更为精准的预测。然而实际偏差值大的让人失望，达到140%，几乎是完全错误的结果。不久之后，这个被称为大数据缺陷典范的项目也被停掉了。
而无论是AlphaGo也好，AlphaGo Zero也好，目前阶段我们都很难通过一场比赛的输赢来判断他的实际价值以及未来前景。但是我们需要认可的一点是，谷歌一直在尝试别人没有尝试做的事情，其对于推动整个AI行业向前发展的重要作用是不容忽视的。
为了推动中国人工智能产业的发展，美团云将在10月31号召开一场人工智能峰会，会上搜狗搜索总经理许静芳将出席并分享搜狗在自然语言处理等方面的最新进展，还有地平线创始人杨铭、科大讯飞首席技术官张明也将分享各自领域的最新趋势与进展。
相信除了AlphaGo ZERO的惊人战绩，中国人工智能企业将技术创新融入需求场景中的能力也将获得同样关注。
