3月13日，AlphaGo與李世石的第四場對決結束，在連輸3場之后，李世石終于扳回一局。但3：1的比賽結果已說明人工智能的強大，這也是谷歌對深度學習、人工智能的成功營銷。百度深度研究院資深專家認為，快速進步的AlphaGo喚醒了人們對“有知覺、有自我意識”機器人的憧憬，深度學習和人工智能技術將成為揭示科學原理、升級現有產業商業模式的重要工具，其應用空間涵蓋企業級和消費級市場以及各個細分行業。
喚醒深度學習
“多數人已折服于AlphaGo的精準、聰明和大局意識。但這個比賽結果對于我們來說其實并不是太吃驚。”作為人工智能領域的從業者，凱澤科技首席術官吳軍指出，去年10月AlphaGo擊敗職業二段樊麾，圍棋界給AlphaGo的排名仍遠落后于李世石，但是他們忽略了AlphaGo突破了傳統電腦的“固定”程序邏輯，融入了學習能力。
如何實現深度學習？百度深度研究院資深專家介紹，AlphaGo構建了“兩個大腦”，一個是輸入了3000萬盤人類頂級棋手對弈數據，通過“自我對戰”來進行增強學習，改善此前的決策網絡，另一個則是通過價值網絡來進行整體局面判斷，以決策網絡與價值網絡來協作決定落子位置。
也就是說，AlphaGo的技術架構采用的是模仿人類大腦神經模式，而不再單單依靠機器的蠻力“強記”，通過深度學習把人工神經網絡的層級大大增加，提升了計算能力。
“2014年谷歌在收購Deepmind團隊之前，這家游戲公司的能力并沒有這么強。”上述百度專家介紹，Deepmind被谷歌收購之后，融入谷歌的深度學習技術，其計算能力飛速提升。2014年10月份，在歐洲比賽之后，谷歌內部認為這是一次很好市場推廣的機會，為此投入了更大規模的資金，為AlphaGo增加了2000倍的計算能力。
現實應用一觸即發
AlphaGo在短短幾個月實現性能的大幅提升，用五個月走完了IBM“深藍”4年的路，體現了當前人工智能系統學習速度之快。但谷歌并不打算制造出一個圍棋高手，AlphaGo開發者哈薩比斯表示，選擇圍棋只是其人工智能水平的測試，最終還是為了獲得在現實領域的應用。
近年來，深度學習已經在圖像識別、語音識別等領域獲得了一些應用。目前深度學習技術應用最多的還是視覺領域，即對圖像和視頻的分析。在圖像分析方面，比如人們熟悉的人臉識別、文字識別和大規模圖像分類等，深度學習大幅提升了復雜任務分類的準確率，使得圖像識別、語音識別以及語義理解準確率大幅提升。谷歌在深度學習領域已經一馬當先，公司在多次公開場合討論過深度學習技術，比如深度學習是如何幫助Android手機提高語音識別準確率。
從產業鏈調研的情況來看，服務機器人、車載與電視助手、智能客服以及圖像處理等應用已經開始快速滲透，在語音識別等領域獲得了一些應用，比如iPhone的語音助理Siri、百度的度秘、科大訊飛的“靈犀”、微軟的小冰等。
“目前深度學習更適合于圖像。”百度深度研究院的專家指出，人臉一比一進行比對，機器很容易實現，但是要在千萬人臉中快速尋找出所拍攝的人臉圖像，并要快速了解拍攝對象的個人信息資料，則需要深度學習。
事實上，深度學習可以應用于任何需要理解復雜模式、進行長期計劃并制定決策的領域。谷歌大腦團隊負責人杰夫-迪恩表示，谷歌機器智能已經帶來了巨大的變化和越來越多的機遇，未來人工智能將為更高層次的云計算服務。
興業證券分析師也指出，未來在個人應用領域可能帶來更好的語音識別操作系統、翻譯機、自動駕駛、機器人、社交網絡興趣推薦等。在行業應用方面，深度學習更廣闊的應用空間包括大數據分析、特征提取、預測預警、規劃、研發設計等。
憧憬強人工智能
“AlphaGo也有弱點。”百度深度研究院的專家指出，在AlphaGo與李世石的對決中，李世石可以快速適應對戰狀態，而AlphaGo學習的過程中還需要工程師進行調試。這也就不難解釋，AlphaGo為何沒有實現4連勝。
中國人工智能學會常務理事劉成林表示，機器在某個專門的領域超過人類并不奇怪，但是在綜合智能方面，機器的能力還是遠遠不如人類的。雖說目前深度學習有很大進步，但機器深度學習的實現依然是依賴于人工設計的程序，而且深度學習需要有大量的數據作為訓練基礎，學習過程也不夠靈活，這些都需要在人的協助下實現。
AlphaGo代表的也非人工智能的全部，人工智能大體可分為感知智能（如語音識別）、認知智能（如自然語言理解）和決策智能。目前，感知智能已取得巨大的進步，甚至在某些方面已經超越人類，然而在強人工智能（有知覺、有自我意識）領域仍有較大提升空間。
但是這并不影響業界對人工智能的前景。劉成林感嘆，“僅在幾個月內實現了人類若干年才能夠達到的學習效果，這樣驚人的學習能力是人類可望而不可及的。”
有人工智能專家預計，2040-2050年有50%的可能實現強人工智能，2075年將有90%的可能性。當下，谷歌人工智能圍棋系統戰勝人類證明了在弱人工智能時代通過規則與數據能夠實現某一領域的智能，說明弱人工智能時代的智能也很智能，能夠替代人類很多領域的工作，這必將顛覆當前各個產業的生產方式，重塑各個產業格局。
興業證券分析師指出，如今已經進入云計算和大數據的時代，如何開發利用好大數據，將人類的科技和視野提升到新的層次，將成為未來一段時間的重要問題。機器學習和人工智能技術將成為揭示科學原理、升級現有產業商業模式的重要工具，其應用空間涵蓋企業級和消費級市場以及各個細分行業。
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