微软说 AlphaGo离AI还很远

随着人机大战这几天AlphaGo的亮眼表现，媒体的风向开始对AI的评论一边倒，Wired撰文表示《人类棋类智慧的最后一块堡垒被攻破》，Slashdot撰文表示《真正的AI已经不远了》，但最近hunch上，一位微软专家在其博客上称，也许事实完全不是这样的。

“以Go本身为例，它应用的蒙特卡洛树搜索法在Go身上异常有效，但用到其它棋类游戏就没有这么明显的作用了。

而全球经典的机器学习算法，有确定型决策过程和马尔科夫决策过程以及其它决策过程，但它们一直没被广泛运用，是因为它们是基于表格式学习而不是函数拟合，所以我们转向了 Contextual Bandit的研究，但是就算是语境决策过程，我们都还只学了一点点，跟实际运用还差地挺远的。”

另外，前几天，微软亚洲研究院芮勇也表示，总体上看，目前的人工智能产品都还处于弱人工智能阶段。目前人类只是在语音识别、语音合成、计算机视觉等方面做得比较不错，但采用的还是监督式的学习训练方式。如果计算机能够建立在非监督式的学习，那么将会开启另一个时代。