1. 為什麼說馴服小度機器人的是人類
在第三場比賽中，水哥王昱珩要求把燈光亮度調低。這種做法對人類來說，可能意味著只是光線暗淡了一些。但對「小度」來說，這意味著很多演算法需要重新調整以適應暗光環境。
「最強大腦」節目從舞美搭建耗費了3個月，工程師們也就駐扎了3個月調試。在「小度」戰勝選手後，在工作間里，所有工程師甚至抱頭痛哭。表面上看幾位天才輸給了「小度」機器人，實際上是輸給了一群沒日沒夜的工程師。不得不說一句——服氣！
雖然被人工智慧打敗，但心態可以更開放
幾位天才被人工智慧打敗了，讓網路上一些觀眾心態不甚平衡。這件事情這讓我聯想起了前段時間Alphago化身Master狂虐60名中日韓圍棋高手，以60:0的絕對優勢笑傲棋壇的事情。
其實人類被人工智慧打敗早已經成了「新常態」，就像前文所說的，這就像百米飛人跑不過汽車、舉重高手比不過起重機、數學神童算不過計算器一樣。人機大戰之中，人類輸給機器已是常態，並沒有太多懸念。
我們的心態可以放的更平穩一些。要知道，柯潔在被Master打敗之後，就在自己微博上感慨，從現在開始我們棋手將會結合計算機，邁進全新的領域達到全新的境界。新的風暴即將來襲，我將盡我所有的智慧終極一戰。
而柯潔也曾表示，人工智慧下棋用的是「一個全新的思路」，他甚至談到，很多職業棋手，包括在正式比賽中也出現了也模仿了它的手法。
這種心態恰恰是目前的人機大戰之中人們所普遍缺乏的。在人機大戰的過程中，很多人過份在乎輸贏，把輸贏的問題往往會上升到一定維度去解讀。但對於人類來說，人工智慧看待問題的思維和解決問題的方式很奇特，這種思路恰恰是人類可以學習的。
沒有必要為了一次小失敗而太過上綱上線。對於人類而言，無論是「最強大腦」的對決還是圍棋賽場上的人機大戰，其實都是一群人對一個人的比賽，表面上看是機器勝利了，其實最終的勝者還是人類。
和圍棋一樣，人工智慧帶來人的思考還能運用在未來的生產生活之中。把目光放的更長遠的話，就會發現，人工智慧其實就像是蒸汽機、電力一樣，不過只是人類的眾多生產資料、生產工具中的一種。沒有必要太過神話或是太過恐懼。你的心算能力肯定不如你手中的計算器，但是你卻從來不會因為心算能力不如計算器而懷疑自己的智商，反倒會把計算器用在學習和生活之中，拿來提升自己的工作效率。
人工智慧無非也就是這樣的工具。無論是過分神話還是過分恐懼，都會讓人感到荒謬——就像是20世紀初剛剛見到火車的人說火車會震碎魂魄一樣，純屬庸人自擾。
我們看不見的未來，此刻正在逐一到來
過去我們總是在電影里看到人工智慧，那時人工智慧的展現形式要麼是神經兮兮的白衣科學家在實驗室里敲打鍵盤，要麼是一群機器人試圖毀滅人類。
這終究只是一種藝術的表達手法，它富有想像且極度誇張。這種畫面讓我們總是期待人工智慧的時代，但又恐懼人工智慧的的未來。
不過，我們看不見的未來正在逐一到來。網路深度學習實驗室主任林元慶博士曾談到，打敗人類不是目的，希望我們能演化出很好的技術服務人類。
人工智慧來的潤物細無聲。這些年，科技巨頭們就正在日復一日、年復一年地對人工智慧進行測試，把大量數據喂給人工智慧。無論是教機器下圍棋、教機器識別圖像、教機器識別聲音甚至是教機器開車，其目的都是為了讓機器懂得人類。
就拿這次最強大腦大賽中用到的聲紋識別和圖像識別技術來看，其實都已經投入到具體的產品之中。聲紋識別和語音識別技術都已經投入到了輸入法、電視盒子甚至是智能家居系統之中。用戶可以通過圖片、文字及對話發出語音指令，讓智能家居系統作出反應。
而圖像識別技術則是投入到了網路金融的遠程預授信體系裡。今年1月春運期間，國航CA1415、CA1416兩架航班也增加了15台人工智慧互動裝置。當人臉識別技術成熟到一定階段時，未來登機會不會不需要登機牌，只需要刷臉即可？
正如Facebook人工智慧實驗室負責人楊樂昆在《Artificial intelligence, revealed》（人工智慧已經來臨）一文中寫到的，人工智慧已經來到我們的生活當中。當你起床，瀏覽手機頭條新聞，回復博文，為老媽訂購毛衫，鎖門，開車上班，一路聽著收音機里的美妙音樂。這一系列的行為都和人工智慧息息相關。
要知道，你在手機網路里看到的首頁新聞其實就是演算法對你的日常習慣進行學習最後推薦給你的，你在瀏覽器頁面四周看到的推薦商品其實也是根據你的購物習慣呈現在你面前的。甚至你點了外賣以後，外賣的配送路徑也是人工智慧經過規劃之後給外賣小哥的。
我們所看到的人機大戰，無非只是把這些潛移默化的生活，通過一種激烈對抗的競賽展現在你面前，讓你真真切切的感知到這四個字——未來已來。另一方面，「小度」最開始面對節目組設計的「難題」時，正確率僅僅在30%左右，參與「最強大腦」節目在一定程度上推動了AI的進步。通過競賽或許更多數據，將技術進一步提升之後的人工智慧還將和我們的生活更深入、廣泛地結合，給生活帶來更多改變。
作者：深幾度，轉載請保留版權內容