設下這一場舉世矚目棋局的AlphaGo的科學家們未曾料到，段子手們的想象力，令人工智能在中國民間引起的最大熱議，竟是它是否會撲滅文明、統治人類。
科幻文學和好萊塢影戲強盛的洗腦才幹，已經在大眾腦中刻下深深的烙印——人工智能便是那種上天入地無所不能的機械人。通常人們會老虎機賠率查詢覺得它離現實較遠，然而一個虛幻的大腦突兀出現，在一場智力競爭中橫掃了幾乎典型人類最高程度的選手，并且是活著界公認的人類聰明最后高地的圍棋項目上。人類的自尊心很難接納，而人類的統治和防御本能更遭受挑戰，于是就細思極恐了。
事實上驚愕大可不必，人工智能早已滲入社會，就在人們未曾在意的點滴之上。比如汽車防抱死系統、油路控制系統，可即時語音翻譯差異語言的Google翻譯軟件，垃圾郵件過濾系統，電商網站依據用戶愛好和瀏覽紀實推薦商品的引擎，醫院里幫助醫生診斷的醫療系統，等等。
這些都是人工智能的實際應用，并且跟著專業的發展，人工智能的應用正在變得越來越高階，比如蘋果手機里的Siri，民用的智能無人機，又比如無人駕駛汽車。
▋中馳車福AI研究院對此次人機圍棋大戰的研究看法
AlphaGo與李世石的這一次世紀之戰之所以如此遭受矚目，就由於在根基原理不變的場合下，發展出了新的培訓和處理模式，使人工智能更進一步。
AlphaGo采用了深度卷積神經網絡DCNN的專業，DCNN的要點是卷積核，卷積核相當于一個過濾網。而DCNN在圖像辨別和語音辨別中是極度有用的，AI能通過它對棋局做優劣評估。
讓我們實驗一老虎機 規則下：我們預備一萬張狗的照片，各種臉色、各種部位的寫真，讓機械吸取。
這個過程如下：
1.首要，將各種過濾網呈上來，比如能將圖像黑白化、光滑、去噪的等等等等。愛美的各位肯定用過美圖秀秀，但我們跟美圖秀秀對著干，我們不是為了美化，而是為了含糊。這樣可以突出照片中最有特點的部門。
2.為減低運算量，把圖片統統切成小塊，比如一張圖片切成10*10的小塊，并預備好所謂權值共享等想法，再加上硬件設施，就可以開始算了。
3.算什麼呢?算這一萬張狗照片的各種特征值，通過分類器，形成最優的分類模子。實際上，多層堆疊后產生的分類模子基本就沒了狗狗的真實狀貌，機械不會管狗長什麼樣。
培訓解散，模子產生，如下圖，算法看見了什麼——它看到的便是紅黃藍的色斑圖，藍色區域便是小狗的頭部。
注：卷積神經網絡工作原理引用自PRML
讓我們回到AlphaGo的疑問上。通過Google的論文，我們知道它是將19*19的棋盤看作一張圖，黑子和白子視作像素，每落一子就相當于加了一層過濾網當然特征算法和照片辨別還是不一樣的，如此對棋局做出勝率評估，實在這便是PolicyNetork的根基。所以，下棋的時候大家感到AlphaGo很有大局觀，還會落下疑惑詭異的子，實在它只是依據圖形判定了一下勝率做出的判定。
過去的人工智能是基于人工指定的條例進行推導從而給出技術方案，如今的人工智能更多的是利用神經網絡算法對文本、圖像、聲音進行海量算計，從而自主地找出此中的紀律，甚至可能發掘出人類忽視的紀律，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法懂得此中的深意。
DCNN這樣的專業當然不但是成為圍棋領域人工智能的制勝法寶，讓我們觀賞下它在視覺上贏得的功績。
這是一張從窗口照相的照片：
這是梵高筆下的星空：
人工智能吸取后創作的結局：
注：神經網絡本性參考MXNet
▋我們正在選擇的AI，或許會老虎機破解新聞讓你面前一亮
那人工智能會厲害到什麼水平呢?現在來說，這并不取決于AI自身，而是取決于我們。
以具體行業為範例，比如教育領域，我們真的需要一個人形的、伴隨孩子成長的人工智能機械人麼?比如體育領域，我們真的需要可以和人類對立的機械運動員麼?比如醫療領域，我們真的需要一雙機器臂幫你手術麼?人工智能不一定非要替代人類，而是協助人類更好地生活。
中馳車福AI團隊就汽車場景的應用提出下列這些設想：
1.無論是4S店還是路邊店，維修技工都無法做到可以對所有車型產生的任何疑問找到辦理方案。由於人的知識和經驗是有限的。可是人工智能加大數據，是否可以幫技師辦理這個疑問?
2.車主在差異的用車場景會遭遇各種各樣的疑問，學車、買車、故障、維修、保養、自駕游等等，他們如何能了解并辦理這些疑問?一個包含有天然語言解析和機械吸取的人工智能用車助手或許便是答案。
3.上游整車廠、老虎機台品牌品牌配件商，下游維修廠，他們如何判定整個汽車后市場用戶的需求變化和市場走向?人工智能針對中馳車福既有海量B2B數據的發掘，就能給你答案。
所以，人工智能究竟是一個和人類拼個你死我活的競爭對手，還是協助我們提高生活質量、優化生活效率的助手，這一切，都將由我們人類自己做出選擇。
正如圍棋在中國傳統文化里的另一層精神寓意太極所典型的理念：這從來不是一個生存的疑問，而是生活哲理。
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