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：

　　1.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。

　　2.前置的学习过程在云端，可以不断进化升级。

　　3.1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。