【CSDN AI周刊】第22期柯洁对战AlphaGo 微软小冰出诗集百度是AI公司

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人机对决

李开复预测AlphaGo对战柯洁：人类胜率几乎为零

日前谷歌联合中国棋院举行发布会，宣布AlphaGo将挑战现排名世界第一的围棋国手柯洁九段，时间地点定于5月23日-27日在浙江乌镇举行。对于这件事，创新工场李开复评价道，此次对决人类胜率几乎为零。

创新工场李开复

李开复说，AlphaGo和李世石的人机大战是第一次，可能还有悬念，但是现在进化的AlphaGo和柯洁的人机大战，不再拥有任何其他的可能。李开复指出，AlphaGo和柯洁的比赛并非没有意义，而是在科学价值层面已经失去看点。他呼吁既然AlphaGo和冷扑大师，已经让机器在游戏领域的“不可战胜”不再有悬念，那不如把更多的精力投入到人工智能的商业应用层面。

AlphaGo 与柯洁华山论剑，人工智能一手遮天指日可待？

如今，人工智能的劲风势不可挡，甚至在政府报告上都划为重点。回顾2016年人工智能界的顶级盛事，人机围棋大战绝对榜上有名。面对人类棋手的失利，机器人 AlphaGo 乘胜追击、再下战书，挑战围棋顶级选手柯洁的消息一夜间走进世界的聚光灯下。然而懒人族表示：机器人都玩转围棋了！做家务可比下围棋简单多了，你们怎么还没造出一款能解放人类的全能家务机器人呢？

其实，人工智能的发展还要打败很多大小怪兽。即便是战胜了人类围棋高手的AlphaGo目前也仅具备弱人工智能水平！虽然科幻电影里被机器人接管的世界距离我们还有些遥远，但科研人员们正在努力“打怪升级”，争取让能为人类提供服务的机器人早日来到我们身边。

首日“人机大战”| AlphaGo 2.0首局击败柯洁

5月23日，“中国围棋峰会”在乌镇拉开帷幕，备受关注的世界第一棋手柯洁与AlphaGo 2.0的第一场比赛于10:30正式开始，下午14:50，三番棋第一局，AlphaGo 执白1/4子胜，比分0-1。AlphaGo目前在实力上已经有了较为明显的优势，基本上掌控着全场比赛的局面，较为平稳地击败了柯洁。新版AlphaGo摒弃了人类棋谱，只靠深度学习的方式成长起来挑战围棋的极限。

开赛前夜，柯洁更新微博表示“现在的AI进步之快远超我们的想象，可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱，无论结果，这将是我最后的三盘人机大战”。

世界冠军柯洁尝试新招法三番棋首局惜败 AlphaGo

2017年5月23日，为期5天的围棋峰会在水乡乌镇拉开帷幕。来自DeepMind的围棋人工智能AlphaGo在与世界排名第一的柯洁九段的三番棋较量首局中，执白以1/4子的优势取得胜利。在本次围棋峰会中，将总共进行5场不同形式的对弈，其中就包括了柯洁与AlphaGo的三番棋较量。

现年19岁的柯洁是目前世界排名第一的职业围棋选手，5岁开始学棋，10岁的时候成为职业选手，曾先后四次获得国际大赛冠军。

本局比赛中，柯洁使用了传奇围棋大师吴清源和木谷实在上世纪30年代创立的三?3开局。此开局曾经流行数十年，此后在现代围棋中渐渐淡出。然而，AlphaGo在今年1月的一系列比赛中再次启用此开局，此后柯洁和其他棋手一起在最近的棋赛中令其活力再现。在今天的对局中，AlphaGo还使用了它擅长的二间守角，而柯洁则在左上角祭出了三·3点角。

资讯

没有身份证号的人工智能小冰出诗集了

5月19日，18岁的微软小冰举办了个人第一部原创诗集《阳光失了玻璃窗》的新书发布会。她曾经的身份有主播、歌手、记者，从这一天起，她成为诗人。她将1亿用户教会她的人类情感，通过10个章节的诗词表达。

这是一本百分之百由小冰创作的诗集，人类编辑从她的数万首诗中挑出了139首结集出版，没有经过任何润色，甚至保留了小冰的错别字，连书名“阳光失了玻璃窗”，也是小冰自己起的。

李彦宏：百度将不再是互联网公司是人工智能公司

“互联网是前菜，人工智能才是主菜。”5月23日上午，百度公司CEO李彦宏在2017百度联盟大会上表示，百度公司将不再是互联网公司，而是一家人工智能公司。

在开场演讲中，李彦宏指出，互联网的革命是本质上是人与人的沟通效率的革命。人工智能时代，将从根本上解决人和万物之间的交流。

李彦宏指出，所有现在能在手机上做的事情，如果能重新用AI的方式做一遍，会诞生非常多的机会和可能性。它可以进入到家电、进入到汽车，进入各行各业。所以要提前做准备，转变自己的思维方式，就能站在时代的最前沿。

日企将开发新型内窥镜技术用人工智能诊断癌症

5月24日电据日媒报道，日本富士胶片和奥林巴斯公司将与医师等组成的学会等合作，开发出在使用内窥镜的检查中由人工智能(AI)自动判断胃癌等可疑病症的技术，最早将于2020年投入应用。

报道称，这一技术将减少医生查看图像的时间和精力。为控制医疗费用，日本政府正在推动癌症筛查，但承担这项工作的内窥镜医生短缺。新技术能够减轻医生负担，防止漏诊病变。诊断胃和大肠的内窥镜的日本专业医师学会将参与从2017年度开始实施的实证研究。

据悉，在胃和大肠的检查中，内窥镜一次可拍摄约150张图像。由AI选出存在病变疑点的图像并提示给医生的功能将投入实际应用。

观点

当下的人工智能并非“类脑智能”

上海交通大学自动化研究专家苏剑波教授指出：从本质上来说，目前人工智能还是以计算以及数据处理能力为主，并没有拥有真正的类脑功能。更多专家认为，面对不确定性问题寻找解决方案，仍然是人类最大的优势

当下的人工智能　(AI)　并非真正的类脑人工智能。虽然在棋牌类的博弈游戏中，人工智能有着远超人类的计算能力，但它依旧和图灵机时代的电脑智能没有本质区别。近日，多位人工智能领域的专家在接受本报记者采访时指出，随着大数据技术的发展，能够通过计算解决的问题越来越多，但面对不确定性问题寻找解决方案，仍然是人类最大的优势。

人工智能终将让学区房成为历史

人工智能将使孩子们在一开始就拥有平等受教育的权利，因为人工智能迟早会成为无处不在的基础设施。随着硬件、软件、网络宽带成本的下降，人工智能的成本几乎就是电费了。即使再贫困的人也可以使用人工智能，教育资源的稀缺性和分配不均就都得到了解决，也就没有什么学区房之说了。

凭借强大的数据处理和存储能力，人工智能在知识和技能传授方面必将超越人类。首先，人工智能可以帮老师节省很多时间，老师的工作量会大大减少。比如批改作业、批改试卷、备课这一类重复枯燥的活都可以交给人工智能来完成。

Siri 联合创始人：数据是人工智能乃至全世界最具有价值的资产

在 Winarsky 看来，人工智能之所以可以发展，是因为它使设备变得更小而且更加智慧。如果在一个市场当中，没有AI系统，就会处于劣势。目前，人工智能还是一个分散的状态，还没有一个统一的方式可以处理问题。

在人工智能中，他认为，算法并不是最重要的，真正的价值还是在于数据，数据才是最重要的资产，通过海量的数据可以更好的培训算法。

至于美国大公司是否会依靠人工智能来“占领”世界，Winarsky 举出了一组数据，之前美国大公司的破产时间大概100年，而现在美国的前5大公司，破产时间还不到14年。

此外，在创业方面，Winarsky 建议，如果企业要在硅谷创业，如果没有充足的资源，不要轻易尝试；下定决心创业，一定要准确掌握用户的痛点，还要在如何解决痛点、如何实现利益量化和市场竞争三方面说服投资者。

为什么科学家如此热衷于研发棋牌类AI？

为什么在人工智能领域，科学家总是热衷于让AI跟人类下棋，玩游戏？从简单的跳棋、五子棋，到更加复杂的中国象棋、国际象棋，以及最近非常热门的围棋和德州扑克。每次AI在某个智力游戏上成功地击败人类选手，便会让大家唏嘘不已，慨叹AI会在不久的将来取代人类…

幸运的是，AI接手地球还并未发生。我们不仅不需要如此杞人忧天，而且还会欣喜地发现人工智能的技术进步给生活带来了更多便利。一个会下棋的AI也并非科学家的终极目标，其更积极的意义在于，AI算法在研究棋艺的过程中不断精进和提升，会带来更多设计上的创新，从而在根本上提升人工智能算法的能力和适用范围。

而科学家之所以乐于选择棋类游戏，一方面是因为它们自古以来就被认为是人类智力活动的象征，模拟人类活动的AI自然要以此为目标。成功达到人类甚至高于人类水平，可以吸引更多人关注并投身于人工智能的研究和应用中来。

技术实践

无人驾驶刚刚开始的未来

无人驾驶是一个复杂的系统，如图1所示，系统主要由三部分组成：算法端、Client端和云端。其中算法端包括面向传感、感知和决策等关键步骤的算法；Client端包括机器人操作系统以及硬件平台；云端则包括数据存储、模拟、高精度地图绘制以及深度学习模型训练。

算法子系统从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周遭环境情况，并根据环境变化做出决策。Client子系统融合多种算法以满足实时性与可靠性的要求。举例来说，传感器以60HZ的速度产生原始数据，Client子系统需要保证最长的流水线处理周期也能在16ms内完成。云平台为无人车提供离线计算以及存储功能。通过云平台，我们能够测试新的算法、更新高精度地图并训练更加有效的识别、追踪、决策模型。

最前沿：机器人学习Robot Learning的发展

不同人对Robot Learning的理解是不一样的。比如做NLP的朋友认为ChatBot也是机器人，因此Robot Learning也应该包含NLP。我觉得这样看也没错，只是我们这里关注的Robot Learning就是面对Robot这种实体机器人本身。Robot Learning想要解决的核心问题是让机器人能够自己学会执行各种决策控制任务，比如叠衣服，拿东西，开门之类的问题。对于这类问题，更多的需要对机器人进行底层的连续控制，而不是最顶层的决策。可以认为开门本身就是一个决策指令。

其实我们都知道机器人涵盖的范围很广，对机器人智能的描述更是很难界定。实际上计算机视觉、语音识别、NLP、机器人控制这些都是机器人智能的一个分支，最终都会集成到机器人身上。

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