对于人工智能行业，最近有两件事，都与百度有关，首先是微软原全球执行副总裁陆奇加盟百度任COO,这次媒体竟然高度一致看好百度，从陆奇的强势加盟，的确是百度布局人工智能公司的标志性事件。
另外引人关注的，还有在全球范围的两次的人机大战，首先是化身为MASTER的AlphaGo,在网上连胜，除了去年与李世石对战的一次平局，AlphaGo这台人工智能AI,已经把这个星球上所有的围棋高手打的落花流水。
而另一次人机大战的代表则是1月6号开始，连续三周，国内着名的科技竞技类电视真人秀《最强大脑》，以百度的人工智能机器人小度与《最强大脑》名人堂选手对决，分别在图片和语音识别上，进行了PK,最终的结果是机器人小度和人类各有输赢，三期的比分分别是：3:2、1:1、2:0.
并非是百度故意对决谷歌的AlphaGo,但是在巧合的是，这两件瞩目的人与机器的大战，不仅刷遍了朋友圈，在年末给人类进程上，留下了一些唏嘘和对未来的疑问。
面对三期次人类与机器的防守与对攻，我们从中应该看到哪些亮点？对于人工智能的未来应该怎么看？而百度和谷歌之间的人机大战的技术PK,有什么区别？
争议起：人类输了？还是机器赢了？
第一期百度的人工智能AI小度，在识别人脸上，以3:2的战绩，战胜了人类派出的“最强大脑”代表王峰。第二期人机大战的游戏规则更为变态。选手会事先听到三名合唱团团员经过加密的声音，之后要在大合唱中，从21位合唱团团员中找到这三个人。最终，孙亦廷答对了二号合唱团团员，而小度则是找到了3号合唱团团员。人机大战的第二轮，以1:1的平局告终。第三期被寄予厚望的“水哥”王昱珩在通过模糊视频影像识别犯罪嫌疑人的环节中，改选了正确答案，最终未能取得胜利。
很多人以为《最强大脑》是百度故意対飚谷歌AlphaGo,其实按照电视台的惯例，首播的节目应该是在MASTER在线大战围棋高手之前很久就已经录制完毕，且举行了新闻发布会提前预告，形成了中国人工智能AI与美国人工智能AI之间的对决，只是一种巧合，也许冥冥之中的安排。
由于最终的结果并未如很多人想象人类领先，所以有了一些争议，甚至质疑比赛的公正性，Dr.魏接受媒体次放出表示：其实，在最强大脑舞台上，大家都没有看过挑战的素材，人机双方只是知道挑战的大概项目。并且是“实时比”,至于对比比赛结果的企望，他认为：机器赢了就是机器赢了，这是科技发展的必然结果。这天迟早会到来，只是来得早和晚的事情。
MASTER是AlphaGo的升级版 小度的人脸识别要求更高
很多人把AlphaGo的围棋大战和小度的人脸识别大战相比，其实两者的区别还是很大的，甚至来说，并没有可比性。
从技术上来说，这次AlphaGo的围棋大战，还是基于概率的算法，根据资料显示AlphaGo采用的是蒙特卡洛树算法，AlphaGo的落子的规则是：在每一次落子之前，系统会计算胜率最高的落点，而这个落点的计算概率，不仅仅是统计了人类目前所有的棋局步骤的计算，而是人工智能深度学习的结果，因为人类个体一生中，职业棋手下棋的次数，与人工智能的算法计算相比，是非常少的，除了计算经典棋局的步骤，系统的深度学会还会进行自我的对手模型对弈，以计算最有优势的落点方式，所以在MASTER对局的时候，其实是不断计算的过程，计算最有优势的落点，这样的算法近乎无穷，人类的落败其实并不奇怪。
《最强大脑》的人脸识别大战，主要是基于图片和语音的识别，人脸识别的应用非常广泛，比如门禁系统、网络、金融身份认证等都是他的应用场景，目前主流的方式是1:1的方式：比如通过公安系统存的身份照片，与现实中的个体图片进行比对识别。但是更难的是基于1:N的人脸识别，这样的识别方式是必须依靠系统的深度学习，进行人的识别和身份认证。
现在的人脸识别技术还是非常准确的，但是有很多的限制，比如照片的角度、距离、亮度等等都会对识别产生影响，通俗点讲：人脸识别业务的核心是把人脸的关键特站点定位，根据不同维度的特征空间的点进行比对，如果两张照片是同一个人，则对比点是相近的。这样的比对方式，与人类的识别接近，但又不同，比如：人类对于人脸识别的过程记忆、观察、辨别再匹配，非常直接，一些显着的生物特征会直接成为结果和记忆的重点，比如脸部的胎记、是否双眼皮等等，而机器的思维方式还是进行点与点的计算分辨。
相比AlphaGo的不断深度学习，还是基于概率的算法，这好比互联网最初的黑客大战的字典暴力破解，只要计算速度够快，还是有破解的可能。但人脸识别的图像识别技术的精度和使用场景都不太一样，比如说：如果要识别某个餐厅的菜品是哪个厨师烧的，这在现在的中国来看，未来是有可能实现的：这是图像识别的未来趋势，叫做细粒度视觉图像识别，这比人脸识别的要求更高，但未来通过人工智能是可以实现的，而这次中国的人机大战的胜利的技术支持要求并不输谷歌的AlphaGo.
中国版人机大战并未使出洪荒之力
与AlphaGo穷尽谷歌云计算的强大计算能力来获取落子的结果来看，这次《最强大脑》的人机对战却并未完全使用全部的云计算能力。
根据百度深度学习实验室主任林元庆透露，这次应战的结果其实并不轻松，这次的比拼在于图片识别，考验的是模糊推理能力，而这次出场的小度，仅仅只有1个GPU在做运算支持。是的，没看错，对于这次的人机大战，百度并未完全动用所有百度大脑GPU的计算能力：所有的训练学习依靠在线，而事实比赛是在本地计算的结果，就完成了人机大战的结果。
这样的好处也显而易见：
对于计算强度的要求不高，不会占用太多的计算资源就可以实现更大的计算结果。 前置的学习过程在云端，可以不断进化升级。 1个GPU对于很多硬件的要求，在未来完全可以承载，可以移植到终端设备，如手机中，完成人工智能的强大功能。
从结果上而言，现在所有人工智能都是基于神经网络的深度学习，而深度学习的时候计算的量是很大的，以百度人脸识别的学习体量是建立在200万人像超过两亿图片的量级上的，gpu集群可以让这个训练调优过程大大缩短。
对比之下AlphaGo只能在顶级公司的服务器集群上实现，一个是对概率的极致计算，一个类似于智力的进化，从可用性而言，这次中国版人机大战还是可圈可点的。
人机大战人类落败 但也请不要悲哀和失望
《三体》对于未来的描述有：唯一不可阻挡的是时间，它像一把利刃，无声地切开了坚硬和柔软的一切，恒定的向前推进着，没有任何东西能够使它的行径产生丝毫颠簸，它却改变着一切。但同样刘慈欣也说过：没有什么能永远存在，即使是宇宙也有灭亡的那一天，凭什么人类就觉得自己该永远存在下去。
细思极恐是人类最终的命运，从“人机大战”变为了《终结者》般的人类逃亡之战，从哲学的理论上是有可能存在的，如果拿AlphaGo和小度的比赛来看，目前机器的目的是在于计算出结果，从而赢一局棋，或者是从众多图片中比对出正确的结果，这样的人工智能的发展水平还比较浅显。
人工智能最大的担忧，是机器能真实的产生自我的思维意识，也如同人类产生各种思想、欲望，而这样的思想和欲望是为了自我的生存、繁衍复制，那恐怕才是“人机大战”的恐怖之处，而人工智能早期认可的“图灵测试”的目标也是希望机器能产生这样的“智能”,但相对现有的水平而言，目前所有国家的人工智能，还是集中在数据计算方面，利用数据的算法，去计算相应的结果，虽然有相应智商的对比，但是其实还是有相对固定结果的。
比如说：从恐龙进化到鸟，这是目前科学界所认可的一个观点，这样的是基于生物体、有机物的基因变化，形成了稳定的特征，但是这样的进化是漫长的，更多的物种并未进化成功而湮灭了，生命体的有机物结构比较稳定，并且能够自我复制，但是机器想通过算法变成这样的生命体的结果无法预测，但从现有的能力来看，几乎不可能。
还有一点，目前人工智能能完成和替代的工作都是相对简单和有标准答案的，比如工业机器人代替了人工进行电子元件的焊接，精度更高速度更快，这也是正常现象，并不太涉及到众多的社会伦理的挑战。
AlphaGo和小度的人机大战，更多的是给我们演示了人工智能在基于人类可以看到的生活场景的应用展示之一，技术变的强大意味着人类自身的强大，从人类历史而言，还是在宇宙爆炸时代的短短一瞬间，也是地球历史的几分钟生物进化历程，当代人类比100年前看到的、体验的和可以预见的未来，只会越来越好，对于人机大战的结果，对于中国人而言更是值得高兴的事儿，中国版人机大战是处于世界领先水平的。
如果从比赛结果来看，是机器暂时取得了领先，从目前人工智能发展的阶段来看，人工智能还是初级阶段，表面上的机器赢了，其实还是一群人类科学家的科研结果，其实也是表示了AI还在向人类学习，并不意味着人类输了或者受到了威胁。对于新新事物，人类一直在恐惧：近代人恐惧拍照片，以为可能会被“摄取魂魄”,恐惧火车的巨大轰鸣，还恐惧可能撞死人的汽车，但时代一直改变，人类也在不断适应，所以留给人类反思的并不是威胁，而是如何面对快速到来的人工智能时代，如何更好的发挥自己的能力，更好的发展以及更好的生存。
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