在钛媒体在线课“钛坦白”第40期，我们请来了三位钛客，分享AlphaGo与柯洁“人机大战”胜负之外的更多思考。本期钛客之一、码隆科技联合创始人、CEO黄鼎隆，是清华大学人机交互博士，曾就职于谷歌、微软、腾讯和TripAdvisor。2014年与搭档Matt Scott联合创立码隆科技，专注于计算机视觉人工智能技术研发。
本文节选自黄鼎隆在钛坦白的分享。如果您还不是钛媒体Pro用户，希望查看钛坦白所有干货，进入钛坦白九个专业群交流，并查看更丰富的专业数据和信息，可点击： 注册。
以下按照黄鼎隆在钛坦白的分享实录整理：
大家晚上好，我是码隆科技的黄鼎隆。码隆科技是一家专注于深度学习和计算机视觉技术创新的人工智能创业公司，主打产品是ProductAI，专注于做商品识别，可以像人类一样识别和理解图片或视频中的商品信息。
人工智能把围棋带入新境界
昨天AlphaGo和柯洁进行了第一场角逐，角逐结果出来的时候，我和码隆的CTO码特（Matt Scott）正在机场等飞机，看到新闻说柯洁只输了1/4子，当时我和码特都觉得很诧异。因为我们知道2.0版真相对1.0版本的进步是极大的，而柯洁竟然只输了1/4子，那就是说如果按柯洁昨天的发挥，就可以完胜AlphaGo1.0了，难道柯洁可以在一年以内有这么大的进步？还是他找到了AlphaGo的弱点呢？
可是后来看了昨天整个下棋的过程，我们的惊喜被打破了。从过程来看，柯洁和AlphaGo2.0之间的差距远大于1/4子，其实AlphaGo早早就锁定了胜利，我甚至怀疑，是不是AlphaGo赛前定的目标就是赢1/4子，不久不多也不少。如果是这样的话，那就更可怕了，这让我想起以前在校队打网球的时候，当遇到高你几个级另外高手时，他可以精确的控制每盘以几比几去赢你，你不但没法赢，甚至想多输一点都做不到。
所以通过昨天这局角逐，我觉得对后面的胜负结果已经不需要做幻想了，不才围棋的这个事情上，人工智能已经超越人类达到另一个境界，期待人类下棋战胜人工智能，就好像期待奥运冠军跑步可以快过汽车一样，是不切现实的。
不过后面有一个新形式的角逐我特别感兴趣，那就是人机配对赛：在后面两位棋手将会和AlphaGo交叉配对合作，我觉得这种形式特别有意思。其实几个月前，我曾在上海的一个圆桌论坛就有说过：“未来的围棋角逐很有可能是人机配对的角逐，就好像现在的F1赛车。不但需要车手和汽车都很厉害，并且他们之间相互还能无缝配合，这样可能把围棋带到一个新的境界，那么AlphaGo的出现就并不料味着围棋这个游戏的死亡，而恰恰相反，通过人机结合，把围棋这个游戏带到一个新的境界。”
不知道大家有没有看过一个围棋漫画，叫《棋魂》，里面有一个围棋少年进藤光，他有一天偶然翻出了一个旧棋盘，在他接触棋盘的那一刻，一个古代棋手佐为的灵魂附身。随后竞腾光和附在他身上的佐为一起进入了棋坛，一开始的时候进藤光只是根据佐为的指示去下棋，后来他结合了本身的想法，可以说是人鬼合一，下出了许多精妙的棋子，战胜了很多强大的对手，我在想也许这个漫画描述的并不是一个灵异的场景，而是一个未来的场景。
也许未来的棋手他们都会带上一个人工智能，就好像《棋魂》里面的佐为的灵魂附身一样，不是人鬼结合，而是人机合作。在人机合作之下，下出超越现在的人们所能想象的棋局。
人工智能在商业领域更注重共赢
在体育竞技领域，讲究的是胜负，而在商业领域其实更注重的是共赢。前段时间马云说了这么一句话，他说：“AlphaGo赢了李世石，so tm what。”其实我挺赞同这句话的，当码隆科技在开发人工智能产品的时候，从一开始的理念就是真正的人工智能不在于本身有多智能，而在于能否让别人变得更智能。AlphaGo确实很聪明，可是它一直都只是在展示本身有多聪明，而没有让别人变得更聪明，所以可以说，so tm what。不过我相信DeepMind的科学家必然在考虑如何通过AlphaGo帮手整个围棋界提高水平。
说到这里我想给大家看一个视频，是码隆科技把ProductAI结合微软HoloLens所开发的一个原型，虽然这个原型不是用于下棋，而是用于购物，可是可以看到人机结合之后可以产生怎样的新场景。
ProduceAI的实际应用场景
码隆科技的ProductAI，就是希望打造一个人工智能的PaaS平台，帮手各行业企业的产品变得更智能。下面通过一些我们比来的实际案例来分享人工智能在商业领域的一些应用。
通过ProduceAI拍照找商品
设想一下，如果你是一个商店的店长，你希望你的顾客怎么样来找商品？有两种情况：他白手来跟你笔划一个怎么怎么样的东西，你听了半天都不知道他想要的什么，客户可能觉得很恼火，觉得你根本不懂他。或者另一种情况：客户直接拿着一个样品跟你说要这个，你可以很快的能够给他个答案。
