去年3月，AlphaGo凭借着与李世石对弈并取得五局四胜一夜成名，它向世界证明了AI技术的进展，让更多大公司、创业者、资本投入到AI热潮之中。未及一年，AlphaGo升级版出现，Master低调地与中日韩三国顶级棋手展开60场对决并且全部获胜。

　　Master在过去近一年的时间里得到了更多的训练、同时不断优化算法，棋艺与日俱增，比它的上任AlphaGo精湛许多。并且它还在夜以继日的学习改进，而人类棋手则要吃饭、睡觉和过日子，再结合可无限扩展的计算集群，在围棋这件事情上，人类再也不会有机会赶超Master了——今天如果有人要去跟Excel表比拼数据处理能力尤其是加减乘除这类函数计算，开奖，恐怕会被视作是大战风车的堂吉诃德。

　　在围棋这件事情上的人机大战已经结束。不过，在AI领域的人机大战还在继续。几乎在Master获得五连胜的同时期，中国在人工智能上投入最大的科技公司百度宣布加入人机大战，与下棋不同的是，这场人机大战的形式是百度的“小度”机器人参加江苏卫视“最强大脑”第四季，所面临的选手是在观察力、记忆力或者听力某个特定能力上出众的“最强大脑”选手，进入最终脑王争霸赛是其目标。

　　小度人机大战要证明什么？

　　2016年，AlphaGo在围棋上战胜人类，以及今天Master再度碾压人类则表明，在AI尤其是深度学习技术上，人类迎来一个新的临界点。而与围棋相对规则清晰，输入明确不同，小度参加人机大战跟2011年IBM的“沃森”参加智力问答挑战节目《危险边缘》更像：都是开放式的挑战，但是比纯粹的问答挑战又要复杂很多。

　　小度将会迎来的是识别人脸、倾听语音这些节目组根据人类选手的特长而定制的挑战项目。不论是图像还是语音技术对机器来说，复杂度并不比战胜人类棋手低。在Google主导过“猫脸识别”的吴恩达现已担任百度首席科学家，其在赛前接受媒体采访表示：

　　在这次比赛中，我们选择的竞赛项目对于机器来说非常非常困难，涉及到人脸识别、语音识别等，但事实上这些对于人类来说却相对容易。人们可以通过直觉来进行很好地判断，比如见到一个人，你不假思索就能认出他是谁。但是机器必须从大量数据进行训练，有些项目中甚至需要识别不清晰的、老旧的照片，所以我认为这对于机器来说是个巨大的挑战。

　　除了算法本身的难度之外，百度工程师还需面对不同的挑战项目让“小度”进行有针对性的学习，再加上节目现场灯光等环境因素带来的巨大不确定性，所以这一次小度的胜算在我看来将比AlphaGo要低一些（AlphaGo还没开赛我就押其全胜），就算取胜百度也要投入大量的人力物力财力。

　　如果说AlphaGo以及Master证明了人类的AI算法和计算力已经到达一个临界点的话，小度机器人参加《最强大脑》的挑战，则有望证明人类不只是在算法层面取得进步，而且在应用，尤其是图像、语音和自然语言处理这几个基本应用技术上，做到让机器与人类逼近，百度深度学习研究院主人林元庆也表示，参加人机大战，“打败人类不是目的，希望演化出很好的技术服务人类。”

　　从《Nature》封面到全民关注

　　因为AlphaGo的算法设想与构建具有里程碑意义，对科学家最神圣的《Nature》杂志刊发了AlphaGo相关的研讨文章，并且两次将其送上封面，这对于AlphaGo团队来说，就跟战胜围棋选手本身一样荣耀备至。当然，人工智能界对此也欢欣鼓舞：人工智能作为一项新兴的科学、工程与社会研究挑战，正在得到主流科研学术界的认同与支持，这些动向意味着更多人才和资源会涌入AI领域。

　　不过，AlphaGo战胜人类棋手，对于大部分消费者来说，并没有直接的影响：我们的爸妈，或者圈外人士，恐怕还不知道AlphaGo怎么读呢，这一事件对于大众最直接的影响恐怕是，给孩子报围棋兴趣班的妈妈多起来了。