别细思极恐了，我们正打算让人工智能对你服服帖帖

AlphaGo背后的科学家们没有想到，小丑们的想象力在中国人中引发了关于“人工智能”是否会消灭文明和统治人类的最大争论。

科幻文学和好莱坞电影强大的洗脑能力已经深深地印在了公众的脑海中“人工智能是一种可以做任何事情的机器人，从天堂到地球。通常人们会觉得它与现实相去甚远，但一个虚幻的大脑突然出现，在智力竞赛中横扫了几乎代表人类智能最高水平的选手，被公认为“人类智能的最后高地””。人类的自尊很难被接受，人类的治理和防御本能更受到挑战，所以他们“仔细思考，深深恐惧”。

事实上，恐慌是没有必要的。人工智能已经渗透到社会中，就在人们没有注意到的点之上。例如，汽车防抱死制动系统、燃油管理系统、可以将实时语音翻译成不同语言的谷歌翻译软件、垃圾邮件过滤系统、根据用户偏好和浏览记录推荐产品的电子商务网站，帮助医生在医院进行诊断的医疗系统等等。

这些都是人工智能的实际应用，随着技术的发展，人工智能的应用越来越先进，比如苹果手机中的Siri、民用智能无人机和自动驾驶汽车。

中驰车服人工智能研究院对此次人机围棋大战的研究意见

AlphaGo和李世石之间的世纪之战之所以备受关注，是因为在基本原则不变的情况下，新的训练和处理模式得到了发展，使人工智能走得更远。

AlphaGo采用了深度卷积神经网络技术，DCNN的核心是卷积核，它起到了滤波网络的作用。DCNN在图像识别和语音识别方面非常有用，人工智能可以通过它来评估国际象棋比赛的质量。

让我们做实验：我们准备了10000张狗的照片，各种表情和部位的照片，用于机器学习。

此过程如下：

首先，展示各种滤镜，比如可以黑白、平滑、去噪等等。爱美的人一定都用过美图秀秀，但我们反对美图秀秀秀。我们不是想美化，而是想模糊。这样可以突出照片中最独特的部分。

2.为了降低计算复杂度，将所有图像切成小块，例如10*10的图像，并准备权重共享等方法。通过添加硬件设备，可以开始计算。

3.它是什么？计算这一万张狗狗照片的各种特征值，并使用分类器形成最佳分类模型。事实上，多层堆叠后生成的分类模型并没有狗的真实外观，机器也不在乎狗长什么样。

训练完成后，生成模型，如下图所示。算法看到的是一个红色、黄色和蓝色的色块，蓝色区域代表小狗的头部。

让我们回到AlphaGo的问题上来。通过谷歌的论文，我们知道它将19*19的棋盘视为一个图形，以黑白粒子为像素。棋盘上的每一滴都相当于添加了一层过滤器。这是评估棋盘成功率的政策网络的基础。因此，在下棋时，每个人都觉得AlphaGo有大局观，甚至可能做出令人困惑和奇怪的决定。事实上，它只是根据图表的胜率做出判断。

过去，人工智能是基于人工指定的规则来推导专业的解决方案。如今，人工智能主要使用神经网络算法对文本、图像和声音进行大规模计算，并自主识别其中的模式。它甚至可能揭示人类忽视的模式。就像围棋中留下的神之一AlphaGo一样，使用“人脑”思维的玩家仍然无法理解其深刻的含义。

DCNN技术当然不仅仅是人工智能在围棋领域的制胜工具，让我们欣赏它的视觉成就。

这是一张从窗户上拍摄的照片：

这是梵高描绘的星空：

人工智能学习和创造的成果：

（注：神经网络的本质是指MXNet）

我们选择的人工智能可能会让你眼前一亮

如何……

人工智能会是rful吗？目前，这并不取决于人工智能本身，而是取决于我们。

以教育等特定行业为例，我们真的需要一个陪伴孩子成长的人形人工智能机器人吗？例如，在体育领域，我们真的需要能够与人类竞争的机器运动员吗？例如，在医疗领域，我们真的需要一对机械臂来帮助你进行手术吗？人工智能不一定需要取代人类，而是帮助他们过上更好的生活。

中驰车服人工智能团队针对汽车场景的应用提出了以下思路：

无论是4S店还是路边店，维修技术人员都无法解决所有车型出现的任何问题。因为人类的知识和经验是有限的。但人工智能能增加数据来帮助技术人员解决这个问题吗？

2.车主在不同的驾驶场景中可能会遇到各种问题，如学习、购买、故障、维修、保养、自驾游等。如何理解和解决这些问题？一个包括自然语言分析和机器学习的人工智能汽车助手可能就是答案。

3.上游汽车制造商、品牌零部件制造商和下游修理厂如何决定整个汽车后市场用户需求和市场趋势的变化？人工智能可以通过挖掘中驰车服已经拥有的大量B2B数据为您提供答案。

因此，无论人工智能是人类的有力竞争对手，还是帮助我们提高生活质量和效率的助手，所有这些都将由我们人类做出自己的选择。

作为中国传统文化中“太极”另一种精神意义所代表的概念，围棋从来不是一个生存问题，而是一种生活哲学。

标签：世纪理念

汽车资讯热门资讯