3月15日将是李世石和AphaGo的最后一场较量，无论结局如何，这场竞技五局三胜已是板上钉钉，AlphaGo已成为赢家。但在铁哥看来，无论人工智能在此次比赛中有着何等的漏洞和误差，AphaGo能在算法最为复杂的围棋中获胜仍是有标志性意义的：一方面昭示了人工智能领域前景之光明，在某些领域已经基本具备超越人类的实力；而另一方面也意味着随着人工智能的普及，互联网将进入全面的寡头化时代。

只有寡头才能加速人工智能学习

AlphaGo与97年打败卡斯帕罗夫的深蓝是有本质区别的，彼时的深蓝还是一台复杂的超级计算机，程序员将上百年内的棋谱输入程序，卡斯帕罗夫本质上是在与数百年的象棋高手对决。而此次AlphaGo则已经不再拥有具体的CPU和各类参数，已经实现了数据的云端的处理，而谷歌则是将AlphaGo放在围棋网游中，在与活人对决中提高其学习能力，如果说卡斯帕罗夫的对手是上百年的象棋高手，而李世石对手则是数以亿计的围棋玩家，已经不在同一级别。

因此我们不难发现，相比于深蓝，AlphaGo才是真正意义上的“学习型机器”，即人工智能在使用过程中会不断提高其自身计算能力。

因此，人工智能能力的提升就必须建立在有庞大用户群的基础上，人工智能也只有建立在海量用户的使用基础上才能真正挖掘其内在潜力。因此，我们评价一个人工智能产品时，其潜在用户亦或是已有用户的数据量将会成为重要参考。

因此，手握海量用户，综合用户多方数据的寡头互联网企业将在未来的人工智能领域占得先机，甚至只有手握海量数据的企业才是人工智能的未来，互联网的规模效应将在人工智能领域得到最大程度的体现。

只有寡头化才能充分发挥人工智能优势

人工智能的社会效益一定是建立在充分应用的基础上的，而事实上人工智能已经在信息推荐、智能图片识别等诸多领域有了一定程度的应有。人工智能只有通过实践才能不断完善其算法，实现其充分的智能化。

因此，当我们在探讨人工智能未来的前景时，必须建立在其应有场景的角度探讨。此次AlphaGo战胜李世石，对于谷歌而言是其放置于公共平台，接受所有围棋爱好者的挑战的应用的结果，谷歌的用户基数可确保其具有足够的学习能力，使其在思维上日趋接近于人类。

因此，人工智能的应用必须建立在足够的应用情景之上，作为寡头企业其不仅可为人工智能提供足够的使用人群，改善其算法，提高能力，而更为重要在互联网的寡头企业已经非一个行业的寡头，而是呈遍地开花之势。如国内的BAT，已经基本都涵盖了地图、社交、金融、电商、咨询等诸多维度数据，这些数据都在为人工智能提供源源不断的“智力支持”，人工智能与其他科技的产品的不同也在此，其真正的效用是建立在实践之中，而非实验室内。

因此，对于业内有声音以为AlphaGo大败李世石仅是在围棋领域的胜利，并不能代表整个行业，铁哥是特别不赞成此观点的。原因在于，作为对算法要求积极苛刻的围棋竞技而言，人工智能战胜人类，已经基本证实谷歌在人工智能的算法和学习机制建立方面做法是完全正确的，这当然也能证明当年DeepMind被谷歌这个寡头企业收购是完全正确的。

寡头企业将成人类行为再分配者

关于人工智能的焦虑已有许多，基本集中在以下两方面：1.人工智能是否会赋予人类思维，人类是否会被机器绑架；2.人工智能的应用是否会剥夺人类的就业机会，由此是否会产生一系列的社会问题。

关于前者铁哥认为短时间内我们不必过于焦虑，所谓人类思维是个极其复杂的工程，包含喜怒哀乐等复杂情绪，而对于当今的人工智能而言，基本停留在“无意识”的应用层面，仅仅是将人类行为数据化以知道其行为的结果，换句话说，人类行为复杂性并不足以令人工智能进行情绪化数据管理。

而对于后者铁哥则依然认为是杞人忧天，人类历史上任何生产资料的发展都会产生新的就业机会，如互联网的发展确实剥夺了传统邮政的业务，但亦催生了新型的快递就业机会。而对于人工智能而言，其在部分领域如医疗、物流等方面确实有诸多优势，但就社会效益最大化而言，其一方面可与人类进行合理的分工配合，将诸如人类不可为，人类可为但效率低等工作实现效率最大化，而另一方面其应用必然伴随着新的业务形态和商业模式的产生，就整个宏观社会效益的角度看，人类不会失业，只是迁移至新的业务领域。而这其中掌握大量人工智能数据和产品的寡头企业将成为人类行为和职业的最大统筹者。

对于智能硬件，其学习能力的强大必然是不断模仿人类不断超越人类的过程，人类也不断被机器改变其行为的过程。这几日，国内围棋选手柯洁仍然认为可战胜AlphaGo，这显然是对人工智能的一种无知。

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