行業(yè)觀點(diǎn)： 關(guān)注 Alpha-Zero, AI 發(fā)展最直觀在算力

首先， Alpha-Zero 雖是 AI 界顛覆性新聞，但驗(yàn)證我們算法趨勢(shì)的判斷，更凸顯了算力的威力。 本周《自然》發(fā)表的一篇論文 Mastering the game of Go without humanknowledge 報(bào)道，一款新版的 AlphaGo 計(jì)算機(jī)程序能夠從空白狀態(tài)起，在不需要任何人類(lèi)輸入的條件下，迅速自學(xué)圍棋。這款新程序名叫 AlphaGo Zero，以 100 比 0 的戰(zhàn)績(jī)打敗了它的前任（在 2016 年 3 月的錦標(biāo)賽中，其前任打敗了圍棋冠軍李世石） 。

圖靈測(cè)試的核心在于讓機(jī)器模仿人已有的語(yǔ)言方式通過(guò)測(cè)試。 圖靈基于白板理論出了他的“模仿游戲”：“讓計(jì)算機(jī)來(lái)冒充人。如果不足 70%的人判對(duì)（也就是超過(guò) 30%的裁判誤以為在和自己說(shuō)話的是人而非計(jì)算機(jī)），那就算作成功了?！?/p>

效率與功耗均優(yōu)秀。投資者自然會(huì)探究算法的奧秘。 1)Alpha-zero 效率驚人， 100： 0 戰(zhàn)勝 AlphaGo，勝率超過(guò) 90%。 2)AlphaGo Lee 使用了 48 個(gè) TPU，更早版本的 AlphaGoFan（打敗了樊麾的版本）使用了 176 個(gè) GPU，而 Master 和 AlphaGo Zero 僅僅用了 4個(gè) TPU， 1 臺(tái)電腦便超過(guò)了之前數(shù)個(gè)機(jī)房的效果。

算法上： AlphaGo Zero 的革命性突破在于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，不再依賴于已有的經(jīng)驗(yàn)輸入。 判定是否是監(jiān)督學(xué)習(xí)的最簡(jiǎn)單辦法便是看輸入數(shù)據(jù)是否有標(biāo)簽。輸入數(shù)據(jù)有標(biāo)簽，則為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，沒(méi)標(biāo)簽則為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)?，F(xiàn)價(jià)段 AI 運(yùn)用最廣泛的便是監(jiān)督學(xué)習(xí)。通過(guò)讓機(jī)器讀取學(xué)習(xí)上萬(wàn)張 label 化的圖片（例如告訴機(jī)器這是花還是草），讓機(jī)器發(fā)現(xiàn)圖片中的規(guī)律，從而進(jìn)行識(shí)別?，F(xiàn)在運(yùn)用廣泛的視覺(jué)識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別均為監(jiān)督學(xué)習(xí)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)需要機(jī)器要去自己摸索，自己發(fā)現(xiàn)規(guī)律，例如聚類(lèi)分析，讓機(jī)器自己識(shí)別有多少類(lèi)。

其次，可見(jiàn)算力研究是當(dāng)前重要。深度報(bào)告《 GPU 當(dāng)紅，寒武紀(jì)擁抱未來(lái)》 解釋 AI 芯片的算力。它與眾不同的研究在于。

a)AI 三要素分為算法、算力和數(shù)據(jù)，通俗解釋 AI 算力的基礎(chǔ)問(wèn)題和分類(lèi)

b）專(zhuān)業(yè)科普：將算力分類(lèi)（ GPU/FPGA/ASIC）與適用數(shù)據(jù)場(chǎng)景（安防/工業(yè)/汽車(chē)/消費(fèi)）對(duì)應(yīng)！

c）專(zhuān)業(yè)科普：將 ASIC 的算力分類(lèi)（谷歌/NVIDIA/英特爾/IBM/寒武紀(jì)等）與適用算法（ MLP/LTSM/量化/卷積或它們的組合）也對(duì)應(yīng)！

d）引申出產(chǎn)業(yè)公司：寒武紀(jì)/深鑒科技/地平線機(jī)器人/中星微/MOVIDIUS/CEVA/EYERISS等。

最后， AI 發(fā)展最直觀在算力，推薦具有極高集中度及技術(shù)壁壘的芯片行業(yè)。 目前核心標(biāo)的推薦中科曙光（ X86 芯片或突破， AI 算力最佳公司），相關(guān)標(biāo)的推薦錦富技術(shù)、中科創(chuàng)達(dá)（華為麒麟 970 芯片人臉識(shí)別應(yīng)用提供方）、同有科技。