“别细思极恐了，我们正打算让人工智能对你服服帖帖”

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设定了这个世界瞩目局面的阿尔法go科学家们，没有预想到段子手们的想象力是否会引发中国民间最大的热议，消灭文明，统治人类。

文学和好莱坞电影强大的洗脑能力，已经在民众的大脑中烙上了“人工智能是从天而至地无所不能的机器人”的深深烙印。 虽然一般看来与现实相距甚远，但虚幻的大脑突然出现，席卷了智力竞争中几乎代表人类最高水平的运动员，也是世界公认的“人类智慧最后的高地”围棋项目。 人类的自尊心不太被接受，但人类的统治和防御本能更受挑战，会“仔细思考”。

实际上没有必要惊慌。 人工智能已经渗透到社会中，存在于人们不在意的点滴之上。 例如，汽车防抱死系统、油路管理系统、能够实时语音翻译不同语言的谷歌翻译软件、垃圾邮件过滤系统、电子商务网站根据顾客的喜好和浏览记录推荐商品的引擎、在医院协助医生诊断

这些都是人工智能的实用化，同时随着技术的飞速发展，人工智能的应用越来越高。 例如，苹果手机中的siri、民间智能无人机和无人驾驶汽车。

▋中驰车福ai研究院对这次人机围棋大战的研究见解

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阿尔法go和李世石在这个世纪的战斗之所以如此引人注目，是因为在基础原理不变的情况下，迅速发展了新的训练和解决模式，进一步发展了人工智能。

alphago使用的是深度集成网络( dcnn )技术。 dcnn的核心是卷积核，卷积核相当于滤波器。 dcnn在图像识别和声音识别中非常有用，ai可以判断局面的优劣。

让我们来做个实验。 准备1万张狗的照片，准备各种表情、各种部位的照片，让机器学习。

此过程如下:

1.首先，升级各种滤波器，如将图像黑白化、平滑化、去除噪声等。 爱美的大家一定用过美图秀秀，但我们正和美图秀秀对视。 我们不是为了美化，而是为了模糊。 这样可以突出照片中最有优势的部分。

2.为了减少运算量，将图像全部切成小块。 例如，将一张图像切成10*10的小块，准备所谓的加权共享等做法，添加硬件设备，就可以开始计算。

3 .什么事？ 计算这1万张狗的照片的各种特征值，通过分类器，形成最佳的分类模型。 事实上，由多层堆叠而成的分类模型会失去狗的真实样子，机器不会管理狗的成长。

训练结束后，将生成模型。 如下图所示，算法看到了什么——它看到了红黄蓝的色斑图，蓝色的区域是小狗的头部。

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/ h/(注:卷积神经互联网的原理引用自prml (

让我们回到阿尔法go的问题上来。 根据谷歌的论文，我们知道19*19的棋盘是一张画，黑子和白子是像素，像每掉一次就过滤一样。 当然，特征算法和照片识别是不同的。 这样判断局面的胜率，其实这是多方面的基础。 所以，下棋的时候，大家都会觉得alpha go好像有大局观一样，会把迷茫的孩子打掉。 其实，那只是根据图形评价胜率的评价。

过去的人工智能是根据人工指定的规则导出的，提出了专业的方案，但现在的人工智能是利用神经网络算法大量计算拷贝、图像、声音，自主发现其中的规律，而人类忽视的规律 就像alpha go是围棋中掉下来的神之一一样，利用“人脑”进行思考的棋手们还不能理解其深刻的含义。

像dcnn这样的技术当然不仅会成为围棋行业人工智能的胜利法宝，还会享受视觉上取得的成果吧。

这是从窗户拍的照片。

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这是梵高写的星星空:

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人工智能学习后的创作结果:

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/ h/(注:神经互联网的本质参照MX net (/h/)

/ h/] 我们选择的ai，可能会让你眼前一亮

人工智能有多厉害呢？ 目前，这不取决于ai自己，而是取决于我们。

以具体领域为例，例如在教育行业，我们真的需要与体形儿童一起成长的人工智能机器人吗？ 例如在体育行业，我们真的需要能够与人类对抗的机械选手吗？ 比如在医疗行业，我们真的需要机械臂帮忙做手术吗？ 人工智能不一定代替人类，而是帮助人类过上更好的生活。

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[/s2/]中驰车福ai团队对汽车场景的应用提出了以下设想。 / S2// h /

无论是1.4s店还是路边店，维修技术人员都无法对所有车型发生的任何问题找到应对方案。 因为我的知识和经验有限。 但是，人工智能会加大数据，让工程师处理这个问题吗？

(/h ) )2.车主会因车的使用场景而面临各种各样的问题。 学习汽车，买车，故障，修理，维护，自驾等等，他们怎么能理解和处理这些问题呢？ 包括自然语言分解和机器学习在内的人工智能车助手可能会回答。

3.上游整车厂、企业品牌零部件制造商、下游修理厂，他们如何评价汽车后市场顾客的诉求变化和市场走向？ 人工智能与中驰车福相比，如果有庞大的b2b数据挖掘，可以给出答案。

所以，人工智能是与人类死力生存的同行竞争对手，还是提高生活质量、优化生活效率的帮助者，它都将由我们人类自己选择。

正如 围棋传入中国以前的文化的另一个精神含义“太极”所代表的理念一样，这绝不是生存的问题，而是生活哲理。

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