所以，我们可以意识到，棋牌类游戏，对于人工智能而言，是一种早期的演练。或许它能够让游戏更有趣味，会挑战专业棋手的价值，会引发很多人的思考和恐惧，但是，AlphaGo，或者说DeepMind，它的最终目标不仅仅是下棋。DeepMind的最终目标，还是智能助手、医疗和机器人等领域。

谷歌现在有两套人工智能系统，包括谷歌的机器学习开发者工具TensorFlow，以及DeepMind的AlphaGo系统，AlphaGo未来将计划应用在医疗看护、自动驾驶车等部分。

在乌镇的人工智能峰会上，Alphabet 董事长 Eric Schmidt谈到机器学习和人工智能引领了“智能时代”的发展，他表示：“神经网络和深度学习的爆发是我所经历过的最大变革”。他还表示，这些新技术不仅提升了日常的生产效率，更为企业带来了无限机遇，尤其是在“医疗、交通以及政务”等领域。而谷歌的各项AI研究成果，也在这场交流中向国内观众做了完全的展示。

比如机器学习在消费产品中的应用，包括 Google Photos以及Gmail。以 Google Photos最新版本为例，通过机器学习技术，可以将照片中的雨滴去除，并为照片添加滤镜，使其拥有与知名艺术作品一般的效果。

还比如，如何利用电脑工具帮助缺乏医疗资源的国家更广泛地进行眼疾诊断，这其中就包括了印度。印度拥有13亿人口，总计缺少 127,000 名眼科医生。Google 的机器学习模型诊断眼疾的准确率，甚至略微高于一些通过美国认证委员会认证的眼科医生。这个技术还有很大的潜能可以应用到其它疾病的诊断，例如斯坦福的研究者近期已经开始使用 TensorFlow 利用图像进行皮肤癌的诊断。

TensorFlow 是现在 GitHub 上世界第一的机器学习知识库，其使用增长率远远高于其它同类型平台。比利时公司Connecterra 就将TensorFlow 应用到了牧场当中，而澳大利亚的研究者则将此项技术用于判断海牛种群的健康状况。

Google 翻译也用到了TensorFlow。随着神经网络机器翻译的引入，翻译结果有了显著提高。同时，结合了“计算机视觉”使得 Google 翻译 App 能够利用手机摄像头进行即时图像翻译，这项功能正是通过TensorFlow 在移动设备上的版本来实现的。在文艺领域，还有“Portrait Matcher” ，一个可以利用摄像头将你的面部特征与类似艺术品匹配的功能。

柯洁战后说：“未来是人工智能的。”而人工智能，终究是人类所开发的。

暂时我们也不必担忧，人类将被机器所完全取代和统治。李开复的答案是，人工智能目前只有在符合以下三个前提的领域里，将全面战胜人类：第一，有海量的数据；第二，数据有标准；第三，单一领域。

在前不久的IT领袖峰会上，李彦宏也说：“强人工智能时代，也许永远不会到来。”

也许，机器并不值得我们去恐惧。但真正可怕的事实，其实是，我们并不知道，人类会将它推向哪一步……

*本文系黑智（ID：VR-2014）授权i黑马发布，作者杨洁。内容仅代表个人观点，不代表i黑马立场。如需转载，请联系原作者获取授权。

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