和Siri等AI相比，AlphaGo究竟有什么不一样？

2016年3月9日，谷歌旗下Deepmind的围棋程序“AlphaGo”就要和职业九段李世石对决了。去年10月，这个程序战胜了中国棋手职业二段樊麾；那是围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业棋手。这一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引发了极其热烈的讨论——而最常被提出的问题就是，AI是不是终于要占领全世界了？

这个问题并不算杞人忧天，某种意义上AI已经占领了：从苹果的Siri，到日常浏览的搜索引擎，再到网络的文章推荐和商品推荐系统，这些全都是人工智能——哪怕它们不是科幻小说里那种，我们的日常生活也已经很难和它们分开。

但AlphaGo又和这些常见的AI不同。它们的差异在于学习方法和技术的通用性。

Siri：一个照本宣科的助手

Siri是一个“智能助手”，能听懂我们的口头命令，帮我们在网上搜索，帮我们在列表中找到联系人。但它的原理很简单：通过声音识别技术，将声音转化成语言的基本元素，比如元音、辅音、单词，然后和系统中内置的特殊命令比较。如果对比出来的是一个实际问题，那就执行相应的指令；如果对应上了一个空泛的问题，就从相对的段子库里挑个段子出来。

所以它的问题也就一目了然：要是你命令它去做系统中没有的命令，它就扑街了。Siri虽然是AI，但它是一个非常局限的AI：只能解决预先写好的问题

深蓝：下棋无人能敌，但只限下棋

1997年，IBM制造的国际象棋机器“深蓝”战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这在人工智能历史上是一个标志性事件。但是，虽然深蓝战胜了世界冠军，它有和Siri一样的缺点：太专了。

作为程序，深蓝的软件是专门为国际象棋设计的。它评估盘面的四项标准包括子力、棋子位置、王的安全性还有布局节奏——显然，这些指标完全依赖于国际象棋本身的规则，没有任何扩展性。

即便如此，它也还是非常依赖于“蛮力”的。深蓝的硬件是当年最快的下棋机器，虽然有系统帮助筛选，它每秒依然要评估20亿个可能局面。为了应对这一需求，IBM当时为它开发了定制的硬件。

其结果就是，与其说它是一个国际象棋程序，不如说是一台国际象棋机器。深蓝只能下国际象棋，学不会围棋，连简单的五子棋也学不会。相比之下，作为人类的卡斯帕罗夫能学围棋，能学五子棋，还能学画画。深蓝的技术就像一把专门为国际象棋设计的钥匙，有很大局限。

DSiri是一个“智能助手”，能听懂我们的口头命令，帮我们在网上搜索，帮我们在列表中找到联系人。但它的原理很简单：通过声音识别技术，将声音转化成语言的基本元素，比如元音、辅音、单词，然后和系统中内置的特殊命令比较。如果对比出来的是一个实际问题，那就执行相应的指令；如果对应上了一个空泛的问题，就从相对的段子库里挑个段子出来。

Siri等AI方便快捷，而aiphago不够普遍。

功能更多了，更方便人们使用了。

这个问题并不算杞人忧天，某种意义上AI已经占领了：从苹果的Siri，到日常浏览的搜索引擎，再到网络的文章推荐和商品推荐系统，这些全都是人工智能——哪怕它们不是科幻小说里那种，我们的日常生活也已经很难和它们分开。