“最强大脑”巅峰对决 2023之江杯全球人工智能大赛落幕
原标题：“最强大脑”巅峰对决2020之江杯全球人工智能大赛落幕
2020全球人工智能大会现场。徐翘楚摄中新网杭州10月16日电(钱晨菲)16日，2020全球人工智能大会在浙江杭州召开，会上，2020之江杯全球人工智能大赛颁奖仪式举行，来自北京邮电大学的“北邮ANT”队、浙江大学的“炼知”队、北京远鉴信息有限公司的“1406664921312190”队以及东南大学、艾耕科技的“Mojito”队分获四道赛题冠军。决赛现场。钱晨菲摄本届大赛自8月1日启动以来，共有海内外1400余支团队、5000余名选手报名参赛。在10月15日举行的决赛中，来自清华大学、北京大学、复旦大学、浙江大学、新加坡国立大学、佛罗里达大学等国内外顶尖高校和微软、百度等科研机构和企业的41支队伍参加角逐。大赛决赛共设置无人车安全驾驶仿真赛、视频生成挑战赛、语音鉴伪挑战赛和零样本目标分割挑战赛四道赛题。决赛现场。钱晨菲摄“决赛赛题是从技术研究和产业结合的角度出发设计的，兼具新颖性、技术性和趣味性，整体难度有了显著提升，对于各位选手更有挑战性。”之江实验室副主任郑宇化说。决赛现场。钱晨菲摄无人驾驶领域，“最后5%”的长尾问题始终困扰着行业发展。无人车训练场景中，路中车辆翻倒、前车物体掉落、路面塌陷、行道树倒塌等特殊极端的情况、无法预测的人类行为“可遇而不可求”，而这些极端场景恰恰是无人车提升驾驶安全性所必须学习训练且攻克的。决赛现场。钱晨菲摄“我们在数字空间中仿真现实交通场景，通过孪生及衍生技术，为无人车营造临界高危场景。参赛队伍需要控制数字空间中的车辆行驶，并在行驶过程中实现识别障碍物、规避碰撞、紧急制动等操作。”无人车安全驾驶仿真赛技术负责人华炜说。该赛题将从安全性、舒适性、稳定性、预见性、经济性和高效性六个维度进行评价。5G时代，海量视频构筑的视觉盛宴也为人类提供了全新的娱乐方式，而复杂的视频流程限制了视频的传播速度与广度。视频生成挑战赛要求参赛选手所使用的算法模型能够利用断续的图像帧和描述文本，生成流畅连贯的视频。简单来说，就是让AI学会“剪视频”。语音鉴伪挑战赛，就是让AI识别AI。需要选手利用算法，识别出利用AI程序和深度学习算法实现的模拟和伪造音频数据文件，并对真实的音频文件进行说话人识别。该技术将在电话诈骗、声音防伪检测等领域发挥巨大作用。零样本目标分割挑战赛则要求参赛选手的模型能够用于检测分割图片中未知类别的样本，规避传统检测模型需要耗费大量人力进行实例标注的弊端。在无人驾驶、增强现实、安防监控等应用场景实际中将有更大的应用潜力。聚焦本届大赛，在5000余名选手中，涌现出不少“95后”，甚至“00后”选手。来自北京邮电大学的“北邮ANT”队是一支年轻的团队。年纪最大的队员1997年出生，最小的队员2000年出生，该队伍最终夺得无人车安全驾驶仿真赛的冠军。其队长蒋明智说，“这是我第一次参加这么‘真实’的比赛。以前做研究、写论文都处于非常理想化的状态，这次的比赛中，平台为我们提供了接近真实的环境及突发状况，比如行人过马路、紧急变道等，需要对紧急情况做出处理，挑战很大，也为我们的研究提供了更加开阔的思路。”来自南京信息工程大学的选手刘雨亭，谈及参赛原因时称，“去年不少学长学姐参加了大赛，因为他们的‘安利’，我们也组团来战。在决赛答辩现场，听别的参赛队伍答辩，也拓展了我们团队的解题边界。回学校后，不仅要推荐师弟师妹们参加明年的比赛，我自己明年也还会继续参加。”“基于‘以赛引才，以赛促研，以赛兴业’的基本思路，聚焦人工智能‘基础研究”+“产融结合’，之江实验室已经成功举办了两届全球人工智能大赛。希望通过人工智能大赛解决全球人工智能领域的共性问题，加速人工智能技术的产业落地，并邀请更多志同道合的科研人员加入我们，共同探索人工智能的未来。”郑宇化表示。(完)《最强大脑》告诉你，人类和人工智能谁是最终赢家
还有这位狂拽酷炫，吊打对手的中国队队长王昱珩，他可以光看嘴唇找唇印，更能微观辨水，从520杯差别甚微的水中找出指定的一杯。
在这些脑力大神面前，小傻的智商早已经被无情碾压无数遍了，只能默默奉上自己的膝盖了......
已经看过《最强大脑》的宝宝们已经知道，这次“百度大脑”参与到“最强大脑”比赛中，与人类的最强大脑来一场“强强对话”。
联想到前几天谷歌公司的人工智能“Master”连败中日韩顶尖围棋高手，取得恐怖的60连胜，风光无限。很多人都不禁产生这样一个疑问：
人类大脑与人工智能孰优孰劣？
人工智能会否正如很多人担心的那样替代人类？
在技术日新月异的今天，科学从未如此性感过，层出不穷的人工智能产品，让世界见识了AI在社会生活中的无穷潜力。可是，你对目前人工智能的发展有多少了解呢？
下面这些黑科技会让你真正地大开眼界——
▶热气球互联网连接你我他
谷歌公司于2013年推出ProjectLoon气球互联网项目，试图通过热气球为世界上最偏远的地区覆盖网络，以及在灾后帮助人们提供互联网连接
▶Atlas机器人这货绝壁是人
BostonDynamics公司生产的军用机器人Atlas可以和士兵一起执行任务，这些机器人能像人一般行走，搬运重物、并有抗击打能力
▶无人机送快递就是这么拉风
美国电商巨头亚马逊和速运公司UPS先后宣布将实验无人机送快递项目，国内电商和快递公司也开始进军无人机领域。如果这个理念最终成为现实，剁手党们可就有福啦！
▶Octobot机器人比卫生纸还柔软
硬邦邦的机器人大家司空见惯了，但比卫生纸还软的机器人你见过吗？哈佛大学研发了世界首款能够自主移动的全软体机器人“Octobot”，它仅有手掌大小，章鱼形状，而赋予这只全软体机器人“生命”的则是化学反应
▶无人驾驶汽车解放你的双手
无人驾驶汽车在人工智能领域具有着极大魅力。2015年以来，包括谷歌、BMW、百度等公司在内，都雄心勃勃地推出了无人车计划。也许有一天，没有驾照的你，也可以像个老司机一样，对身边的妹子说一句：来，上哥的车！
▶天空电梯你的下一站是天堂
未来有没有可能乘坐电梯就能够直达太空？尽管这个设想太过于虚无缥缈，但美国谷歌公司却正在研究。不过，这项研究也许会进行很多年，因为制造太空电梯所需要的碳纳米管，至今其长度都没能超过一米
以上所列举的仅是人工智能的一隅而已，事实上人工智能运用范围极广，几乎涵盖了社会生活的方方面面。人工智能是计算机专业的一个分支，涵盖的范围十分广泛，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
由于人工智能专业的就业前景较好，近年来也有不少留学生把AI选作了自己的研究方向。
那么AI技术哪家强？这就带大家盘点一下2017年美国人工智能的顶尖名校——
麻省理工学院（MassachusettsInstituteofTechnology）
麻省理工学院的人工智能研究始于1959年，并于2003年和计算机科学研究院合并为麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（MITComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory，CSAIL），此实验室是全球最大的校园实验室。
申请要求：托福100+
雅思7.5+
GRE成绩320+
毕业起薪：65500美元/年
斯坦福大学（StanfordUniversity）
斯坦福大学的人工智能实验室成立于1962年，由于临近硅谷，并且与硅谷有着特殊的联系，斯坦福大学的学生有更多机会在人工智能方面实现自己的抱负。斯坦福大学在2014年底宣布了一个雄心勃勃的人工智能研究计划，该计划时间跨度长达100年！
申请要求：托福100+
雅思不要求
GRE成绩330+
毕业起薪：74500美元/年
卡内基梅隆大学（CarnegieMellonUniversity）
卡内基梅隆大学在1979年成立了机器人学院（RoboticsInstitute），专门在机器人科技领域进行实践和研究，该学院同时还是全世界第一个推出机器人PhD项目的大学。卡内基梅隆大学是NASA航空航天科研任务的主要承制单位之一，该校的机器人研究所从事过自动驶车、月球探测步行机器人，单轮陀螺式滚动探测机器人等方面的研究。
申请要求：托福110+
雅思7+
GRE320+
毕业起薪：74500美元/年
加州大学伯克利分校（UniversityofCalifornia，BerkeLey）
加州大学伯克利分校在人工智能专业上也颇负盛名，其计算机专业与麻省理工、斯坦福并驾齐驱。该校的机器人和智能机器实验室，致力于用机器人复制动物的行为。它的自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究，如机器人辅助外科手术和自动化制造。
申请要求：托福100+
雅思7.5+
GRE成绩325+
毕业起薪：95600美元/年
华盛顿大学（UniversityofWashington）
华盛顿大学堪称是美国西海岸甚至整个西北地区最好的大学，也是一所享有国际声誉的顶级大学，它和加州大学伯克利分校以及密歇根大学一起成为了最盛产诺贝尔奖的公立大学。该校孕育出众多改变人类进程的重大发明，如发明设计出世界第一大公司的美国苹果计算机等
申请要求：托福100+
雅思7+
GRE成绩310+
毕业起薪：67300美元/年
得克萨斯大学奥斯汀分校（UniversityofTexas，Austin）
得克萨斯奥斯汀分校是非常强的理工科学校，计算机专业排名全美第9。该校培养过一位图灵奖获得者，且PC巨头戴尔公司的创办者迈克尔·戴尔(MichaelDell)为该校校友。得克萨斯奥斯汀分校所在的奥斯汀市以高科技产业为主，有“硅山”之称。
申请要求：托福100+
雅思6.5+
GRE成绩320+
毕业起薪：45780美元/年
宾夕法尼亚大学（UniversityofPennsylvania）
宾夕法尼亚大学的人工智能专业开设在计算机与信息科学系下，该系具有悠久的计算机传统，并发明了第一台现代计算机。机器人学硕士课程属于美国宾夕法尼亚大学的一大特色，由GRASP实验室签署管理的。课程具有跨学科性质，并在培养当今机器人专家和智能系统方面有着出色的表现，智能系统包括人工智能、计算机视觉、控制系统、动力学、机械设计、编程和复制机器人系统等。
申请要求：托福110+
雅思7.5+
GRE成绩330+
毕业起薪：87800美元/年
康奈尔大学（CornellUniversity）
康奈尔大学是著名常春藤盟校成员，在世界范围内享有极高的学术声誉。AI属于计算机科学专业的方向之一，计算机科学专业提供硕士博士课程，AI主要为博士课程偏向研究的方向，被博士课程录取的学生基本能够拿到奖学金。
申请要求：托福100+
雅思7.5+
GRE成绩320+
毕业起薪：65500美元/年
本文为太傻留学原创文章，如需转载需授权。
，添加太傻留学公众号：taisha_consulting，获取更多留学干货！返回搜狐，查看更多
西北“最强大脑” 助力西安人工智能全面产业化
自动驾驶、
AI+教育、
“刷脸”支付、
电子站牌……
如今
人工智能技术
已应用到生活的方方面面
作为新一轮
科技革命和产业变革的重要驱动力
人工智能产业
成为支撑和引领
数字经济、智能产业、
智慧城市发展的
关键性信息基础设施
和推动经济高质量发展的新引擎
2020年，西安获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区，人工智能产业迎来发展的黄金期。去年9月，由雁塔区政府筹建、华为参与建设的西安未来人工智能计算中心正式上线，作为西北首个大规模人工智能算力集群，依托充沛的算力资源，该项目为人工智能产业提供“加速器”，从政策资源、技术生态、应用场景等多方面，助力西安乃至陕西人工智能全面产业化。
西安未来人工智能计算中心项目效果图。
西北“最强大脑”打造人工智能领域新业态新模式
位于雁塔区未来产业城的西安未来人工智能计算中心，项目总投资约19亿元，用地面积32.17亩，规划总建筑面积47296.89平方米。项目一期主要建设AI算力300P、HPC算力8P的人工智能计算中心，二期主要建设高层产业研发中心（包含科技展厅、创新孵化器培训基地、办公空间）。目前一期已投入使用，二期正在建设中。
算力即计算单元，算力越大，处理速度越快。人工智能计算中心算力规模达到300P，这样的算力每秒可以处理30亿亿次，24小时可以处理数十亿张图像、数千万人DNA、10年左右的自动驾驶数据，堪称西北“最强大脑”。
陕西秦创原创新驱动平台人工智能产业创新基地负责人、华为陕西政企总经理张洪峰介绍，西安未来人工智能计算中心以“自主可控的人工智能软硬件基础设施”为关键支撑，围绕建设一个中心、打造四个生态平台，实现西安市乃至陕西省人工智能“政-产-学-研-用”的闭环。“计算中心将通过提供强大的算力平台和开发训练平台，提供精准可靠的模型训练及推理服务，满足产业发展对算力的多样化需求。”
“目前国内很多城市如武汉、成都、重庆等都在布局自己的人工智能算力中心，不少城市也将相关建设提上了规划日程。”张洪峰表示，西安的人才储备、相关政策、经济发展程度已满足人工智能发展要求。西安未来人工智能计算中心也积极参与秦创原创新驱动平合建设，并被授予“陕西省秦创原创新驱动平台人工智能产业创新基地”，基地将促进陕西省人工智能领域的科技成果转化、人才培养和政产研融合，为需求单位提供普惠人工智能算力，在人工智能领域形成新业态、新模式，服务区域经济社会高质量发展。
提供普惠算力服务加快企业研发进程降低研发成本
“我们算力的使用率目前达到了98.5%，说明算力需求非常大。”张洪峰介绍，如果一个企业自建一个30P的算力，大概需要上亿的资金投入，但如果通过计算中心这个平台，可能每年不到一百万的资金投入即可满足算力需求。人工智能计算中心落地后，通过调研算力需求，制定算力普惠政策，为企业、科研机构、高校提供普惠算力服务，大大缩短了研发周期，降低了研发成本。
西安锐思数智科技股份有限公司是一家致力于人工智能、云计算、大数据方向研究的高科技企业，打造以“遥感AI+云算力+数据存管”为核心的产品、技术服务体系，为政府及企事业单位提供数智化、全业务上云解决方案，助力其实现数智化转型和升级。
“我们的核心业务在于‘遥感AI+云算力’，自2018年投入AI研发，深根于卫星遥感领域，至今已在卫星遥感+AI赛道积累了很多算法，也在卫星遥感行业通用人工智能模型方面取得重大突破。”西安锐思数智科技股份有限公司总裁赵航表示。
技术方面的重大突破离不开高校科研力量的支持。2021年，西安锐思数智科技股份有限公司与西安电子科技大学人工智能学院合作成立了目前西电唯一的遥感AI联合实验室，进行遥感AI方面的算法合作。未来人工智能计算中心落地后，三者之间建立更加紧密的合作，进一步深入雷达遥感领域的合作，联合推出了西电雷达遥感大模型—“秦岭遥感脑”，这也是目前国内唯一的雷达遥感通用的大模型，未来在国土测绘、自然资源、农业、林业、双碳经济、新能源、防灾减灾等方面都会发挥巨大作用。
“计算中心为企业和高校提供了强大的数据和算力支持，加快了研发进程，缩短了研发周期，节约了时间成本，使企业占据了技术制高点，提升了市场竞争力。”赵航表示，计算中心的落地，也将促进人工智能计算框架朝着国产化方向迁移，公司也主动把原来基于国外的主流计算框架向国产化的计算框架上去迁移，也使企业的创新发展不受制于人。
依托高校院所开展合作打造人工智能产业生态体系
西安电子科技大学人工智能学院着力打造人工智能领域高端人才培养基地、创新成果研发中心和高层次团队培育平台，在雷达遥感技术领域有着多年的技术积淀。
“合成孔径雷达一直是世界各国争夺的核心技术高点，西电人工智能学院勇于向这个世界难题发起挑战。”人工智能学院执行院长侯彪表示，西电凭借在雷达遥感领域的多年技术积累，依托西安未来人工智能计算中心提供的强大算力，开展了雷达遥感影像智能解译技术研究，研发了雷达遥感预训练大模型，极大提高了国产雷达遥感数据的应用水平和产业发展，提升了我国的全球资源环境雷达遥感监测技术和服务水平。“计算中心提供的平台，也加速了高校的研发进程和科技成果的落地转化。”
西安未来人工智能计算中心作为产业创新基地，依托各高校院所开展人工智能教学合作、加强企业与科研院所协同创新。除了与西安电子科技大学合作建立雷达遥感大模型外，计算中心还与西北工业大学联合计划打造全球首个计算流体力学大模型；与陕西师范大学共建陕师大MindSpore研究室；与西安邮电大学开展唇语模型技术合作；与西安交通大学合作AI自动抠图等多个项目。
截至2022年6月30日，已有160家高校院所和企业有意愿同计算中心开展合作，输出解决方案99个，科研院所联合创新48个，企业联合创新51个，涉及遥感、语音、文旅、制造、交通、农业、医疗、教育、金融、能源等多个行业。
“未来人工智能计算中心将通过搭建公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台和科研人才培养平台，来打造人工智能产业的生态体系，促进西安乃至陕西人工智能产业的快速发展。”张洪峰表示。
高站位践行国家战略科技使命高标准推进重大科技基础设施建设
在人工智能领域，西安有着得天独厚的优势。西安拥有与人工智能紧密相关的四大一级学科且在全国排名前10位的高校；在人才引进上，西安更不遗余力，成为首个引进人才达百万的城市。《西安市建设国家新一代人工智能创新发展试验区行动方案（2020—2022年）》中提出，到2022年，实现人工智能总体发展水平全国领先，打造5-7个产业聚集区，人工智能产业规模超过200亿元，相关产业规模突破1000亿元。
今年市科技局以促进两链融合加强需求端科技成果转化能力为主线，抓好秦创原平台建设和创新能力提升两大任务，实施创新平台能级、创新主体培育、科技金融融合、创新创业生态、创新人才引育五大提升工程，开展区域创新示范、“三器”培育引领、项目支撑牵引、创新生态优化和保障机制护航五项行动。
更高效率畅通科技成果就地转化通道，将秦创原融入到科技成果转化供给端和企业需求端的建设全过程。了解梳理19条产业链的链主企业、骨干企业技术需求，以需求为导向，以集成电路加速器、国企创新中心等秦创原成果转化“加速器”为依托，实施重大科技成果转化工程，年内开展产学研金协同创新活动100场，促成500项以上科技成果就地转化。
通过建设秦创原持续赋能国家全面创新改革试验区、自主创新示范区、国家新一代人工智能创新发展试验区、高新区硬科技创新示范区等创新改革试点示范任务，推动政策集成和制度叠加，丰富提升创新发展内涵。高标准推进先进阿秒激光、空天动力陕西实验室等重大科技基础设施建设，运营好国家超算西安中心、未来人工智能计算中心。引进国内外知名企业、高校院所设立区域研发中心，积极参与国家重点实验室体系重组。争创西安国家区域科创中心，当好国家战略科技力量第一梯队。
文：西安报业全媒体记者关颖
图：西安报业全媒体记者于忠虎吕聪王健
部分图片来源受访单位、网络
编辑：芝伊
审核：天乙、文岳
出品：西安报业传媒集团
西安报业·西安日报版权所有
未经许可不得转载、抄袭、摘编
点击阅读原文查看数字报
聚焦！西部“最强大脑”打造人工智能产业新生态
直击2023重点项目
中国西部“最强大脑”
有多厉害？
2021年9月，由雁塔区政府筹建、华为参与建设的西安未来人工智能计算中心正式上线，项目一期已建成AI算力300P、HPC算力8P的人工智能计算中心，是中国西部首个大规模人工智能算力集群。
300P算力每秒可以处理30亿亿次浮点运算，24小时可以处理数十亿张图像、数千万人DNA、10年左右的自动驾驶数据，堪称中国西部“最强大脑”。
西安昇腾智能科技有限公司
董事长 袁方：
未来人工智能计算中心已上线300PAI算力，为182家企业、高校、科研机构提供算力服务，平均算力使用率已经超过了98.31%，对接的意向算力超过350P需求。例如，其中智能流体力学项目一家预计需要100P算力。
据介绍
西安未来人工智能计算中心
以“自主可控的人工智能
软硬件基础设施”为关键支撑
围绕建设一个中心
打造四个生态平台
实现人工智能
“政-产-学-研-用”的闭环
目前西安未来人工智能计算中心预计2023年底完成扩容200P，总算力达到500P，另外中心正在构建全国算力网络，在西安就可以调用全国其他省市计算中心的算力服务，满足千亿级大模型在线训练需求。
@
袁方
西安昇腾智能科技
有限公司董事长
截至2022年底，已有182家高校院所和企业希望同计算中心开展合作，输出解决方案179个，科研院所联合创新48个，企业联合创新132个，其中超过30个解决方案已实现科研成果落地。
@
张洪峰
华为陕西政企业务
总经理
当前，计算中心算力使用率已达98.5%以上，排队算力已达591P，为了满足爆发式增长的算力需求和公共算力平台的建设要求，我们将积极推动相关单位完成计算中心算力扩容升级，进一步推动陕西人工智能科技创新及产业发展。
算力是指
每秒钟能够处理的信息数据量
它被称为继热力
电力之后最新的生产力
依托充沛的算力资源，西安未来人工智能计算中心为人工智能产业提供“加速器”，从政策资源、技术生态、应用场景等多方面，助力西安乃至陕西人工智能全面产业化。
中心以算力集群赋能产业集群，提供公共算力服务、应用创新孵化服务、产业聚合发展服务。
被陕西省科技厅授牌
“陕西省秦创原创新驱动平台
人工智能产业创新基地”
此外，中心开展科研创新和人才培养服务，联合西安本地高校孵化千亿参数人工智能基础大模型3个：
“雷达遥感大模型”，“语音预训练大模型”和“智能流体力学大模型”；
联合交大、西电、西工大、西北大学等高校10多位教授，发表论文30余篇；
举办人工智能大赛，超200名师生参与，累计培养人工智能产业人才1000余人。
编辑：仲月
主编：林晨
责编：高明煜
转载请注明出处
▼
更·多·推·荐
最强大脑人机大战：黑幕疑云密布的人工智能秀
文|origin
在1月20日《最强大脑》人机大战第三场的比赛中，百度大脑2比0轻松战胜人类选手王昱珩。然而赛后观众齐齐质疑节目有黑幕，在网上掀起了对百度的新一轮讨伐。
百度投入重大财力与人力参加《最强大脑》，意图展示其人工智能水平。然而从节目播出效果来看，百度非但没能在技术上赢得漂亮，反而背上了“造假”骂名，赢家惨变最大输家。
百度很郁闷：赢了当输花钱挨骂根据百度人脸识别团队成员的说法，为了这几场人机大战，百度方面悉心准备了近半年，还做了《最强大脑》的赞助商，而在15年伊利在该节目的冠名赞助费高达2亿，百度这个特约赞助商至少也是数千万水平。此役百度可谓出钱又出力。眼看百度此次最强大脑之旅即将取得一石二鸟的成果——既展现了自家技术水平，又提升了对外形象。然而百度的小算盘却打了个空。
在过去的一年中，百度的公关形象呈跳楼态势急坠，致使许多人将百度拉入“诚信黑名单”。在节目播出后，王昱珩的失败在《最强大脑》的观众中激起轩然大波，粉丝们纷纷到其微博最不强大脑王昱珩下留言询问情况或表示惋惜。
人们无法相信这个拥有神一般观察力的男人一题未对，尤其在对手是“屡有前科”的百度的情况下。观众纷纷质疑百度买通节目组造假，内定百度大脑获胜。甚至在节目播出之前，就有流言称王昱珩在节目中事先是选出了正确答案，随后又擦掉写上了错误的，而这与节目播出的内容一致。
节目组显然提前预料到了观众的反应，在节目结束后很快便在官微上发布了一篇长文对情况作了说明，否认了黑幕的存在。
另外一边，节目科学评审魏坤琳和选手本人也进行了一场直播，表示没有黑幕。百度大脑团队成员也在知乎上称，工程师不屑于搞黑幕。一位自称参与了现场录制的观众也在知乎上回答，王昱珩擦掉正确答案再写上错误的镜头是后期补录，为的是让观众认为他有实力获胜，只是“发挥不佳”，这样不至于输得太惨。
然而舆论的漩涡已经形成，观众们纷纷认定事有黑幕，在网上大骂百度造假，顺便还带上了最强大脑节目组。
考虑到这只是一档电视节目，有台本、修改、剪辑按理十分正常，然而最强大脑一贯对外宣传节目的绝对真实性，使得观众对其“表演”、“内定”的容忍度十分低。
百度作为节目的赞助商，既当金主又当选手的做法，也加深了众人的怀疑。尽管没有直接证据证明结果内定，参赛各方也出来辟谣，然而并没能挽回一边倒的“黑幕”声音，百度硬生生接下了这口“造假”的黑锅。其花重金上舞台宣传其人工智能技术的设想未能实现，改善对外形象的想法也落空，反倒落了骂名，不管这是否真的只是一场秀，百度都未能获得任何实质性的好处。
赛事复盘百度到底如何取胜在《最强大脑》人机大战的项目中，之前与人的两场对战，百度大脑一胜一平。《最强大脑》节目组特意请出了呼声极高的王昱珩，后者此前在节目中凭借“微观辨水”的绝活，从520杯无色无味的水中准确地挑出了嘉宾选择的那一杯，一战成名，获称“水哥”。
第三战将是人机大战的终极对决。于人工智能而言，它是一场对技术发展成果的检验；于人类而言，这场对决再一次（上一次是Master）关乎人类的尊严。
在这场比赛中，百度大脑和“水哥”王昱珩比拼的仍然是图像识别。通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头、和手机中拍到的模糊动态影像，双方需要记住三名不同识别对象的面部特征，然后从节目现场的30人中将他们辨认出来。
相对于第一场目标清晰的情况，这次识别对象戴了口罩、帽子，并且是在光线阴暗的条件下一闪而过，使得可观察的特征和细节大大减少，让识别难度陡然提高。
王昱珩肩负着捍卫人类尊严的使命，更是在比赛中放出豪言将成为百度大脑的“滑铁卢”，并私下同节目组沟通要求把识别环境的光线再调暗20%，进一步加大了识别难度。
然而随着比赛结果揭晓，挑战要求识别的三名识别对象，百度大脑找出了两名，王昱珩却一名都未找对。。在《最强大脑》舞台上与人类的三场对战中，百度大脑两胜一平，保持不败。
而在第一场人机大战人脸识别的比拼中，双方进行了两轮较量，需要根据年龄跨度近二十年的照片中找出真人。百度大脑最后以3比2战胜人类记忆大师王峰，尤其是根据一张模糊的童年照片，从一对高度相似的双胞胎中准确地认出了识别对象，完成了常人无法完成的任务。
在第二场的听音辨人中，比赛项目则是从21位性别相同、年龄相仿、声线极为相似的专业合唱团中，选出三位每个人读一句话，加密后成为断断续续的声音样本再交给百度大脑和人类选手，要求他们从合唱声音中识别出三名线人的声音。百度大脑与被誉为拥有“绝对听力”的孙亦廷1比1战平。在备选的3人中，双方都只选对了1名。有趣的是，赛后百度语音识别团队的成员称，百度大脑内置的两道算法分别认出了两名备选人，然而在进行算法融合时，“出现了小概率事件”，只筛选出了一人。这似乎是想说明百度在语音识别方面的能力也是强于人类的。
人机大战背后百度做了哪些事对于百度的人工智能技术，需要补充一点背景。
科大讯飞研究院院长胡郁认为人工智能主要分为三个维度，同时它们也代表了人工智能发展的三个阶段：运算智能、感知智能、认知智能。
在之前数十年，人工智能呈现的主要是最底层的运算智能，表现形式即各类的计算平台。
而在上世界80年代，人工智能领域从人脑的神经系统模式中吸取灵感，构造出了人工神经网络，使人工智能开始步入感知智能阶段。
这种新的运算模型用自身结构的复杂性简化了运算的难度，通过把占据不同权重的神经元连接起来并行分布式运算，一定程度上克服了传统运算程序难以处理非结构化信息的短板。由此，它使得人工智能获得了深度学习的能力：无需人工对数据做复杂的预前处理，就可以从大量的数据中抽取出它们更深层的共同特征。
用人话说，这种方式绕开了把复杂问题表述为计算机语言的过程，通过简单粗暴的大数据训练来解决问题，它并不回答“熊长什么样”，只是看足够多的熊，来获得认出熊的能力。
这两年，人工神经网络的成果极大地促进了人工智能领域在计算机视觉与自然语言处理方面的进步，让计算机获得了“看”与“听”的能力。
百度的面部识别和语音识别，对应的就分别是感知智能中的“看”与“听”。
面对人类顶尖高手的车轮挑战，百度大脑为何能保持不败？主要在于以下三个方面。
1、海量数据与训练
在百度方面的说法中，其人脸识别准确率达到了97.7%。在人脸识别技术两个最为权威的国际评测FDDB与LFW中，百度都获得了第一名。而这个成绩背后，是巨大的数据与海量的训练。百度大脑团队称其通过超过2亿的面部图像数据来进行深度学习，用大规模的训练，让百度大脑自身建立了一整套人脸特征提取与比对模式，成为了人脸识别方面的专家。
而在声音方面，百度同样拥有庞大的数据库。并且在上节目前两个月，百度大脑团队就开始特别面向声纹识别对算法进行了优化以及训练。
2、过目不忘的记忆
同时百度大脑在记忆力上占据绝对的优势，信息一旦进入其存储单元就可以被原封不动地保存与提取。而人类选手却不得不担心遗忘以及后摄信息对之前记忆的干扰。在节目的赛程设计中，主要信息都是需要记忆的，这使得机器的胜算大大增加。
3、没有情绪问题
尽管百度方面特意拿出了“小度”这样一个萌萌的机器人来与现场进行互动，营造亲和感。然而它其实是由人工控制的，其互动语音都是工作人员打的字。百度大脑没有感情，没有压力，不会犹豫。它既不会感受到百度工程师团队对它倾注的殷切期望，也听不到现场观众的喝彩或者嘘声。它只是一个冷冰冰的任务执行者，不会有任何人类选手所谓的临场感、情绪波动，只会根据任务进行对比，给出匹配概率。
尽管人类在百万年的进化中，发展出来了对人脸与人声直觉性的感知，然而却不曾拥有百度大脑在数据训练、记忆能力以及情绪稳定性方面的优势。并且，选手往往是独自应战，百度大脑身后站着的，却是一整个工程师团队。
另外，王昱珩主动要求调低影像的做法，除了给自己添堵，并没有给百度大脑增加难度——机器人对人脸面部特征的提取主要依靠的是对比度，整体亮度变化影响不大。
因此，在机器一方占据多种优势的情况下，选手战平或输给百度大脑，在现今的技术或者情面上也是理所应当。
百度没赢的，不仅仅是口碑，还有技术在第三场比赛中，还有一个容易被忽略但值得关注的细节：第二名需要识别的对象是一个身形明显较胖的人（8号），百度大脑却选了一个体型差异巨大的瘦子（29号）。这般反应，让人难以相信这是国内领先的人脸识别技术。
这不禁让人感慨，百度人脸识别果然是只认脸，连胖瘦都不管了。百度大脑的这个明显失误其实反映了人工智能目前存在的问题：强于感知，弱于认知，甚至在感知上，都是割裂的。
尽管人工智能已经取得了长足发展，但它仍然处在初级阶段，未能达到认知智能。现今的人工智能仍然是由人类圈定一个既定的领域，提出一个有封闭边界的问题，让机器人通过大量数据进行反复训练来获得解。它并不会像人类一样，从小量样本中就能提取关键点，并用语言将其描述出来。
换句话说，人工智能目前只知道怎么做，而不知道为什么，只能用笨办法去针对特定领域“苦练”，而不能在高层次上综合地去“理解”，这极大地限制了人工智能的学习效率与能力。
百度大脑识别第二名对象时所出的bug，正是其初级阶段的表现——它应对的问题完全被圈定，对于人脸之外的特征，即便十分重要，也根本不关心。虽然百度方面称其人脸识别在国际比赛中名列第一，但其识别情景都是相对标准化的。而在实际应用中，情况千变万化，并没有太多标准化的可能，第三场比赛的项目便是绝好的例子。
按照百度官方的说法，其识别错误率仅为2%左右。然而在30选3的识别中就出现了如此离谱的错误，也让人为其在实际应用中的可靠性打了个问号。
如果必须依赖标准化图像才能达到超高的识别率，那么百度的成果只能停留在实验室中。
技术之外：人工智能该如何被接纳而从百度的输赢中跳出来，网上铺天盖地的质疑声，也引发了笔者的思考：百度大脑被骂，只是因为它属于百度？这背后跟人工智能本身真的毫无关系？
北大心理学院的刘嘉教授表示，百度的人工智能机器人，说到底也只是一个具有学习能力的机器人，他还不具备人类的情感。在它的世界里只有理智和逻辑，只有算法组成的胜率。而和它对战所有选手虽然具有逆天的能力但是依然是一个感性的人，所有观众也都是凭着一颗感性的心去看这档节目。当感性的人看见冷冰冰的理性，当结果非心理预判的时候，感性的评判会压倒所有理性的思考。
从这期节目中我们也可以看出，当人工智能和人类处在一种对立的情况下时，人类会天然地维护自己的族群，即便它是以一种服务性的态势进入人们的生活，它也会遭到反对。
当人工智能崛起时，必然会在各个细分领域逐渐超越人类，今天是围棋、人脸识别与语音，明天或许就是驾驶、医疗、教育。每一次的重大技术变革都会有阵痛，其直观表现就是一批职业的消失。蒸汽机的出现赶走了织布工，汽车的出现赶走了马夫。过去需要担心自身未来的是体力劳动职业，而人工智能的来临将让脑力劳动者也开始惶恐。如果人工智能的推广在提供一个足够大的蛋糕之前就分走了现有的蛋糕，必然会遭到利益受损者的激烈反对。AlphaGo能安然接受人们的膜拜，除了围棋选手们的虚心态度，更重要的是它涉及的领域没有触动太多人的利益。
科技界一众大佬表示对人工智能的忧虑，并不在强人工智能可能灭绝人类，而在于人工智能进入人类生活的过程中，将对社会可能造成的广泛冲击。
要让人工智能顺利地嵌入人类社会的各方面，要平滑地实现这个过程，绝非一句产业升级就能简单带过。
最强大脑人工智能连这个都能识别，颤抖吧人类
在猜第一名特工时，小度和孙亦廷居然猜错了同一个人，这让全场惊讶。而让两位歌者说话对比的时候，又发现两个人的音色其实很不同，但是在唱歌的时候，两个人的音色又很接近，这就说明，人在说话的时候，和唱歌时候的音色是有很大区别的。
猜第二名特工时，小度答错，说明AI也会有失误的情况。而孙亦廷不负众望，在这一题中成功答对。猜第三名特工时，孙亦廷答错而小度答对。小度追回比分，最终以平局收场。
很多人说，人类还是有希望的，机器终究是只能靠代码程序的输入才能工作，是没有人类所独有的思维创造性的。人类总是在这点上相信，机器终究不能超过人类，可是纵观整个AI的发展史，其实人类已经在许多方面，被渐渐超越。
输给Master两轮对弈的柯洁说，人类千年的实战演练进化，计算机却告诉我们，人类是错的。1995年，跳棋程序Chinook与人类跳棋冠军马里恩·廷斯利对抗，马里恩退赛；1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫；1997年，《时代》杂志提出，在围棋方面，机器至少在100年以内，都不能打败人类。而事实是，阿尔法狗和Master让这个预言在不到20年内就被打破。在强运算型的比赛方面，人类已经敌不过AI。
有人会说，运算型的比赛人类拼不过机器，但是感知还是有优于AI的地方。至于这一点，机器在感知世界方面，比人类还有优势。人类都是被动感知的，但是机器可以主动感知，如：激光雷达、微波雷达和红外雷达。不管是BigDog这样的感知机器人，还是自动驾驶汽车，因为充分利用了DNN和大数据的成果，机器在感知智能方面已越来越接近于人类。
机器人的算法已经替代了人类太多太多，研究机构Forrester最新发布的研究报告显示，未来5年，人类6%的工作岗位将被人工智能取代，这其中包括客服、编辑、作者、货运、律师及出租车服务行业的多个职位。
现在小度在听力上和孙亦廷打成了平手，这是一个很危险的信号。要知道，我们曾经形容音乐是人类共同的语言。音乐与其他挑战不同，这是带有人类意识的发展产物。音乐的空间，是一个由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界，换句话说，音乐是一种能动的创造性活动，音乐是一个主观的范畴，这与电子管晶体管集成电路组成的机械物理过程，并不是一个层面。
而我们看到小度和孙亦廷的比赛中，小度已经对音乐有了超强的敏感度，这是与孙亦廷旗鼓相当的鉴赏和辨音能力。也许有观众表示不服，说机器这么发达，却还只和人打成了平手。要知道，孙亦廷是天才，在音乐方面的造诣绝不能代表人类辨音的平均水平。而小度在这方面的能力，只凭借一个算法，和人类的最高水平是近乎相同的，这其实代表了AI的发展水平，已经远超大家的想象。
AI发展还有一个让人措手不及的地方，那就是机器可以深度学习，小度打平这一次，编程师和工程师就会继续调整，它的学习程度还会大大提高自己在音乐方面的辨音能力。
当所有人还对机器处于冷冰冰不会思考的印象时，这次的音乐比拼便给了人一个当头一棒。有专家分析，人工智能在对抗的过程中，并不是只靠纯粹的输入输出进行全部过程。密歇根大学游戏理论与AI教授迈克尔·韦尔曼认为，现在的人工智能，多了一个人类不知道的能力——“逼近法”。小编给大家解释一下，“逼近法”大家可以暂时理解为直觉，这是一种机器思维和机器意识中的思考形式，在德州扑克和围棋的比拼中，DeepStack和Master都显示了或多或少的逼近法，而在《最强大脑》的舞台上，这样的思考形式也在进行着，例如图像识别和音乐辨析。
特斯拉的CEO马斯克在接受CNBC的采访时说道，未来的人工智能，能做一些更有趣更复杂的工作，人类将会面临与“超级数字智能”共生的局面。马斯克的话值得大家的思考，未来的AI完全能做一些复杂的事情，包括一些需要意识来达成的工作。而当人工智能拥有人类的思维和能动性后，那机器真的还能在人类的控制之下吗？
未来，人类还剩下什么呢？返回搜狐，查看更多