人工智能是什么，能做什么听听百度首席科学家的解释
很多高管朋友都向我咨询，人工智能可以做什么。他们希望知道的是人工智能技术将会如何改变他们所在的行业，人工智能如何帮助他们重新变革公司业务。因为最近，媒体们已经开始在描述不久的将来人工智能如何改变我们的未来环境，或者也有在说人工智能未来会接管我们的世界。确实，人工智能已经在改变一些行业，比如搜索、广告、电商、金融、物流以及媒体行业。作为Google大脑团队的创始领导人，前斯坦福人工智能实验室的主任，目前是所有百度AI1200人团队的负责人，我很重视培养全球领先的AI组织，也开发了一些被数亿用户使用的AI产品。看到了AI的影响后，我确实认为，AI可以变革很多行业，但这也不是万能魔法。为了让人们了解AI与业务本身的结合，我们抛开那些大肆宣传的言论，看看目前AI在做什么。
惊人的是，尽管AI有很广泛的影响力，但所触及的场景还极为有限。不过几乎所有的AI产品都会有这样的一种模型：从一个输入数据A得到一个快速反馈B。
举几个例子：
如果我们能够输入A快速得到B，这就足以改变很多行业，从A到B的这种软件层面的构建被称作监督学习（原文为supervisedlearning）。A到B的这种系统也离我们在科幻里看到的那种机器系统差得很远，人类智能要比A到B的系统高级得多。但这种A到B的系统发展得非常迅速，目前最好的一个就被称作深度学习或者叫深度神经网络，它基本是受到大脑的启发。当然目前这个系统也离科幻里的那些系统差得很远，一些研究人员也在探索其他形式的AI，在一些特定情况下证实可行；或许还会存在更高级别的智能突破口，但目前还没有一条清晰的发展路径。
今天的监督学习系统还有一个致命弱点（原文为Achilles’heel）：它需要得到大量的数据。你需要给这个系统提供大量的A和B样本，比如一个图片标注系统需要你提供数以千万的图片A样本以及可以说明图中是否有人存在的B样本。而开发一个语言识别系统则需要数以千万小时计的语音样本A，同样多的转录样本B。
所以A到B的这种系统可以做些什么？这里有一些普遍观点：
如果一个人进行一项任务需要少于一秒的时间，那么我们可能会在将来使用AI对其自动化。
目前人们已经做了很多有意义的工作——比如检查监控录像发现可疑行为，在汽车快要撞到行人时的自动检测，查找和删除一些违规发帖——这些工作都可以在一秒内完成。这些任务对于自动化而言已经非常成熟了。当然这些适用于一些比较宽泛的环境和业务流程，重要的是要搞清楚其与你其他业务部门的联系。
AI的工作同样需要谨慎地选择A和B样本，以及我们要为AI系统提供必要的数据让它搞清楚A和B样本之间的关系。通过创新性地选择A和B样本就已经可以颠覆很多产业，当然它还可以变革更多。
当明白了AI能做什么，不能做什么之后，下一步公司高管就应该将其和自己的战略结合起来，这意味着需要理解哪些价值是被创造出来，难以复制的。AI社区是非常开放的，大部分的研究人员会分享他们的观点甚至开源的代码。所以在这个开源世界里，最稀缺的资源变成了数据和人才。
数据：在很多顶级的AI团队里，他们最多一两年就可以复制（开发）出其他软件系统的代码。但获得其他人的数据就会变得非常困难。因为数据，而不是系统（代码），是很多企业业务的屏障。
人才：简单的下载和“申请”其他人的开源代码去适配自己的数据是不可行的。AI需要的是量身可定制化的业务和数据。这也是为什么现在人们热衷于抢夺AI的稀缺人才。
数据：在很多顶级的AI团队里，他们最多一两年就可以复制（开发）出其他软件系统的代码。但获得其他人的数据就会变得非常困难。因为数据，而不是系统（代码），是很多企业业务的屏障。
人才：简单的下载和“申请”其他人的开源代码去适配自己的数据是不可行的。AI需要的是量身可定制化的业务和数据。这也是为什么现在人们热衷于抢夺AI的稀缺人才。
很多对于AI潜力的报告都是在分析对于人类的好处和坏处。比如我们看到AI能够通过与人对话来安慰人类的孤独；我们看到AI也会牵涉进种族歧视的问题。就近来看，随着AI可以自动化人类的一部分工作，AI可能会造成人类的失业。作为领导者，我们会确保建立一个每一个独立个体都有自由发展机会的世界。明白AI能做什么以及如何整合到你的业务战略中只是这个进程的开始，不是结束。
本文摘选自PingWest品玩，未经许可禁止转载
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百度首席科学家：人比机器更需要人工智能
如果你关注风投和研究基金的动向，就会发现未来人工智能将会扮演非常重要的角色。作为百度的首席科学家，吴恩达(AndrewNg)是该领域首屈一指的创新者之一，他在斯坦福大学教授人工智能课程，主导了GoogleBrain项目，并创建了线上教育公司Coursera。去年，他加盟百度，吴恩达希望“教会”计算机如何去看、去听、去工作。
可能会有人觉得，为何机器智能应用在中国有如此巨大的机遇。在中国这个庞大的市场，有流量排名第五的百度网站，有购物网站淘宝，即时通讯应用QQ，媒体公司新浪及微博平台新浪微博。据吴恩达透露，百度如果设计一款应用程序，他们首先考虑的就是移动，现如今手机已经成为了中国消费者的主要渠道。
吴恩达谈到自己所做的研究工作时，充满了激情。如今，他在加州森尼韦尔市百度美国分部管理一支不断壮大的队伍。最近，他在Skype上接受了国外媒体Wired的访谈，描述了自己对机器智能的看法。
人工智能和深度学习最让你兴奋的潜力是什么？
许多公司，包括百度和其他公司，都有出色的计算机视觉技术，可以完成很多看似不可能完成的工作。我认为比较具有挑战性的是，如何开发出最吸引人的产品。截至目前，我不认为有人做出什么杀手级应用。
在硅谷，有很多初创公司在农业和购物（特别是许多服装类购物）领域里使用计算机视觉技术。拿百度来说，如果你寻找一张电影明星的照片，我们实际上会使用面部识别技术去识别这位电影明星，之后再告诉用户他的年龄和爱好等信息。如果这位明星身上穿了件好看的衣服，我们也会帮助用户寻找类似风格的服装，并展示出来，这些都非常受用户欢迎的。
得益于此类技术，广告商会不会在这些照片上竞标营销自己的品牌呢？
百度现在还没这么做，我们只是为用户寻找一些相关的服装。但是这项技术完全可以应用在很多垂直领域里，比如识别人们的爱好和度假目的地，然后给他们推荐一些类似旅游目的地的照片。计算机视觉技术有很大潜力，但现在我们还没有完全掌握该技术。
我们应该担心毁灭性的人工智能吗？最令人信服的原因是什么？
我想，从现在开始后的几百年时间，如果人类发明了一项我们从未听说过的科技，或许计算机会变成恶魔。但未来是不确定的，说实话五年后会发生什么我都不知道。我之前说自己不担心人工智能成为恶魔的原因，其实就像我不担心火星上会人口过剩一样。百年之后，我希望人类能在火星上建立殖民地。但是，现在我们连脚都没有踏上过那个星球，又何必胡思乱想呢？
人工智能方面的工作是什么样子呢？
我觉得人工智能就像是去构建一艘火箭船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎，但燃料不够，那么肯定不能把火箭送上轨道；如果你有一个小引擎，但燃料充足，那么说不定根本就无法成功起飞。所以，构建火箭船，你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。
深度学习（创建人工智能的关键流程之一）也是同样的道理，火箭引擎就是深度学习模型，而燃料就是海量数据，这样我们的算法才能应用上。
你在Google工作过，对他们的自动驾驶汽车有什么看法？
我在Google工作时，办公室和自动驾驶汽车开发团队距离很近，而且和他们团队中很多人都是好朋友，对于他们在做的工作，我觉得很棒。但是说实话，我无法直接给他们提供帮助。
绝大多数人会觉得自动驾驶汽车离自己还比较遥远，同时对于如何便捷实用自动驾驶汽车也存在一定的混淆。实际上，自动驾驶汽车并不是说要让一辆汽车自动行驶一千英里，或是想开到哪儿就开到哪儿。它的真谛和机器学习有些类似，机器学习技术希望能够提升准确率，比如达到90%到99%的准确率，尽管达到99.99%非常困难。自动驾驶汽车也是如此，它的目的在于推动更安全的驾驶，一辆自动驾驶汽车肯定比一辆被醉汉驾驶的汽车安全的多。
你创建了Coursera，并极力推动线上教育项目，那你如何看待教育的未来？
在教育下一代如何用不同方法解决问题上，我们的教育系统其实已经做得非常成功了，比如当拖拉机取代传统农耕劳动力，我们就会教授下一代去工厂工作。但是我们还做不到同时教授大批量的人去完成创造性工作。
你认为未来自动化会取代人工吗？自动化会降低产品成本，说不定工人每周工作10到20个小时就可以了。
我觉得工作时间应该减少到0！我觉得最低生活保障可以作为一种长期解决方案，但其实，我也不确定这是否是最能让我自己接受的解决方案。我觉得有了社会福利，那么所有人类都会有足够的精力去做一些创造性的事情。当人类有了进行创造性工作的技能，世界将会变得非常非常棒！
人工智能：启动世界变革的快进键
近日，普华永道发布报告称，到2030年时，人工智能对全球经济的贡献将高达15.7万亿美元。其中6.6万亿美元来自企业不断利用人工智能技术实现自动化流程，加强他们的劳动力。全球第二大经济体中国从人工智能中获得的好处要多于其他任何国家，因为制造业在中国GDP中的占比更高。埃森哲公司和咨询公司FrontierEconomics联合发布报告指出，在人工智能的推动下，2035年的中国经济总增加值将增加7万亿美元以上，年增长率提升1.6个百分点至7.9%。
人工智能是信息时代和新科技革命浪潮中尖端技术的代表，近年来无论技术研发还是产业应用都实现了突破。中国社会科学院工业经济研究所副研究员邓洲向本报记者表示，人工智能作为一种通用技术，需要嫁接于特定的产品和业态上。发达国家及其跨国公司已经浮出水面的战略都会在人工智能的具体应用上有所侧重。中国是全球制造中心，制造业是我国最有国际竞争力的产业部门。发达国家的优势产业部门是服务业，人工智能的研发和应用聚焦于互联网能够实现强强联合。但如果我国也将人工智能的投资重点放在服务业上，不仅会引起和发达国家跨国公司的正面竞争，还会失去在优势制造业领域率先发展人工智能应用的战略先机。当然，这并不意味着我们不需要在图像、语音识别等领域上发展人工智能，只是我们需要慎重选择人工智能发展的重点领域和方向，在新一轮的国际分工格局中有自己的特色和优势。
“目前我国在核心机器本体、减速器、伺服机等领域的自主化程度仍较落后。未来不仅需要在软件系统层面实现快速突破，还要解决硬件制造环节的缺失。”中国工程院院士蔡鹤皋谈到，未来的突破点将在智能无人设备方面，同时人脑科学研究、情绪感知等强人工智能有望在未来十年迎来突破。云计算和大数据在人工智能发展上意义重大。对此，工信部经济技术合作中心副主任曹建华告诉本报，当前云计算在我国还要解决未来发展过程中的人工智能计算、连接和数据存储的问题，以及信息的确权和数字价值的计算问题。只有通过云计算等技术驱动，才能解决数字经济和信息经济的难题。
影响：具备人脑能力仍任重道远
耶路撒冷希伯来大学历史系教授尤瓦尔·赫拉利在其风靡全球的《未来简史》中提出了一个震撼性的观点：未来世界，大部分人类可能是多余的。当前，制造业、零售业、运输业等已经开始大量地使用机器人，翻译、速记、设计师、厨师、司机、医生、记者和作曲家，甚至诗人也都已经有了人工智能“同行”，这让很多人担心，“机器人替代人做各种各样的工作，我会失业吗？”
“人工智能未来将会影响每一个行业，尤其会对娱乐、零售和物流行业产生影响。”百度首席科学家吴恩达表示，人工智能有其他更加直接的风险，包括对人类工作职位的影响、人工智能研究者对研究信息的分享以及人工智能软件自身的诚信程度。在未来几十年里，不仅是那些简单重复性的体力劳动将会全面被机器取代，而且那些需要对复杂事务进行评估与判断的工作，如金融投资、企业管理、军事指挥等，也有可能让位于机器智能。西安交通大学人工智能与机器人研究所教授龚怡宏告诉记者，甚至大到整个国家，也可能会越来越依靠机器智能预测政治、经济、外交发展趋势，制定最优的政策方针及发展规划。实际上，许多发达国家的智囊机构已经在利用各种评估及预测模型为政府提供对各种事物的预测与判断，提出政策建议或解决方案。
“虽然人工智能同以往很多新技术一样，不会在短期内显著减少就业岗位，但是却会逐渐改变就业结构。非技能型脑力劳动、非标准化体力劳动将最早被人工智能替代，除了工业部门，服务业中很多岗位也会受到威胁。”邓洲向本报进一步指出，虽然大多数观点认为，在信息化加快技术进步和传播步伐的情况下，人类自身学习和进步的速度也会加快，虽然不需要担忧失去工作，但必须调整就业机制和教育体制，发现新的岗位，为人工智能时代的到来做好准备。
来自伊利诺大学芝加哥分校的一个研究小组最新发布了一个关于人工智能的研究结果，通过对人工智能计算机喂食似的进行一系列IQ测试，他们发现从更实际的角度看，人工智能计算机的智商接近4岁小孩——在一套由MIT专家打造的人工智能系统ConceptNet中，计算机对一些有标准答案的问题回答得非常好，但被问到“why”时则遇到许多问题。
“人的大脑是一个通用智能系统，可以举一反三、融会贯通。与之相比，现有的人工智能还做不到，因此人工智能并不比人类聪明。”中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛认为，目前来看，具备类似人脑这种能力的通用人工智能依然任重而道远。中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐杨生对此也有同感，他打了一个比方：前50年，我们研究的多是机器人“穿衣服”这个动作，却没有让机器人学会“要不要穿衣服”等感知和认知能力。
据英国《新科学家》周刊网站文章称，实现先进的人类水平的人工智能要克服三大挑战：它如何计划一系列行动以实现目标；它如何模拟它的环境；它反思它的处境与行为的能力。例如，AlphaGo战胜李世石产生的一个直接效应是，很多人认为，AlphaGo的胜利意味着人工智能已经突破某种极限达到了高智能水平，照此下去，人类所珍视的所有智慧终将被机器所替代，人类未来命运着实堪忧。
但事实上，虽经历数十载岁月的洗礼，人工智能目前还没有摆脱“无心的机器”的命运，今天的人工智能可以说既无智力也无心灵。这是因为目前计算机使用的都是二进制编码的图灵机计算，是递归算法。“机器理解语言吗？机器懂得人类语言表达的意义吗？”中国人民大学哲学院现代逻辑与科学哲学研究所所长刘晓力教授告诉本报，时至今日，机器根本不能理解语言的意义，不能理解我们跟外部世界究竟有怎样的关联，因为这个意义的解释者只有人类自身。
人有喜怒哀乐、爱恨情愁；有追求真理的欲望；有宗教情感和同情之心，能在与他人的交流中获得理解、体验痛苦和快乐；人也经常会出错会失败，有各种非理性的行为。这些正是人之为人的价值所在。机器没有这样的信念欲望意图和意识体验。尽管目前人工智能专家也在研究机器情感、机器意识，但是离机器真正有情感有意识和意识体验，恐怕还有本质上的距离。
未来：应严把伦理尺度
物理学家史蒂芬·霍金（StephenHawking）曾感到忧虑：“人工智能的强力崛起，可能是人类历史上最好的事情，也可能是最糟糕的。将来，人工智能可能会发展出来它自己的意志，一个与人类相冲突的意志。”当然，机器人也可能并不与人类冲突，而是发展出与人类相近的意识与情感。这同样会遭遇棘手的法律和伦理问题。英国剑桥大学已收到资助以建立人工智能伦理研究所，由哲学家、法学家、历史学家、心理学家和技术人员一起研究相关行业规范。这一行为具有必要性和前瞻性，现阶段人工智能没有意志，需要规范人工智能的使用界限；也要在研究中防止人工智能出现意志的可能，一旦出现，后果将不可预料。
“应该研究是否需要明确机器人的法律主体地位，并从民法、公法、隐私法、知识产权法等维度构建机器人法律框架。”阿姆斯特丹自由大学罗伯特哈文教授谈到，就像从婴儿到成人，伴随机器人的进化，它将被不断赋予更多的人权与责任。
谷歌、脸书和其他从事人工智能开发的企业表示，它们将建立道德问题专家小组来考虑合理利用这些技术。人们需要某种形式的外部监督来保护公众免受人工智能某些发展的负面影响。一些法律问题，比如隐私保护和自动驾驶汽车的责任认定等，将对人工智能的发展及应用有着举足轻重的影响。在中国，应形成一套透明和广泛的质询程序来确保公众做好迎接变革的准备。
2016年8月，中国科技法学会人工智能法专业委员会正式设立。北京大学知识产权学院常务副院长张平告诉本报，专委会将致力于与人工智能相关的伦理、政策和法律法规研究，从近期棘手的无人驾驶，到遥远可怖的“超级人工智能”，为中国政府和业界提供必要的预警和前瞻研究。
“让智能机器具有复杂的功能性道德，就是要构建一种可执行的机器伦理机制，使其能实时地自行做出伦理抉择。”中国社会科学院哲学所科技哲学研究室主任段伟文研究员向本报表示，在实践层面，机器伦理构建的具体策略有三：其一是自上而下，即在智能体中预设一套可操作的伦理规范。其二是自下而上，即让智能体运用反向强化学习等机器学习技术研究人类相关现实和模拟场景中的行为，使其树立与人类相似的价值观并付诸行动。其三是人机交互，即让智能体用自然语言解释其决策，使人类能把握其复杂的逻辑并及时纠正其中可能存在的问题。
在人工智能时代来临之际，应严把人工智能的伦理尺度。人工智能和包括机器人在内的智能化自动系统的普遍应用，不仅仅是一场结果未知的开放性的科技创新，更将是人类文明史上影响甚为深远的社会伦理试验。
人工智能的自然辨证法则思考
本文转载自人机与认知实验室
来源：我爱机器学习网
一、人工智能的哲学渊源
人工智能是一个新兴的，吸引众多研究者的普遍研究领域。但是从亚里士多德支配意识中理性部分形式化为集合开始，再到唯物主义关于大脑依照一定物理定律运转而成意识。却潜在的推动着以后人工智能的诞生与发展。亚里士多德提出一种三段论机械推理的原则，很久以后帕斯卡制造出了机械计算器，近似的将思维在机器上加加减减，莱布尼兹更是试图对概念而非数字进行操作。笛卡尔坚持推理的重要性，第一个给出了关于意识和物质的区别并由此引发了一系列清晰的讨论。因此有了能处理知识的物理意识，而后需要的便是知识的来源和表示的讨论。
培根的《新工具论》，休谟的《论人类天性》继而从经验主义、感知论以及归纳原理方面很多研究学者进行了分析和讨论这种知识的来源。在罗素的基础上发展起来维也纳的逻辑实证主义学派，将知识表示为对应传感器输入的观察语句相联系的逻辑理论。最后便是意识如何将知识和行动联系起来的哲学讨论，逐渐发展一种理论决策规范从而指导行为。
正是这些哲学思想与理论的诞生，指导和作用于人工智能，这一个关于如何获得并表示以及如何利用计算机等工具进行人类思维信息过程模拟的科学。如今的人工智能越来越具有挑战性、吸引性和普遍性，其交叉社会科学和自然科学，通过哲学的思考为指导，从心理学的行为来出发，神经理论的模拟，经济学的决策，控制论的优化，语言学的表述，以数学的原理来计算，并用计算机为工具实现机器的智能。
虽然这是一个令人兴奋的主题，在兴奋之余，随着各种研究的不断深入，存在的问题不断突出，不得不用自然辩证法这一门自然科学、社会科学与思维科学相交叉的哲学性质学科来规划。急切需要从自然辩证法研究自然界本质和发展规律的角度看待与对待人工智能的发展与研究，使其正确的走在自然进化的科学历史发展轨迹上，也通过人工智能的发展实践来补充和完善自然辩证法不断发展的科学体系。
二、人工智能的缰绳——辨证唯物主义自然观
从每年增长的对人工智能领域的研究人员数量、论文数量、以及研究机构和各项会议的建立与活动，并且随着包含着“智能”一词的产品越来越多。人类的生活也随之达到让人惊叹不已的地步。在带来这些的同时，也引发了“智能危机”，迫使有些人们去担忧道德上的颠覆以及机器战胜人类的恐慌。
自然系统包含了存在观和演化观的统一。列宁指出：“物质是标志客观实在的哲学范畴。这种客观实在是人通过感觉感知的，它不依赖我们的感觉而存在，为我们的感觉所复写、摄影、反映。”正是如此，人类才有可能利用计算机这种机器去复写、摄影和反映这种客观存在的物质。但是自然界的物质形态是多样的，这就要求这种机器能够对多种形态的外界物质进行识别分类，归纳出其中的统一性。这些物质对人类认识也存在不确定性，比如机器视觉需要借助哲学讨论颜色是主观的还是客观的，或者颜色是光与物质相互作用的结果，怎么样的作用，怎么样的描述才能准确。然而这一切模糊性只是这种机器“智能性”的初态，具有一定的机械性、不确定性，并且使用的是已经发现并可利用的自然变化规则，有些符合弱人工智能的观点，其认为不可能制造能真正地推理和解决问题的机器，这些机器只是看似是智能的，但不会真正智能，也不会有自主意识。相反的则是强人工智能认为可以制造出，如今主流科研及成果集中在弱人工智能上，而强人工智能则停滞不前。
为了使智能显的更加智能，人类必须思考建立一个这样的系统，或者是多个这样的系统建立的系统。自然辩证法一般认为，运动变化着的若干部分，在相互联系、相互作用之中组成的具有某种确定功能的整体谓之“系统”；使其具有整体性、开放性、动态性和层次性。人们可以建造这样一个机器，一个可以和外界交流的会话层，一个可以汲取外界能量的吃饭层，以及一个内部的处理层。如果分的越细，通过各层各要素的相互作用，使其系统具有更多功能。同时不同结构的机器能够达到不同的功能，环境又要求人类去制造满足需求的机器，又便会反作用于结构。因此系统与组成要素及环境的辩证统一关系逐一形成了人类制造智能机器的限制。
这一切的发生都是在人类赋予机器的智能之上。受到人类自身知识和能力的限制，只能使机器的层次和结构远远达不到人类自身系统的复杂程度。也就限制了这种机器系统的演化，严重影响其自组织能力。在假设能够制造出类人的智能机器，则必须要求人类完全了解自身以及社会性的知识，然而人类在研究自身上就存在众多疑问，在浩瀚的人类奥秘面前，对自身的认识的路途达到遥远无期的境界。因此人类若想制造出和人一样智能体的路途也是遥不见期。不仅如此，还深受着改造自然能力的影响，比如对机械器件的制造工艺的要求，消耗能量的要求，以及其运行对生态自然的影响的要求，等等自然本身的限制。若根据生态自然观的人与自然和谐的愿景，人类在渴望改造自然，发挥人类自身的能力的同时不希望影响自身的生存。根据辨证唯物主义自然观，人类在了解一定的自然系统及其中一系列系统原理之后能够制造出一定智能的智能体，但是对于更复杂更智能的智能体则会受到种种的限制，需要理解进化和退化、渐变与突变、无序开放、非线性相互作用以及某时刻扰动对系统的涨落等等的影响，牵一发而动全身。不仅如此，人们还要考虑如何将非生命世界的机器发展为生命世界的实体或者二者结合，完成闭路循环、反馈调节、系统和谐的微妙复杂的系统规律。也正是由于人们认识自然系统知识越来越多，越来越复杂，要求人们去研究人工智能，部分的替代或帮助人们解决认识自然中的问题。
三、人工智能的策鞭——科学技术方法论
人工智能的这一科学问题的鲜明时代性、探索性、混沌性、可解决性、待解决性及可变异性决定了来自世界各地的学生、研究人员投入其研究之中。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸、和扩展人的智能，实现机器智能。这一科学问题是众多科研工作人员的科研起点，具有重要意义，它确立了研究对象和目标，表明了研究过程中的关键点，预示了解决方向，对其研究具有重要指导作用，因而成为智能科学发展的动力推动着人工智能研究的不断向前发展。反过来思考，机器能够对新科学问题进行评判和思考么？甚至提出新科学问题的能力。
如今的研究依然是探索性研究，这一领域中的许多人都怀有这种期望：在理解智能的核心思想深处，至少会有一个，也可能是若干个关于怎样组织和表述知识的重要原理，从而在某种意义上弄清了什么是有关人的智能一般性质的重要东西。在早期人工智能只是在简单的句法处理意义上成功，随着其发展面临着试图解决的很多问题不可操作，受到产生智能行为的基本结构某些基本限制。比如感知器似乎可以表示任何东西，但是事实证明其能表示的东西还很少。科学理论和经验事实之间存在矛盾，要求人们寻找新的解决方法，因此在感知器的基础上发展各种神经网络以满足人们实践的需要，同时通过实践补充和完善以便解决理论内部的逻辑矛盾。也试图从各个知识领域发热交叉空白区获得新的启示。总而言之通过生产、生活、观察、实验等实践活动以及科学自身发展的需求与矛盾产生问题并解决问题。
研究人员在提高自身素质的同时，进一步获取人工智能知识的新事实，通过引入新概念、提出试探性的假说或理论，恰当的转换在人工智能研究中遇到的新问题，使新成果具有需要性、创造性、科学性、可行性。在方法论方面，人工智能正试图将更多的学科理论掺和在一起，克服已有理论的局限性，使其成为坚实的科学方法。基于科学观察和科学实验的科学事实，人类在研究过程中，既要克服观察的局限性，比如感官的局限性与错觉、知觉的选择影响，也要正确处理科学实验规律及有效识别和捕捉机遇，做到观察渗透理论、理论指导实践。同时需要站在机器角度考虑，比如机器视觉，既要模拟人的视觉功能，也要讨论是为了机器智能的逼真性而使其具备人的视觉中的错觉，还是弥补人眼的不足达到更高级的智能，但目前还远不能达到人眼视觉的复杂程度和能力。
从人和机器交互的角度出发研究人工智能，需要人们在研究过程中使用科学的思维方法，又要求人们将这种思维方法付诸于机器，实现机器的更高级智能。科学抽象是从事物的各种属性中抽取出本质属性的方法，直接产生科学概念和科学语言。科学思维包括逻辑方法和非逻辑方法，逻辑方法包括分析和综合、归纳与演绎、类比方法等，比如分类与聚类、知识表示、自动推理、神经网络的学习、专家系统等。然而演绎过程对于目前人类的赋予机器的能力来说，显得相当艰难，与环境交互能力不尽完善，对新鲜事物学习不够敏感，归纳不够鲜明。如今的智能仍然具有应用的针对性，如果整合构建更大的智能系统具有相当大耦合难度，其复杂性也需要大科学的出现。非逻辑方法包括形象思维、直觉思维和创造性思维，这也正是人工智能的瓶颈，思维是客观现实的反应过程，是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反应，而智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效的适应环境的综合能力，即是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。目前人们人在使用这样的思维去感受、解决和创造人工智能这一缺乏必要理论的学科，特别是解决一些关键问题上，比如机器学习、非单调推理、常识性知识表示、不确定推理方面，以及对全局性判断模糊信息处理、多粒度视觉信息的处理都是相当困难的。事实上，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，“机器思维”同人类思维具有本质的区别：人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程；人工智能没有社会性；人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力；两者总是人脑的思维在前，电脑的在后。这就要求人们对人工智能不断提出假说和理论，用绿色设计的方法和理念付诸实践，检验假说发展理论，利用数学和系统科学的方法，在不违背自然规律的前提下，改造利用自然，研究和发展人工智能这一具有魅力的学科，让所得成就为人们所用。
四、人工智能的沉思——科学技术观
对于所有智能体设计和组成部分而言，在人类的科学理解和技术能力方面都正在发生巨大的进步，但是所有这些进步能导致一个在变化多端各种环境中都能表现良好的通用智能体吗？从科学与技术的哲学观点来看，科学与技术正在科学技术化、技术科学化、科学一体化的进程中。人们在对人工智能不断的从哲学、心理学等角度对人工智能进行科学理解，指导着人工智能朝着良好的方向发展，与此同时，伴随着计算机技术、数学建模等发展，为人工智能科学技术的社会应用性奠定了条件，在实践中也完善了人们对人工智能的科学理解。
科学技术是一把双刃剑，科技乐观主义认为科学技术的发展可以解除和摆脱人类社会的各种难题的困扰，是社会进步的动力，能给人类带来美好的未来；科技悲观主义则对科学技术的社会功能和社会后果持悲观的态度和看法，主张抑制科学技术和工业的发展，强调人与自然协调发展。这两种观点都是依据历史事实，具有片面性，都将科学技术在特定历史阶段的具体的特殊价值看做是普遍的绝对价值。这种科学技术的双重影响，其负面影响并非仅仅取决于科学技术本身，更主要的是人类该如何去运用，使其成为造福人类的利器。
人工智能也在面临着这种争论，还有一种担忧。如今有不少科幻作品描述未来人类利用机器智能性帮助人们建设一个高度发展机械化的社会，却改变了原来物种多样性的自然，人们普遍处于人工制造的自然之中，甚至人们可能处在利用人工智能技术的战争的硝烟下。这就在于人们怎么去使用人工智能技术。更或者一种人与机器大战的担忧，终究地球是属于人类还是那些有了所谓思想的机器。假如人工智能真正意义上的成功了会怎么样？如果成功的创造出人类级别乃至更高级别的智能，将会改变和影响人类在地球上的霸主地位，人们可能会失去作为人的独一无二的感觉，可能会导致责任感的丧失，这种担心并无道理，因此发展人工智能具有道德风险。如果机器人有了意识，把它只当作最初的机器是不可取的，它们也有公民运动的权利。《精神机器的时代》也提及“人类思维与人类最初创造的机器智能世界相融合的强烈趋势，人类与计算机之间不再存在清晰的区别”。著名电影《人工智能》描述一个关于一个被赋予母爱的机器人大卫，相信自己是人类，发誓找到蓝衣仙女，把自己变成真正的孩子，让妈妈爱他。这部电影把人工智能从科学、文学、哲学、宗教、伦理、人性等多角度剖析一个事实具有人一样的机器不再是机器。但是也有个事实摆在我们面前，正如图灵所说：我们只能向前看到很短的距离，但是我们能够看到的仍然有很多事情要做。
五、结束语
人工智能本身就是包括哲学在内的多学科交叉的新兴科学，和哲学有一种渊源流长的关系。人们需要从辩证唯物主义自然观出发，理解人工智能学科产生的必然性及其自然限制条件，指导人们如何抓住人工智能发展的缰绳；其次运用科学技术方法论这一策鞭，正确人工智能的研究方法和思维方法，促进人工智能的前行，在使用科学方法论的同时尝试将这种方法论付诸于机器，逐步实现人的智能，但需要理解这个实现过程的每一小步都需大量的研究工作；这些年的人工智能研究也取得了巨大的成就，在乐观的同时也有悲观者的担忧，人工智能是一项科学技术，面临着双重效应，也面临着人工智能产生的道德风险，具有了人一样的机器还是不是机器，是否应该享有人一样的权利，是否会威胁人类的生存，还该否研究人工智能。就目前来看，真正实现人工智能的道路如蜀道之难，难于上青天，人们在克服种种困难的研究征途上也要依据自然辨证法则制定相关人工智能研究和使用的行为规范，从而促进人类社会文明繁荣，实现人与自然的和谐发展。
参考文献略
返回搜狐，查看更多“梭哈”人工智能，百度的AI够用吗
“梭哈”人工智能，百度的AI够用吗？百度人工智能发展的道路漫长且艰难。“黄金时期”或许只是一个美好祝愿，百度在人工智能上的发展究竟如何还需要时间来检验。文|滴石财经
日前，百度开放了其位于山西阳泉的云计算中心，这里也称为其人工智能技术的核心机密。进入2019年，百度在人工智能方面的动作频繁见于媒体，除了阳泉计算中心外，时间最近的一次正面推广是说百度在人工智能方面的专利已经位居全球第四，成为中国人工智能领域的领导者。
而实际上，近期与百度人工智能有联系的内容，人们印象深刻的仍然还是入职只有一年多的百度二号人物陆奇从百度的离职事件。这被普遍认为是百度在ALLin人工智能道路上的一个重要挫折。
作为曾经的BAT带头大哥，今天的百度已经被阿里和腾讯远远甩在了后面，而且属于那种连后尾灯都看不见的程度。为了扭转这种不利态势，百度将未来全部押宝在了人工智能，而这种赌博式的“一把梭哈”的战略，也让百度站在了悬崖边上。
1、陆奇出走让百度“AI赌局”现大变数
2018年5月18日是一个平静的周五，李彦宏在公司内部邮件中宣布，陆奇因为“个人和家庭的原因”，从7月起不再担任百度集团总裁兼首席运营官。这让互联网圈瞬间炸了锅，大家纷纷猜测其离开的原因，更多的人也开始担忧百度的未来。而短短两个交易日，百度的股价跌幅超过了14%，市值损失近900亿人民币。
陆奇在加盟百度之前，曾经在微软担任全球执行副总裁，并被认为是对微软贡献最大的五个人之一。作为被全球各大高科技公司追捧的顶级人才，陆奇是百度推进人工智能战略的一个非常重要的依仗。
李彦宏曾公开表示，由于都是技术背景，所以他和陆奇对于人工智能发展的看法高度一致，都非常相信其代表未来，两人很容易能谈到一起去。也正因如此，李彦宏在最初可以说是给予了陆奇最大的支持，要求百度所有业务都向陆奇汇报。作为百度的新任集团总裁和首席运营官，陆奇可以调整组织架构，可以任免人员，拥有其他高管从未见过的权力。
而就在进入百度400多天之后，陆奇就以这样的方式黯然退场，让人们不得不对此产生各种各样的猜测和疑虑。由此影响到股票市场，百度市值两天损失约137亿美元，对应人民币877亿，这一市值损失也被认为是中国企业人事变动历史上最高的。
实际上，不仅是陆奇，近几年，百度在人工智能领域已经有多名杰出人才陆续从百度离职。原百度深度学习实验室杰出科学家徐伟，和人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一、原百度首席科学家吴恩达等人工智能领域的顶尖人才都陆续从百度离职。
而百度曾在其深度学习实验室启动过“少帅计划”，面向青年研究人员进行甄选和培养，入选者可得年薪百万，上不封顶。其中，徐伟便与余凯、张潼、吴韧等数位科研泰斗和李彦宏一起成为“少帅计划”的导师。但是到现在，余凯、张潼、吴韧等人，大都在早些时候就已经从百度出走。
曾经都是目标远大、豪言壮语，但在短短时间内就都偃旗息鼓、黯然退场。这些顶尖人才的集体出走难以说是正常的离职，更让人们对百度allin人工智能的战略最终能否取得成功也存满了疑虑。
2、强龙难压地头蛇的文化必然
陆奇的离职原因对外表述为身体原因，实际上其与百度整体的企业氛围和企业文化一直显得格格不入。
陆奇的作息规律且精力旺盛，一直保持着凌晨4点起床，5点到6点赶到办公室工作的习惯，平均每天工作超过15个小时。而且，他在公司里比一些中层管理者更容易沟通，禁止员工对高管以“总”称呼，一律要直呼姓名。要求下属坚持参加每日站会，并严格限制时间，而且从不迟到和缺席会议以及定好参加的任何活动。
更重要的是，陆奇要求员工做道德高尚和价值观正确的事情，杜绝“莆田系”等类似问题再次发生。但这些都与百度的旧有文化发生了激烈冲突。一位百度的前员工向笔者透露，陆奇在任职期间曾经和百度某些业务高管发生过严重冲突。他要求百度不再对某些垂直行业提供竞价排名广告，而多位搜索高管联合抵制。
当时，坊间曾传出过不同版本的消息，其中一种说百度搜索的总负责人向海龙在组织结构调整中旁落，可能离职。
但之后，李彦宏在一次公开场合的发言让天平开始倾斜。李彦宏公开表示，百度不会只做人工智能一件事，仍然会花很多精力去发展搜索等其他业务，AI则是推动这些业务往前发展的底层驱动力。这看似四平八稳、逻辑通顺的表达，实际上已经为日后陆奇的出走埋下了伏笔。
陆奇离职后，百度很多员工认为，百度在企业内部文化管理上“一夜回到解放前”，又回到了百度文化屡受诟病的“派系林立”和“内部斗争”的局面。实际上，对于陆奇等职业经理人来说，无论是企业治理改革，还是向人工智能转型，他们在有限的一段时间里对百度发挥了巨大的作用。但百度和李彦宏对于陆奇这样的人没有更多的期待。他们是工具，并不是什么破局者。
或许数年后还会出现下一个陆奇，为百度在人工智能之后的下一个集团关键词站台，主导又一次管理架构重组，让更多掉队的人离开公司。但他们仍然不会是破局者。
3、无头“蝙蝠”的尴尬
称呼百度、阿里、腾讯为BAT是有原因的，而不只是因为这样排列恰好构成一个“蝙蝠”的英文。百度曾经是这三家里当之无愧的带头大哥。
2005年的时候，百度的市值就已经达到了40亿美元左右。与此同时，尽管阿里巴巴还没有上市，但在拿下中国雅虎后，外界给予阿里巴巴集团的估值在25亿美元左右。至于马化腾领导的腾讯集团，市值更是在10亿美元附近徘徊。换而言之，当时的阿里巴巴加上腾讯的市值，都不如一个百度。直到2008年以前，在BAT三巨头中，百度的市值一直最高，这也是B排在A和T前面的原因。
然而今时今日，这一顺序已经完全被打破，而且悬殊的让人大跌眼镜。目前，阿里和腾讯的市值都超过了4000亿美元，而百度则一直在七八百亿美元左右徘徊，已经难以跟上前两者的步伐了。
对此，李彦宏的表态是，不是那么在乎外界怎么看，更多地在乎自己喜欢什么。
这样的表达不知是无奈之举还是真情流露。但对于企业家来说还是有些太理想主义了。喜欢什么、擅长什么就认准去做固然值得肯定，但也要看实际回报和投入产出比，利润、市值等核心指标对于企业的经营是非常重要的。不能埋头苦干而全然不顾员工、资本、公众等外界反响。百度与阿里、腾讯差距不断拉大是不争的事实，必须予以正视，而不是简单一句“不在乎”就能解决问题。
不经意间拉开的距离，想要去弥补可就难上加难了。即使是百度能够在人工智能大道上狂奔，但阿里、腾讯也在进步，如果百度进步慢的话可能导致差距继续拉大。
同时，百度与阿里、腾讯市值差距的巨大，已经在百度的员工中造成了深深的影响。百度现员工尤为在意百度能否与阿里、腾讯相提并论。百度也在各种宣传机构中特别强调突出“BAT”，意在向外界传递百度仍与阿里、腾讯属于同一级别巨头。
4、AI业务红火有余,实际效果不足
2019年3月15日，百度创始人、董事长李彦宏发布内部信，宣布百度总裁张亚勤将于6个月后退休，不再担任百度总裁职务。而张亚勤也表示，百度正迎来自身历史上的快速发展时刻，AI业务进入了发展黄金期，自己也可以安心退休了。但实际上，纵观百度近年来的发展却不难发现，百度人工智能核心业务距离黄金发展期还有不少差距。
在人工智能大潮之下，百度在这方面的倾向性也显而易见，自动驾驶、语音识别、智能家居等方面都有所涉猎，并取得了一定的进展。但百度人工智能发展的瓶颈依旧存在，一个直接的表现就是百度很多人工智能产品目前还处于研发和理论阶段，能够真正落地的东西并不多。
在2017年的百度世界大会上，李彦宏便宣布，百度无人驾驶汽车的一款车型将于2018年量产。但2018年已经过去，量产却遥遥无期。
未能量产的原因根据以往公开资料可以看出，一方面是因为国内路况复杂，另一方面则是技术本身瓶颈未突破。无人驾驶技术本身极为复杂和高端，百度固然有所建树但要量产言之尚早，毕竟连一辆真正可以做到无人驾驶的汽车也没有研发出来。
同时，无人驾驶涉及的不仅仅是技术问题，相关的交规等措施还远没有建立。并且还存在商业化问题，想要量产，可谓困难重重。
落地产品少之外，在人工智能技术本身，百度也有着众多竞争对手，其想要发展也面临极大的压力。如神思电子、海康威视、科大讯飞、旷视科技等等，这些公司在各自相关领域都拥有深厚的技术积累，并且已经在其他领域进行了布局。
以此来看，百度人工智能发展的道路漫长且艰难。“黄金时期”或许只是一个美好祝愿，百度在人工智能上的发展究竟如何还需要时间来检验。
5、本是工程师的命，却干着奸商的活
百度有一个文化被标榜为“简单可依赖”，而最新的使命是“用科技让复杂的世界更简单”。但在实际的执行中，这两个原则却是荡然无存。
近些年爆发的丑闻让百度几乎是裸奔在公众舆论之下。使得一个本来是具有工程师气质的企业，变成奸商形象的不良企业。
而这种转变大概就是从谷歌搜索退出中国大陆开始打下伏笔的。在百度搜索还不是一家独大的时候，他是最好用的，但当谷歌搜索退出市场，百度自然而然占据了一家独大的位置，也就是从那个时候起，百度开始慢慢落在了其他两家公司之后。
没有了竞争压力后，百度开始特别专注于赚钱了，利用一切可以利用的资源，见缝插针似的赚钱。2005年的时候，因为占据着广大的商业搜索市场份额，百度的搜索广告业务做得风生水起。因为竞价排名带来的巨额广告收入，促使百度成为当时BAT中现金流最为充足的企业。
所以，对于那个时候的百度，只需要做好搜索及其相关业务，比如百度贴吧、百度百科、百度知道等，那么企业可以一直过着日进斗金的日子。
但在日进斗金的同时，百度的用户体验却在变得越来越差，在市场中频频成为被吐槽的对象。甚至名人矮大紧一次在他的知名脱口秀节目中，将搜索只选用谷歌调侃为做人的底线之一。可见百度的用户体验差到了什么程度。
所谓生于忧患，死于安乐。在谷歌搜索退出大陆市场后，百度已经沉醉在这种安乐的日子中无法自拔，百度的企业精神也逐渐被商业化所消磨。
自2010年以来，移动互联网和智能手机时代，原先在桌面互联网称王称霸的各家都在迅速转型，腾讯通过微信、游戏等继续壮大，阿里巴巴也利用手机淘宝和支付宝站稳了脚跟，而在此消彼长之间，百度却还在原地踏步。
谷歌的离开对于百度来说是天堂也是地狱。没有了鲶鱼效应，百度似乎正慢慢死在一谭死水里。而包括360、搜狗，乃至是今日头条等都开始大力推进搜索功能，对百度虎视眈眈。因此，在人工智能上梭哈一把，就成为百度唯一的救命稻草。如此激进，既是新的机遇，更是新的挑战，就看百度的赌运如何了。
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人工智能站上江苏卫视《最强大脑》挑战席 百度首席科学家谈“人机大战”
对于这场中国电视史上前所未有对决，到底是什么原因让“小度”的科学家团队，做出将“小度”搬上银幕的决策呢？为此江苏卫视采访了百度的首席科学家吴恩达。
吴恩达是一位不简单的人工智能专家。他拥有斯坦福教授、谷歌大脑创始人、在线教育平台Coursera的联合创始人、百度首席科学家等等的身份，并于2013年入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人，成为16位科技界代表之一。
在采访中，吴恩达直言，小度上《最强大脑》的理由非常简单：“节目非常具有启发性，比赛中一直会出现很多令人惊艳的选手，这些人分别展示了人脑在不同领域的超能力。”，“‘最强大脑’们在一直刷新我们对人脑的认知，这不论是对小度还是对我们都是非常好的学习的地方。”他说。
科学家团队希望在《最强大脑》节目上，“小度”通过和强大的人类选手切磋进行学习，也希望整个团队的心血“小度”在银屏上能拥有一个完美的初次呈现。为此，江苏卫视的《最强大脑》节目组也为了这一课题，在技术上做了一系列的研究与努力。从目前的两期看来，“小度”和人类最强大脑们的比赛，无论从激烈程度，可看度，科学性等方面来看，呈现都是无懈可击的。
“其实这是百度人工智能第一次上台比赛，在没有任何经验的情况下，我觉得节目组在技术支持是准备的非常充分的。”吴恩达如此感叹。
另一方面，第一次登上中国电视舞台的吴恩达先生也表示，用大量的钉子拼成的名画，包括用乐高组成的大而复杂的模拟城市都给他留下了极其深刻的印象。
科学家不在乎输赢，只好奇结果
关于为什么要比拼“人脸识别”和“语音识别”这两个项目，而不是ALPHAGO之前在网络上引发的热度围棋项目？吴恩达先生也给出了答案，“计算机在如大数目叠加、计算等方面更具优势，而人类则一直在另一些领域更强。这个节目有意思的地方在于，我们比赛的方向其实是人类更擅长的领域，比方说人脸和语音辨识。实际上，这类任务在人类进化和生存过程中至关重要，因此即便挑战对手是普通人都很有难度了，那和最强大脑们进行对决就更可想而知。”他说。
但作为科学家，吴恩达先生的整个团队，真心地希望享受人工智能和人类竞赛的过程。
“我们其实完全不在乎最后的输赢，因为这都是人工智能和人类挑战的结果，我们只是想知道而已。”
挑战人类擅长的项目，研究人类在进化和生存过程中至关重要的课题，向人类选手学习，做更多关于人类思维方式的研究。一切都源自于“好奇”和“求知”这两大科技发展的“源动力”，而这种精神也符合江苏卫视制作《最强大脑》这档节目的初衷。
《最强大脑》一直以来，都是展现脑力公平公正的舞台。大多数人都认为，“小度”的胜负将会影响到百度的形象，上节目，同时也是一把双刃剑。
那么“小度”作为百度现在最尖端最核心的科技结晶，万一失败，是否会会对百度造成一些社会影响和议论？面对如此直接尖锐的问题，吴恩达教授表示并不介意小度失败：“我们不太担心胜负的影响，对于科学家来说，只想知道他们是如何比拼的。”
确实，科学家们可以承受任何结果。赢了固然欣喜，“小度”依然可以通过和人类选手的切磋进行更多的学习，输了，也可以了解技术上的不足，进行修正和提升。
技术层面上来说，
“小度”或许比“阿尔法狗”更厉害
中国的人工智能在某些领域已经世界领先
从技术层面上讲，或许“小度”要强过谷歌阿尔法狗。采访中，吴恩达教授如此透露道。“与阿尔法狗在类似下国际象棋、围棋这样的游戏领域对战，对人来说是很难的。因为真正擅长这类游戏的人很少。但相反，几乎所有人对辨识人脸和声音都很擅长——进化迫使人类在这些方面变得更强。因此“小度”与人类在这些方面竞赛可能比在下棋玩游戏方面更难。”
2016年发生了一系列人工智能大事件，堪称中国人工智能的元年。世界上的各大IT公司，也相继开发出自己的人工智能产品。为此，吴教授也为我们解释了百度公司和“人工智能”的发展之间的关系并对人工智能在中国的发展情况做了大概的介绍。“作为搜索引擎公司的百度，因其搜索本身非常依赖于人工智能，故而从诞生的那一刻起就一直是一家人工智能公司。”
时至今日，仅仅百度一家公司，位于中美两国的人工智能团队就拥有1300名科学工作者和工程师，其人工智能项目已经从NLP（自然语言处理，这也是搜索的驱动基础）延伸到了机器学习，图像，语音和多种方面。
谈及中国人工智能技术的发展，吴恩达透露：“如今中国的人工智能在某些领域已经世界领先，和欧美一样，中国的人工智能也在一些方面取得了很大优势。”中国公司，是世界上第一个做到为人工智能配置集成GPU（图形处理器）的，同时也在为人工智能配备HPC（高性能计算机）的技术上处于领先地位；当然，目前美国的一些公司也在紧跟我们的步伐。
“现在，越来越多的AI技术是由我们中国开发出来的。在我们人工智能研究领域，整个国际社会的研究者们都心怀开放态度，我们每一个人都在虚心的向他人学习。”他说。
“小度”未来或许能够成为警察助手
很多人质疑人机之间的切磋和相互学习的前景，以及机器战胜人类的意义。同时，有观点认为，机器在人机大战中战胜了人类，只是更证明了人类的优越性。
对于吴恩达教授来说，更关心的则是科技进步：“我们的目标就是去看我们的AI如何在与精英群集的竞赛中表现，并发掘出我们未来的潜在空间。”
他说：“机器参加比赛其实都是对背后科学家、技术人员的一个考验。那如果机器输了，我们的技术人员也会吸取一些经验，继续改良我们技术的性能；那如果机器在比赛中赢了，意味的是人类技术的强大，代表我们中国最好的技术和人工智能的一个巨大的进步，我们应该感到自豪。”
在节目中，嘉宾已经提到，人工智能的很多能力在未来也许可以应用于丢失儿童找回、协同警方办案等领域。其实，在这个方面，科学家们已经在默默的努力，吴恩达教授告诉我们，“小度”搭载的百度大脑在舞台上所呈现的能力，是专门针对最强大脑设置的。它其实反映了许多百度大脑的核心技术，但许多技术早就已经在产品和生活中造福大众了。
通过这次节目中的切磋和比试，科学家团队也更倾向于小度所代表的人工智能与人类的“最强大脑”或者专业人士协同合作。谈及合作，吴恩达先生也表示出了他们的期待与积极态度。“‘小度’这次虽然是来参加比赛，但其实我们做这项技术最终的目的还是服务于人，让我们的生活更加便捷。其实嘉宾建议的找回丢失儿童，我们已经在和像打拐办这种机构在谈了，希望能达成合作。”
目前，人工智能的高速发展，让机器人具有了人类所不具有的一些能力，比如说，批量生产的机器人能出现在需要人工智能的各个时间各个地点。人工智能的整个技术已经可以在很多地方看到实际应用，就在近日的春运报道中，已出现“人工智能进驻火车站”的新闻，它能帮助旅客出行，缓解春运压力；在医院中，也出现了医疗和陪伴机器人；餐厅有自助服务机器人；交通规划部门，也引入了交通流量监控系统……人工智能渐渐出现在我们生活的每个角落。返回搜狐，查看更多