設(shè)下這一場(chǎng)舉世矚目棋局的AlphaGo的科學(xué)家們未曾料到，段子手們的想象力，令“人工智能”在中國(guó)民間引起的最大熱議，竟是它是否會(huì)消滅文明、統(tǒng)治人類(lèi)。

科幻文學(xué)和好萊塢電影強(qiáng)大的洗腦能力，已經(jīng)在民眾腦中刻下深深的烙印“人工智能就是那種上天入地?zé)o所不能的機(jī)器人”。通常人們會(huì)覺(jué)得它離現(xiàn)實(shí)較遠(yuǎn)，然而一個(gè)虛幻的大腦突然出現(xiàn)，在一場(chǎng)智力競(jìng)爭(zhēng)中橫掃了幾乎代表人類(lèi)最高水平的選手，并且是在世界公認(rèn)的“人類(lèi)智慧最后高地”的圍棋項(xiàng)目上。人類(lèi)的自尊心很難接受，而人類(lèi)的統(tǒng)治和防御本能更受到挑戰(zhàn)，于是就“細(xì)思極恐”了。

事實(shí)上恐慌大可不必，人工智能早已滲透社會(huì)，就在人們未曾在意的點(diǎn)滴之上。比如汽車(chē)防抱死系統(tǒng)、油路管理系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯不同語(yǔ)言的Google翻譯軟件，垃圾郵件過(guò)濾系統(tǒng)，電商網(wǎng)站根據(jù)用戶(hù)喜好和瀏覽記錄推薦商品的引擎，醫(yī)院里協(xié)助醫(yī)生診斷的醫(yī)療系統(tǒng)，等等。

這些都是人工智能的實(shí)際應(yīng)用，并且隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能的應(yīng)用正在變得越來(lái)越高階，比如蘋(píng)果手機(jī)里的Siri，民用的智能無(wú)人機(jī)，又比如無(wú)人駕駛汽車(chē)。

中馳車(chē)福AI研究院對(duì)此次人機(jī)圍棋大戰(zhàn)的研究看法

AlphaGo與李世石的這一次世紀(jì)之戰(zhàn)之所以如此受到矚目，就因?yàn)樵诨�礎(chǔ)原理不變的情況下，發(fā)展出了新的訓(xùn)練和處理模式，使人工智能更進(jìn)一步。

AlphaGo采用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的技術(shù)，DCNN的核心是卷積核，卷積核相當(dāng)于一個(gè)過(guò)濾網(wǎng)。而DCNN在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別中是非常有用的，AI能通過(guò)它對(duì)棋局做優(yōu)劣評(píng)估。

讓我們實(shí)驗(yàn)一下：我們準(zhǔn)備一萬(wàn)張狗的照片，各種表情、各種部位的寫(xiě)真，讓機(jī)器學(xué)習(xí)。

這個(gè)過(guò)程如下：

1.首先，將各種過(guò)濾網(wǎng)呈上來(lái)，比如能將圖像黑白化、平滑、去噪的等等等等。愛(ài)美的各位肯定用過(guò)美圖秀秀，但我們跟美圖秀秀對(duì)著干，我們不是為了美化，而是為了模糊。這樣可以突出照片中最有特點(diǎn)的部分。

2.為降低運(yùn)算量，把圖片統(tǒng)統(tǒng)切成小塊，比如一張圖片切成10*10的小塊，并準(zhǔn)備好所謂權(quán)值共享等方法，再加上硬件設(shè)備，就可以開(kāi)始算了。

3.算什么呢?算這一萬(wàn)張狗照片的各種特征值，通過(guò)分類(lèi)器，形成最優(yōu)的分類(lèi)模型。實(shí)際上，多層堆疊后產(chǎn)生的分類(lèi)模型根本就沒(méi)了狗狗的真實(shí)模樣，機(jī)器不會(huì)管狗長(zhǎng)什么樣。

訓(xùn)練結(jié)束，模型產(chǎn)生，如下圖，算法看見(jiàn)了什么它看到的就是紅黃藍(lán)的色斑圖，藍(lán)色區(qū)域就是小狗的頭部。

(注：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理引用自PRML)

讓我們回到AlphaGo的問(wèn)題上。通過(guò)Google的論文，我們知道它是將19*19的棋盤(pán)看作一張圖，黑子和白子當(dāng)作像素，每落一子就相當(dāng)于加了一層過(guò)濾網(wǎng)(當(dāng)然特征算法和照片識(shí)別還是不一樣的)，如此對(duì)棋局做出勝率評(píng)估，其實(shí)這就是Policy Network的基礎(chǔ)。所以，下棋的時(shí)候大家感覺(jué)AlphaGo很有大局觀，還會(huì)落下迷惑詭異的子，其實(shí)它只是根據(jù)圖形判斷了一下勝率做出的判斷。

過(guò)去的人工智能是基于人工指定的規(guī)則進(jìn)行推導(dǎo)從而給出專(zhuān)業(yè)方案，如今的人工智能更多的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)文本、圖像、聲音進(jìn)行海量計(jì)算，從而自主地找出其中的規(guī)律，甚至可能挖掘出人類(lèi)忽視的規(guī)律，正如AlphaGo在圍棋中落下的神之一子，利用“人腦”思維的棋手們還無(wú)法理解其中的深意。

DCNN這樣的技術(shù)當(dāng)然不只是成為圍棋領(lǐng)域人工智能的制勝法寶，讓我們欣賞下它在視覺(jué)上取得的成就。

這是一張從窗口拍攝的照片：

這是梵高筆下的星空：

人工智能學(xué)習(xí)后創(chuàng)作的結(jié)果：

(注：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)參考MXNet)

我們正在選擇的AI，也許會(huì)讓你眼前一亮

那人工智能會(huì)厲害到什么程度呢?目前來(lái)說(shuō)，這并不取決于AI自身，而是取決于我們。

以具體行業(yè)為例子，比如教育領(lǐng)域，我們真的需要一個(gè)人形的、陪伴孩子成長(zhǎng)的人工智能機(jī)器人么?比如體育領(lǐng)域，我們真的需要可以和人類(lèi)對(duì)抗的機(jī)器運(yùn)動(dòng)員么?比如醫(yī)療領(lǐng)域，我們真的需要一雙機(jī)械臂幫你手術(shù)么?人工智能不一定非要替代人類(lèi)，而是幫助人類(lèi)更好地生活。

中馳車(chē)福AI團(tuán)隊(duì)就汽車(chē)場(chǎng)景的應(yīng)用提出下列這些設(shè)想：

1.無(wú)論是4S店還是路邊店，維修技工都無(wú)法做到可以對(duì)所有車(chē)型產(chǎn)生的任何問(wèn)題找到解決方案。因?yàn)槿说闹�識(shí)和經(jīng)驗(yàn)是有限的。但是人工智能加大數(shù)據(jù)，是否可以幫技師解決這個(gè)問(wèn)題?

2.車(chē)主在不同的用車(chē)場(chǎng)景會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題，學(xué)車(chē)、買(mǎi)車(chē)、故障、維修、保養(yǎng)、自駕游等等，他們?nèi)绾文芰私獠⒔鉀Q這些問(wèn)題?一個(gè)包括自然語(yǔ)言分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能用車(chē)助手也許就是答案。

3.上游整車(chē)廠(chǎng)、品牌配件商，下游維修廠(chǎng)，他們?nèi)绾闻袛嗾麄�(gè)汽車(chē)后市場(chǎng)用戶(hù)的需求變化和市場(chǎng)走向?人工智能針對(duì)中馳車(chē)福既有海量B2B數(shù)據(jù)的挖掘，就能給你答案。

所以，人工智能到底是一個(gè)和人類(lèi)拼個(gè)你死我活的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，還是幫助我們提高生活質(zhì)量、優(yōu)化生活效率的助手，這一切，都將由我們?nèi)祟?lèi)自己做出選擇。

正如圍棋在中國(guó)傳統(tǒng)文化里的另一層精神含義“太極”所代表的理念：這從來(lái)不是一個(gè)生存的問(wèn)題，而是生活哲理。