在围棋人机大战五场比赛中，谷歌开发的人工智能AlphaGo（阿尔法狗）战胜韩国棋手李世石，总比分4：1，虽然阿尔法狗在第四盘输了，也...
在围棋人机大战五场比赛中，谷歌开发的人工智能AlphaGo（阿尔法狗）战胜韩国棋手李世石，总比分4：1，虽然阿尔法狗在第四盘输了，也有研究者不懈地寻找它的漏洞并且预测成功，但很多“不明真相群众”还是惊呆了，看到人类顶尖围棋高手输给了“一只机器狗”，以为人工智能真成精了，甚至惊吼“终结者”时代要来了（不过我感觉大家吼得好爽的样子呢）。
段子归段子，阿尔法狗的具体算法很多人不了解，有些情怀深厚的人士还有模有样讨论了一番诸如机器能否胜过人类、人类精神比人工智能优越在哪里一类问题，答案是人类优越，理由是机器远远没有产生自我意识，阿尔法狗是追求卓越摒弃利益的古典人性回归之类巴拉巴拉，这类说法的问题除了不懂科学，还在于把机器和人类对立了。围棋因为具有一种对弈形象，让人觉得人工智能是和人类相对的，其实不然。人工智能不是一天炼成的，主流人工智能其实在初始开发基因里就是和人结合，互相强化，机情四射。
诚然，在围棋游戏中人工智能将战胜大部分人类，但这种“对抗”是假象，是因为围棋游戏本身设定了对抗。阿尔法狗的技术同样可以用在各个非对抗性行业。比如安防行业，笔者不久前去参观过苏州中德宏泰电子科技股份有限公司的社会治安监控系统。我本以为安防就是摄像头加视频存储，没想到现在的视频监控也采用了机器
深度学习——工程师们用大量图片加上深度网络神经学习来训练机器识别各种图片。
海量图片识别训练下来，人工智能能够识别模糊的车牌照片，能够通过车身照片准确判断车型。它甚至能比对人物照片，如果摄像头拍到一个人，系统查询数据库，能够把照片和此人在公安系统中的身份证准确匹配起来。优化的搜索技术则能做到在几十亿的数据中做到秒级出结果的能力，我现场随手试了一下
车牌号模糊搜索，结果真是惊人。
这种技术用于公安系统，就可以大大提高破案效率，要知道以往公安干警依靠肉眼去识别大量视频，仅仅这一项繁重工作每年就导致多起工伤。想想，就算是鉴黄师也会厌倦海量AV的啊，何况用肉眼从海量视频里寻找一块车牌画面，每年都有干警因为劳累牺牲，看海量视频就是罪魁之一。现在的安防视频搜索技术已经可以把视频语义话，像检索文字一样检索视频，这都要归功于机器学习技术。
总之，我觉得有时间对着阿尔法狗抒发情怀，不如花点时间学习一下怎么把一件事情办好的，学习人工智能也就是学习我们自身，相信人类，相信人工智能，相信我们的努力可以让人类的未来总是美好比苦恼更多一些！
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