机器新脑|《机器新脑》：AI是怎么支棱起来的，以及未来如何跟AI抢饭碗人工智能|围棋|国乒队|辅助系

作者：聂梓吟
在东京奥运会上，我们的奥运健儿们最终以88枚奖牌完美收官，取得这样历史性的好成绩，离不开运动健儿们多年如一日的刻苦训练，也少不了现代科技的一份助力。
60年代的时候，我们国家百废待兴，专业体育训练刚刚起步，运动员们的训练条件非常原始和艰苦，女排电影《夺冠》中就有一幕，女排队伍为了应对自带高科技buff的竞争对手，将训练球网升高30cm，条件不足，那就跳得更高，练得更勤。
几十年后的今天，科技发展的水平日新月异，专业体育训练中随处可见现代科技的身影，从国乒队的AI陪练机器人，到跳水队的3D+AI辅助系统，再到AI评分系统，人工智能技术已经逐渐开始发挥越来越强大的能量了。
虽然生活中的部分AI还是表现平平，有时候让人忍不住调侃一句“人工智障”，而实际上不知不觉之中，已经越来越常见AI的身影了。
比如说抠图，之前用软件一点点抠，现在一般的图，AI几秒就能抠出不错的效果，还有现在应用很方便的拍照翻译、搜题，也是基于AI技术，有相当高的效率和准确率。
AI到底是怎么在短短几十年时间里发展起来的，以及未来可能会往哪里去？带着这些疑惑，阅读了知乎大佬“神们自己”的科技类科普书《机器新脑》。

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作者毕业于复旦大学理论物理专业，主业是大数据挖掘+AI+全栈开发者，在知乎相关问题领域比较活跃。
《机器新脑》是一本比较小开本的书，全彩印刷，章节之间相对独立，适合随时拿起来阅读。
书中深入浅出地讲述了很多科技相关的故事，作者拍着胸脯保证全都是已经实现的技术，并不是猜想或是理论，我对其中与人工智能有关的内容尤其感兴趣。
现代AI发展伊始相较于其他学科，脑科学起步晚，还走了很多弯路，研究深入和成熟程度多有不足之处。
17世纪以前，中西方先贤其实都没法确定，人体机制中，负责思考的到底是哪一个部分，直到显微镜普及后，大脑这块水灵灵的“豆腐”，才被证实为思考的器官。
但是关于大脑是如何思考的研究还是一直没有明显进展，直到19世纪末，高尔基染色法成功给神经元上色，而后借助核磁共振仪和荧光显微镜，人们才看到大脑的真面目。
20世纪40年代，人类摸清了大脑中的最小单位“神经元”的结构，并制作了神经网络模型。
但由于神经元的基础结构太简单了，等同于3以内的加减法，小学数学都比这复杂，以至于专家们足足花了20年去研究它们的作用机理。
大脑中的“量变引起质变”究竟是怎样发生的？揭秘答案的那一刻，现代AI的发展才真正开始。

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会进化的人工智能要说AI第一次出圈，大概还是2016年“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜围棋冠军柯洁。
2014年谷歌豪掷4亿收购了一家名不见经传的研究型人工智能公司，次年AlphaGo出世，它是第一个具备学习能力的围棋AI。
在围棋之前，机器已经攻克了所有的智力游戏，用的方法主要是穷举法。简单来说，就是把能走的路都走过一遍，利用计算机强大的记忆和计算能力，让人类“无路可走”。
机器是稳定的，人却很难一直不出错，就算能一直不出错，也最多是打个平手。
但围棋因为每一步的可能性过多，远远超越计算能力上限，因而不适用于穷举法，AlphaGo团队另辟蹊径，让它像人一样，通过学习的方法来下棋。

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