最后雷鋒網(wǎng)問道，ResNet被應用到AlphaGo Zero上，您有什么感受？孫劍博士表示：“這次應用在AlphaGo Zero中的ResNet殘差神經(jīng)網(wǎng)絡，曾獲得了CVPR 2016的最佳論文獎，我也非常高興這個技術可以應用在AlphaGo Zero系統(tǒng)中，而這個應用過程其實并不需要我們直接進行接觸而是一種研究成果的交流，人工智能研究最前沿的開源與開放，才能讓我們在追求更優(yōu)解的過程中有很多參考與理論支撐，可以極大的提升新技術產(chǎn)生的周期?！?/p>

孫劍博士還介紹到，曠視研究院今后還會不斷分享、開放研究成果。今年7月份，曠視研究院在ArXiv公開了一篇ShuffleNet的論文，是一種可以運行在很多移動端上非常低能耗的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，可以說是專為移動端而生的算法。發(fā)布至今不光有硬件產(chǎn)品、手機解鎖產(chǎn)品使用，同時也有很多同行在使用。

雷鋒網(wǎng)AI科技評論小結：AlphaGo Zero雖沒有新的突破性的技術，但這絲毫不影響它的偉大，它能夠完美集成已有的技術，給研究者帶來新的啟發(fā)，本身已具有里程碑式的意義。他的局限在于目前只能運用到特定領域，不過，換個角度來看，這對于人類來說未必不是好事兒?？傊?，AI 還有很長的路要走，還需要更多像孫劍博士這樣的科學家們，不斷借助創(chuàng)新而實現(xiàn)更多的創(chuàng)新，不斷借助偉大的思想創(chuàng)造偉大的場景。只有不斷的開放最好的認知，才能讓AI不斷成長，讓更多更強的AlphaGo Zero產(chǎn)生。