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3月13日，AlphaGo和李世石的人机大战进入第四场，在前三场均不敌“阿法狗”的情况下，李世石终于扳回一局，目前比分3:1。虽然在五局三胜的制度下，胜负已定，但这个结局是否真能说明人工智能已经战胜人类？
目前，央视名嘴白岩松表示 “真正代表人类的恰恰是阿尔法。它的高水平，意味着人类已把自己的帮手推到了怎样高的水平，这是人类智力的胜利。” AlphaGo进步神速，令人震惊 对于AlphaGo三次战胜李世石， 这不是AlphaGo第一次和人类棋手对战。早在2015年10月，它就和欧洲围棋赛的冠军樊麾交战过。”AlphaGo是基于机器学习和人工智能，有强大的自我学习和进化功能，所以它的棋艺进步非常神速，短短几个月的学习训练就有可能跨越一个天才棋手几十年走过的路。 这种自我深度学习机制使得AlphaGo每一次与顶级棋手的交战都会成为一次自我提升的过程，所以打个不恰当的比方，这就像是我们以前在传统武侠小说里看到过的某个人物，他练成了一种吸功大法，每次与高手的过招就会成为他力量的来源。所以这让人惊叹之余，还会觉得有点可怕。 AlphaGo采用的是目前人工智能最普遍采用的人工神经网络中的深度学习技术，而深度学习于2006年被提出，是机器学习研究中的一个前沿的领域，其原理是用多层训练的方法来达到深度学习的目的。 人工智能的终极目标是希望机器具有像人一样看、听、说、思维、推理以及运动等方面的能力。在深度学习技术出现之前，过去采取的方法就是人类耗费巨大的精力编写程序，输入机器及其然后执行预定的功能，而现在有了深度学习技术以后，人类只需要编写让机器人深度学习的程序，机器就能够实现在庞大的数据积累过程中通过学习来实现智能化操作，并且其水平可以在数据增加的过程中不断得到提升。 有专家认为，人类再怎么心如止水，也不可能比机器更冷静，在处于劣势的时候，可能因为着急而激进；在处于优势的时候，可能因为沾沾自喜而出错；而在犯错的时候，可能因为懊恼而失去心态平衡。但这一点，机器是完全可以避免的。 基于人工智能的AlphaGo是一台计算机，和人类棋手最大的差别在于，机器不具备情感，没有情绪波动。李世石在赛前曾豪言要5比0碾压电脑，后来又改口称“有点够呛”，到了上场前竟紧张得手直抖。输赢压力对代表人类的棋手实在太大，但对计算机来说，没有情绪波动与欲望也是胜出的关键因素。正所谓无欲则刚，AlphaGo正好就具备这个优势。 人工智能距离真正成熟的产业化还有一段漫长的路 人工智能的发展得益于三个方面的技术突破：首先是机器学习算法上的突破，但这还不是最主要原因；关键还有大数据为人工智能的机器学习积累了海量的学习数据，以及云计算为深度学习提供了弹性计算能力的支持。 毫无疑问，人工智能是信息技术的重要发展方向，也正因为是这样，资本市场迫不及待地开始推“人工智能”概念。在国际上，各种人工智能概念的出现背后同样是未来市场的争夺，最典型的就是谷歌的深度学习与IBM的认知计算之间的技术竞赛。 实际上，重大和关键技术储备与产业化是两个不同的概念。人工智能距离成熟的产业化尚有距离，而要想达到推动整个信息产业上一个台阶的目标则更是遥远。目前最有价值的人工智能领域，可以分为狭义和广义。 狭义上，侧重的就是机器学习技术的深度应用，重点在视觉图像、语音和文本三个方面，其目的就是让机器可以理解周围环境、识别人的指令、理解人的意图；广义上，人工智能是融合机器人、大数据、传感网等新一代信息技术的关键共性技术，将有助于它们在工业、医疗、家庭等重要市场的快速发展。 人工智能是一个用算法来模拟人脑的探索过程，它的发展取决于人们对于人脑的认识深度。据资料显示，目前，人们对于人脑的了解还相当初步，在19世纪的时候，对于脑的研究还属于哲学范畴，今天，借助日新月异的脑感知技术，我们可以既可以在分子层面理解神经元的活动，也可以在民用级采集海量人群的脑电波数据。各国在继基因研究之后，纷纷将重点集中于脑的研究，美国早在2013年就发布“脑计划”，欧盟和日本也在2013年、2014年相继发布各自的“脑计划”，近年来更是逐渐从脑的病理研究转为脑机制与人工智能的结合研究上。 人们在惊叹机器人所表现出的非凡能力的同时，也对人工智能技术未来的发展方向产生诸多顾虑。对于人工智能技术是否将超越人类智慧，甚至许多人以为机器会反过来控制人类、对社会产生破坏性影响的说法，其实是很梦幻的想法。人工智能全面超越人类不是没有可能，但这一天还很遥远，而且即使超越也是在人类可控的范围内的。 对于人工智能的未来，随着技术的发展、科技的进步，人工智能的应用领域会更宽、更广。最终人工智能在更多领域的成功应用，还是依赖于对大脑的彻底解读，而这一点在未来要走的相当漫长的路。 无论如何，人类获胜，是人类的胜利，机器获胜，是人类更大的胜利。与其说是人工智能赢了人类，还不如说一个人+ 一台计算机打败了另一个人。 |
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