刚刚听中国一些媒体危言耸听地说，2019年是人工智能崩盘年。如果说是中国的话，我有点相信。什么叫做崩盘呢？就是投资泛起巨大泡沫后，泡沫烟飞灰灭后就叫做崩盘。前提是投机炒作严重，而不是一心一意搞真正的投资，不炒作不投机就不会有泡沫，也不会崩盘。因此，AI崩盘在中国发生的可能性很大。中国不仅AI而且所有创新科技项目都存在投机炒作情况。

在中国担忧2019年AI崩盘时，美国又传来AI实验的重大突破。DeepMind开发的全新AI程序AlphaStar，在美国时间24日晚间的《星际争霸2》人机大战直播节目中，轻松战胜2018 WCS Circuit排名13、神族最强10人之一的MaNa。实际上，AlphaStar以10-1的战绩，全面击溃了人类职业高手。战败的不止MaNa，还有另一位高手TLO。

人工智能在《星际争霸2》上的进步速度，远远超过了此前外界的预期。毕竟与下围棋这件事相比，星际2要难得多。

在围棋世界，动作空间只有361种，而星际2大约是1026。

与围棋不同，星际玩家面对的是不完美信息博弈。“战争迷雾”意味着玩家的规划、决策、行动，要一段时间后才能看到结果。

对于AI而言，这类游戏比国际象棋、围棋等棋盘类游戏来得更难，不仅因为没有最佳策略，也是因为人工智能无法通过观察前一块棋子的移动来计算下一步棋，而必须实时作出反应。

时至今日，AI仍在挣扎应对《星际争霸2》的复杂性，鲜有系统能与职业选手的技术相媲美。

不过，AlphaStar与普通AI不太一样，它所使用的深度神经网络是通过监督学习（supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）直接从原始游戏数据当中训练出来的。也就是说，它成长的每一步都是一场完整的比赛。

这意味着，AI需要学到长远的布局谋篇的策略能力。

对于我这个不懂技术的人隐约感到，AlphaStar与第一次对阵韩国棋手李世石的AlphaGo不一样在于，AlphaGo是完全通过大数据、云计算，利用历史数据计算出应对李世石的棋步。正如韩国一个专家赛后大呼上当受骗说：是几十个甚至几百个棋手在与李世石对弈。

而AlphaStar不同的是，不仅利用大数据和云计算，而主要利用深度神经网络是通过监督学习（supervised learning）和强化学习，掌握技巧后开始对弈。边战边学习边提高。这个就厉害多了。

这是继AlphaGo在围棋界战无不胜之后，人工智能又向游戏与电竞行业进军了。标志着人工智能继续大踏步向深度挺进。

与AlphaGo在打败中国棋手柯洁后，柯洁的感想一样。MaNa赛后说，我从AI身上学到了很多。TLO的说法跟李世石输给AlphaGo后很像。他说：相信我，和AlphaStar比赛很难。不像和人在打，有种手足无措的感觉。他还说，每局比赛都是完全不一样的套路。

围棋与游戏是两个需要深度动脑的领域，是真正的人工智能用武之地。这两个领域突破后，人工智能在金融市场分析判断等经济生产力领域应用还会远吗？

人工智能是未来几年最重要的科技创新领域，最能取得突破，市场前景最大的行业是毋庸置疑的。崩盘的或许是中国，而世界人工智能绝对会一路高歌猛进！