20170530-东方证券-计算机行业动态跟踪：从新版AphaGo及GMIS大会，看人工智能最新进展

HeaderTable_User10128119921360521840HeaderTable_Industry13021300看好investRatingChange.same173833703动态跟踪东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。【行业·证券研究报告】上周AlphaGo乌镇一役落幕，虽然结局在意料之中，但背后依然有众多值得关注的点；此外由机器之心主办的机器智能GMIS大会也于上周末闭幕，来自学界及业界的众多大咖分享了关于人工智能的最新进展和观点。核心观点?关于AlphaGo乌镇战役，主要有三点看法：①、新版AlphaGo使用TPU提升运算效率是事实，但不能因为谷歌打包推销“谷歌云+TPU+TensorFlow”三件套的公关目的就忽视算法改进，相比2016年对决李世乭的12层神经网络，元旦期间Master就已经40层，而本次所需计算能力却仅为10%算法层面的优化革新功不可没。②、新版AlphaGo更多借助自我对弈完成强化学习，但模型搭建训练仍需辅以少量人类棋谱，依然未能完全摆脱监督学习，关于非监督学习及小数据训练样本的探索更多是学术层面的进展，距离实用仍然有较大进步空间。③、人类顶级棋手柯洁表现相当惊艳，但在规则明确、可重复训练的围棋游戏中输给将问题转化为存储和计算的机器只是时间早晚。Deepmind如约公开AlphaGo自我对弈50盘棋谱，人类从机器身上学习到新的思路和方法用于自我提升以及人机配合的可能性或许更值得关注。?AI研究进展方向值得期待，但目前更多还处于学术研究阶段。①、人工数据