大局未定，变“数”万千

张帅

再过十几天，我们就要奔向2020年了。在即将逝去的2019年，AI又双叒叕打败了人类，这次在游戏Dota2中打败了世界冠军队伍，而人工智能名叫Rerun。

整个赛程其实并无亮点，截至比赛结束形成0：2，OG只推了AI队伍的两个外塔。但是对于专家而言，训练一只比世界冠军还强AI队伍的过程，则十分的精彩。要知道，与棋类对弈相比，电子竞技游戏要更复杂。

有详细的解释说道，攻克这一难题的关键，是把现有的强化学习系统规模扩展到前所有为的水平，仅这样就消耗了数千块GPU和好几个月的时间，OpenAI为此构建了一个分布式的训练系统，其中的一个挑战是，环境和代码会不断变化……。

总而言之，Open AI累计三年的完整论文放了出来，其中涉及到了AI训练的过程需要学会使用鼠标做出动作，其训练量甚至达到了人类打180年游戏。还要学会计算量和超参数并且回顾视频比赛。

AI始终是一项紧绷人类神经的技术，高居不下且不断的在探索着应用领域。曾有专家在他们的文章中《远非末日：AI对未来工作的影响》指出：“与蒸汽机、铁路和互联网一样，人工智能通常被描述为一种通用技术，具有广泛应用于多个行业的潜力，因此也将在许多方面影响劳动力市场。” 但是换个角度来讲，就是相对于机器最本质的区别，人可以从事新的、更加复杂的任务。也许会因此相应的提高了人类本身工作的难度，但是在这个过程中，事实上人类也会学习甚至习惯一类新的学习、工作方式。

技术的突破其实在历史的车轮面前，有褒有贬。不过很多技术的创造，未必能够以人的意志而转移。AI或许会像最初的工业革命一样，会改变整个社会、人类文明的变革。但就现有的阶段来说，AI仍未极其复杂的技术，如果没有足够多的沉淀，我们几乎不可能享受到AI所带来的便利，只能说AI面前仍有一道鸿沟，甚至无法清晰的定义未来AI深度产业应用的场景。

所以享受现在，体验无数个AI的應用才是与之相遇的最好打招呼方式。