AlphaGo：圍棋界一個能打的都沒有，我選擇轉行……

為期 5 天的圍棋峰會人機大戰終於落下帷幕。儘管 AlphaGo 大獲全勝完成五殺，但 AlphaGo 之父、DeepMind 創始人 Demis Hassabis 表示，此次峰會將是 AlphaGo 參加的最後一場賽事。這也意味著 AlphaGo 將從棋壇 「退役」。

Demis Hassabis 稱，從現在開始，AlphaGo 的研發團隊將把精力投入到其它重大挑戰中，研發出高級通用演算法，為科學家們解決最複雜的問題提供幫助。

比賽結束了，但人工智慧的發展還在繼續。剿滅棋盤的 AlphaGo，下一個進軍的領域會是哪裡呢？

圍棋之後，阿爾法狗將變身金融狗？

看過《華爾街之狼》的小夥伴都知道，華爾街的股票經紀人們每天都打著無數的電話替投行金主的大額訂單進行股票買賣操作。

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畢竟分分鐘幾百萬上下，所以這幫人的收入也是不菲。

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怎麼樣，是不是有想轉行的衝動？

想法是好的，不過極客君很遺憾的告訴你，太遲啦。

據 MIT Tech Review 報道稱，2000 年頂峰時期，高盛在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯就僱傭了 600 名交易員。

但時至如今，高盛公司已經開始外匯交易的自動化，並在過程中總結歸納出一名計算機工程師替換四名交易員的比率。具備機器學習能力的複雜交易演算法，已經可以取代那些市場定價依賴性較高的交易員。如今，交易櫃檯這裡只剩下兩名股票交易員「留守空房」。

早在 08 年金融危機之前，瑞銀集團設在康涅狄克州斯坦福德城的交易大廳，足足有 23 個籃球場那麼大，最多可容納 1400 名交易員，也是全世界最大的交易大廳。整個交易大廳熙熙攘攘、好不熱鬧。

這場面，簡直是人類交易員輝煌時代的一種象徵

然而，交易大廳現在卻成了這個樣子…

機器能搞定的事，幹嘛養那麼多人吃飯？

高盛首席財務官 CFO 馬蒂查韋斯還透露，如今包括貨幣交易以及投行的一部分業務項目都在朝著自動化的方向邁進。看來智能演算法的加入，搶了不少交易員的飯碗啊。

一桿在手，球球進洞？

與圍棋相比，高爾夫對於揮杆速度、軌跡、角度等都具有更苛刻的計算。在圍棋領域大勝人類之後，人工智慧或將在高爾夫球場上再次向人類發起挑戰。

Hassabis 也表示，希望機器人第一件學會做的事情就是打高爾夫球，他開玩笑說：

我會讓我的人工智慧機器人同喬丹·斯皮思（美國職業高爾夫運動員）展開一場角逐。

機器人打高爾夫其實並不是什麼新鮮事。1925 年，一台酷似稻草人的機器就已出現在高爾夫球場上與人類一同競技。如今市面上的發球、撿球機器也頻頻出現。可別看它們動作僵硬，「腦袋」可是相當靈活。

1925 年，高爾夫球場上的揮杆機器人

由高爾夫實驗室與 Dynes Unlimited 共同開發的高爾夫機器人 LDRIC，通過機器學習可自如地控制擊球的速度和軌跡，從而打出完美的一桿。

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高爾夫機器人 LDRIC

去年 2 月，在鳳凰城高爾夫公開賽的首輪比賽上，LDRIC 順利完成一桿進洞。1997年，傳奇高爾夫選手「老虎」伍茲也曾在這裡完成同樣的一擊。

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高爾夫實驗室稱，LDRIC 能模仿高爾夫選手的揮杆動作和各種失誤，幫助球杆廠商根據不同的選手類型製造合適的球杆。不僅如此，LDRIC 還能夠直接與玩家和觀眾進行溝通。

此外，高爾夫實驗室創始人Gene Parente 表示，攜帶型設備將成為一種娛樂工具。只是在極客君看來：

不過相比圍棋，高爾夫可不只是依靠強大的計算能力就能戰無不勝。作為一項戶外運動，風力等外界因素還是有一定影響的。相信高爾夫界的人機大戰也是十分值得期待。

用演算法來看病？

AlphaGo 與柯潔對弈的一周里，烏鎮數場與人工智慧有關的論壇、圓桌討論也同時進行著。Google Research 團隊表示，她們將與醫院合作，通過深度學習以及神經網路，在多領域提出解決問題的辦法，從而幫助到患者。

目前，Google 跟醫院或世界各地的衛生組織的合作，主要是對方來主導研究的方向，通過前沿技術與醫院探討更加有效的治療方法。

Google Research 產品經理 Lily Peng 解釋演算法在糖尿病診斷的應用

Google Research 產品經理 Lily Peng 說：

我覺得我們的人工智慧深度學習，實際上是升級了人的大腦，而不是讓他的大腦變得更加低智能化，因為把有限的精力用在刀刃上，讓醫生可以更專註去深挖更多的專業領域知識。

GEEK 君有話說

人工智慧的應用領域不可估量，但一定是在一個更廣闊的應用中為人類共享利益。要想人工智慧像人一樣工作，必然涉及到倫理道德等問題；而這一方面，目前似乎還沒有很深的研究和植入。正如 AlphaGo 之父所說 ：先解決智能，再用智能解決一切。

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