4 月初的 IT 领袖峰会上，马云发表一番对于人工智能不屑的言论：
大家都把AlphaGo下围棋说下围棋说得天花乱坠，很恐怖的样子，我个人觉得，So TM What….. 围棋打败了人，只是侮辱了一下人而已，机器要做的是人类做不到的事情，这才是本事。
不少人将马云的这番谈话当作一种过过嘴瘾的话说八道，但站在一个行业前沿领袖的角度——尤其是坐拥阿里巴巴如此体量公司的精神领袖的角度，马云的谈话至少也代表了整个阿里巴巴对于人工智能到底有何用的看法，以此角度切入到阿里巴巴在整个人工智能相关领域的技术研发、产品更迭，并以此坐标来对比腾讯、百度以及微软、Google 等硅谷公司的战略，才是真正理解当下巨头们如何布局人工智能的应用之义。
但马云所言的「侮辱」人类的围棋人机大战又将上演，来自搜狐科技的报道称，5 月 23 日到 5 月 27 日，Google、中国围棋协会、浙江体育局将在乌镇联合举办「中国乌镇围棋峰会」，届时AlphaGo将再度与最顶尖的人类棋手进行对弈：
根据大会安排，AlphaGo将与世界排名第一的柯洁进行三番棋对弈。另外，峰会还将举办配对赛和团队赛两场形式各异的交流比赛。配对赛中，两位棋手将分别与AlphaGo组队，挑战棋手如何去理解AlphaGo的独特风格并与之合作。在团队赛中，将由五位中国顶尖棋手合作，建立棋手“神经网络”，降低心理因素的影响，从而作出更加客观的判断。
事实上，我根本没有看明白这个所谓配对赛的规则，因为这已经是一个不值得花时间去关注的话题。如果说去年 AlphaGo 打败人类棋手让人工智能攻克围棋这件事情从实验室走向了大众媒体，那么今年的这次所谓的人机大战，完全是一次毫无意义的营销。从技术层面上说，当机器在某个领域超越了人类之后，这个问题也就不再称之为所谓的人工智能，想象一下。你现在还会将机器统治国际象棋领域当作一种人工智能吗？
国际象棋如此，围棋也是这样。搜狐科技在报道上述新闻时也援引了国内人工智能专业人士，地平线机器人 CEO 余凯的话：
肯定是AlphaGo赢，不知道再进行这样的比赛还有什么意义。
另一场所谓的「人机大战」里，经过五天的鏖战，德州扑克人工智能系统 Libratus 毫无悬念获得最终胜利：
在这场德州扑克人机大战中，中国龙之队的六位牌手共与冷扑大师打了36000手牌，共输792327分，AI完胜人类。
二
人工智能的确在过去几年有了突飞猛进的发展，在局部和个别领域已经超越了人类，理解「局部」与「个别领域」很重要，一方面，我们必须感受到人工智能真正带来了改变世界的能力，而另一方面，则必须看到其真正的局限性——某个领域的机器智能还无法真正应用到其他层面。换句话说，不管是国际象棋、围棋还是德州扑克，任何一个战胜人类的人工智能程序，在其他领域几乎没有任何用处。
正如上文所言，中美不同公司在人工智能战略布局的考量各有不同。不过，如果以 AlphaGo 以及其变体，比如去年年底横扫在线围棋对弈的 Master 来指代 Google 的人工智能布局，则有失偏颇。事实上，AlphaGo 只是 Google 旗下 DeepMind 的一个项目而已，在 Google 内部，类似的项目还有很多，而从宏观的角度去看，目前 Google 有两大部门在负责相关业务：
- Deepmind：这家来自英国的公司，在被 Google 收购后展现出了强大的科研能力，目前在增强学习、贝叶斯神经网络、迁移学习等方面有诸多建树，并且致力于打造通用型人工智能研究，尽管还未成行，但 DeepMind 的作用更像是 Google 对于未来技术发展的探索和押注；
- Google Brain：相对于 DeepMind 在研究领域的深入探索，Google Brain 似乎有点「工程」的味道，但根据公开资料显示，在机器学习领域顶尖的学术会议 ICLR 上，来自 Google Brain 的论文有 20 篇，比 Facebook 人工智能实验室还多 4 篇，更进一步来说，Google Brain 还在和 Google 产品层面的整合有诸多布局和建树，从这个角度来说，Google Brain 兼具了科研和技术转化的双重职责，下图是其负责人 Jeff Dean。
几乎与 AlphaGo 启动新一轮人机大战的同时，Google 在智能手机上部署了新的机器学习算法：Federated Learning。简而言之，这是一个基于用户终端设备的机器学习方式，将原来需要在服务器上进行计算「下放」到智能手机上，在 Google 的宣传里，这样的做法可以有效保护用户隐私，目前这种算法将首先应用在 Google 出品的键盘应用 Gboard：
无独有偶，苹果去年 WWDC 推出的所谓「differential privacy」，并将其广泛应用在 iOS、macOS 等操作系统上，这也可以看作苹果设备智能的进一步延伸，比如 iOS 10 的相册，就已经具备了类似 Google Photo 那样的相册分类和人脸识别，所不同的是，苹果的这些分析和计算都是在设备上进行的。
三
Google 内部不同人工智能部门各自不同的理念也让 AlphaGo 与Federated Learning具备不同的使命。前者的明星效应、媒体炒作效应远远大于包括 Federated Learning 在内的算法或技术，但 Federated Learning 却极有可能在智能手机领域带来新的突破，在整个智能手机行业严重同质化的背景下，基于人工智能带来的全新体验的确成为业界的新探索。
另一个来自于华为。当被问及华为如何看待人工智能时，华为轮值 CEO 徐直军直言：华为从来不把人工智能当作新技术或新产业，而是将人工智能作为使能内外部产品进化的层面。下面这张 Keynote 来自徐直军在华为 2017 分析师大会上演讲：
在徐直军看来，基于人工智能领域的技术进步，手机也将迎来真正的「智能时代」（从 Smart 到 Intelligence），去年华为推出的荣耀 Magic 有着一定意义投石问路的意义，尽管目前效果还不明显，但至少已经跳出了智能手机要么押注窄边框、要么押注美颜相机的同质化竞争层面。
与华为思路类似的则是阿里巴巴。正如马云所言，阿里巴巴思考的是机器智能如何帮助人类，以阿里巴巴旗下阿里云的产品为例，目前已初步形成了在城市、工业、医疗、电商领域的机器智能布局（如下图所示），其落脚点还是将机器的优势最大化，并成为人类的助手：
经历了 2016 年的疯狂追捧，人工智能在 2017 年的发展方向越来越实用化，这意味着「苏醒」的机器智能，越来越多地展现出人类所不具备的能力和优势，这不是人类的坏事，反而会成为我们进化的阶梯。