谷歌“AlphaGo”和韩国棋手李世石的人机大战尘埃落定，但人工智能的进化之旅才刚刚启程。人类为何要研究人工智能？人工智能会不会有一天超过人类成为“超级智能”？我们应该以什么样的心态来看待人工智能的突飞猛进？
“阿尔法狗”用3000万局“自我对弈”数据来训练，靠的是“题海战术”
人机围棋大战引人注目，展示了人工智能惊艳的一面。
阿里云人工智能业务总监初敏博士认为，如果看一下背后的技术原理，AlphaGo其实也不是那么神秘，本质上与约20年前战胜国际象棋冠军的“深蓝”计算机一样，是一个超大规模的搜索问题。有所不同的是AlphaGo采用了当下非常热门的深度神经网络，以及深度神经网络跟蒙特卡洛树搜索算法的结合。AlphaGo能成功的秘诀在于强大的计算能力和大量的训练数据，互联网的普及也把大量围棋对弈的过程和棋谱电子化了。
专家介绍说，人工智能的核心是机器学习技术，通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从上世纪80年代末以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层学习和深度学习。深度学习是机器学习的一种，本质上就是人工神经网络。它模仿人类大脑行为的神经网络，更接近于人类的学习方式。初敏说，深度神经网络最初是在语音和图像两个领域获得很大成功，目前正被用于更广泛的领域。AlphaGo的成功再次证明深度神经网络强大的学习能力。
无人驾驶汽车也通过传感器实现对环境信息的理解，依赖精确的地图来确定位置。
初敏说，通过计算得到的让人感受到“智能”的技术都属于人工智能的范畴，比如网购时都会体验到的广告和智能推荐，在使用智能设备时会用到人机语音交互、图像识别、视频理解等等，都是人工智能的成果。未来会有越来越多人工智能应用的场景，包括疾病辅助诊断、智能交通、金融量化分析等等。作为人类智能延伸和辅助的角色，人工智能研究的成果将广受欢迎，会散布在生活的方方面面。
人工智能的发展已是大趋势。初敏认为，互联网把人和物都连起来，把所有活动都数字化。有了这个基础，“大数据+云计算”必然促进人工智能技术进入高速发展阶段。这个趋势今天已经非常明显了，而且正在加速发展。
研究人工智能的目标不是让机器完全取代人，更应关注人工智能的“工具”属性
过去的二三十年，人工智能已经在很多方面超越了人的能力。科学家们致力于用人工智能帮助人类，延伸人的能力。专家认为，可以说只要是目标明确的任务，人工智能技术都很有潜力，但还不能也不需要把人工智能跟“类人智能”等同起来。
初敏说，近年来人工智能在模仿人类的感知能力方面有了较大突破，在语音识别、图像识别等问题上有了长足进展。但在更复杂的认知层面，例如对于语言和图像的理解、逻辑推演等方面距离人类还有很大的差距。人工智能之所以会让部分人感到恐惧，最主要是联想起科幻作品里的 机器人 。科幻往往把机器“拟人化”，而今天已经成功应用的和大批科学家致力于研究的人工智能技术，其目标并不在这些方面。
初敏认为，把丰富的人工智能技术及应用跟一个完整的人比较没有太大意义。我们研究人工智能的目标也不是让机器完全取代人。正如汽车超越了人类的奔跑能力，飞机扩展了人类的飞行能力，今天人工智能已经在很多方面超越了人的能力，
