2被浏览511分享邀请回答8添加评论分享收藏感谢收起写回答围棋人机大战：智能化大战是开始还是结束
今天一大早，“人机大战”的话题就牢牢地霸占了各大媒体和社交平台，一个是不太为人所熟知的小伙子，一个是没见过的机器人，就在今天他们相遇了，相爱谈不上，倒是可以称得上世纪相杀。这一场博弈，既赚足了全球的关注，又引起了万家之言。不管怎么说，遇上了就得战斗，输赢不说，最起码得为看客们提供点谈资吧。
今天，“李世石VS谷歌AlphaGo人机大战”在韩国首尔拉开战幕，这场对决不亚于1997年那场深蓝击败国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战。如果 AlphaGo 胜出，这意味着人工智能真正里程碑式的胜利。也有人说，即使这次机器会输，但在将来一定赢。
其实，这场一定会有“输赢”的对决，不论谁输谁赢，都将成为话题，吸引更多人关注人工智能(AI)。
什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为 AI）其实就是对人的意识、思维的信息过程的模拟，而人工智能机器人就是像人类一样具有自我意识的机器人。它是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论及应用系统的技术科学，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是计算机科学的一个重要分支，是一个极富挑战性的科学领域，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等，是一门包括十分广泛的科学，今天我们就来着重聊聊它其中一个重要分支——人工智能机器人。
虽然计算机为 AI 提供了必要的技术基础,但直到 50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。Norbert Wiener 是最早研究反馈理论的美国人之一，最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器，它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度。这项发现对早期 AI 的发展影响很大。
第一代机器人：示教再现型机器人
这类机器人是通过一个计算机来控制一个多自由度的机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以根据人当时示教的结果，再现这种动作，该类机器人的特点是它对外界的环境没有感知。
第二代智能机器人：带感觉的机器人
这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉。比如：力觉、触觉和听觉，来判断力的大小和滑动的情况。
第三代机器人：最高阶段智能机器人
理想中所追求的最高阶段——智能机器人，只要告诉它做什么，它就能完成，目前的发展还是相对的只是在局部的概念和含义。从现实的角度讲，人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来如电影中人工智能机器人的出现，并非天方夜谭。
近期大公司对人工智能的研究与分析
人工智能越来越引起人们的关注，尤其是大公司的关注。IBM、Google、Facebook 和百度等国内外科技巨头们纷纷加强自己在人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一 Geoffrey Hinton 加入了 Google，Yann LeCun 加入了 Facebook 担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng（吴恩达）加入百度负责深度学习研究院等。
2015年， IBM开发出能感知情绪的机器人和能识别对话的机器人。主要依靠 IBM 自有的庞大数据库，并通过机器的自我学习能力，从而达到目前的效果。
Facebook 在纽约、硅谷和巴黎建立了人工智能实验室，致力于研究如何让电脑理解用户发布在信息流中的动态，这样就可以把你分享的内容传递给那些对此感兴趣的人。
Google 作为 AI 行业的带头人，一直走在 AI 行业的前列，此次与围棋冠军较量的 AlphaGo 也出自 Google 之手。Google 也不断在 AI 领域招兵买马，扩张疆土。
作为顶尖的科技公司，苹果公司当然不能缺席 AI 领域。近期，苹果收购了可利用人工智能技术识别面部表情进而解析人类情绪的 AI 公司Emotient，希望利用 AI 来实现其品牌承诺：提供尽可能好的用户体验。
事实上，人类对人工智能的研究和测试，是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，都是人类对自身的不断认识和挑战。
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&从围棋人机大战谈机器人医生
从围棋人机大战谈机器人医生
最近由谷歌公司发明的阿尔法狗机器与围棋界的顶尖高手韩国的李世石进行世纪对决，令众人大颠眼镜的事情是一连三场比赛李世石兵败如山倒，一局未胜。有人哀叹人类会被机器打败并统治，有人欢呼这是人类智慧的又一高度。这三场比赛中我只看了第二场，粗看机器人似乎也并没有走出什么非常夸张的棋，听说它的选择是根据胜率而并非所谓的感觉。机器与人最大的区别有人说是它犯错误的机率很低，不会受情绪和心理波动的影响，总是表现得很冷静。&&&& 我是一名医生，也是一名围棋爱好者，我的围棋是从小学三年级由我的爸爸教我的，很多年来我从未想过在围棋的竞技中，机器能赢得人类，即使是在上个世纪末国际象棋比赛中深蓝战胜了人类，我依旧认为围棋是很难战胜人类。原因是围棋与象棋和国际象棋不同，它的走法不受规则的限制，比如象棋马走日、象飞田；其次是它的棋盘要大得多，19*19总共361个位点，原则上它是可以有2的361次方的走法。而有数学说其实是有10的171次方，这是一个无法形容的数字，理论上说自围棋发明至今，人类还没有出现过2盘一模一样的棋盘变化，甚至永远都不可能有。人类的智慧在围棋中也体现的淋漓尽致，因为每一步变化棋手都要想到之后数十步的变化，这对人的运算能力、分析决策能力、判断能力和纠错能力和临场应变的训练是非常强大的。以往的计算机是难以做到的，所以以往在电脑上即使是最强大的的软件我也轻松击败。&&&&& 说了这么多，那么和机器人医生有什么关系呢？记得一年前有一次学术会议上，有一个我很敬仰的专家说他不相信网络医疗，不相信网络看病诊疗，因为网络上你不能亲自和病人交流因此有些重要的信息可能提取不到，其次不能亲自，因此不看到病人不敢轻下结论。这一点我也深有同感，很多时候看到病友们发给我的内容，可能你感觉我只能写这么多了，你应该能给我一个判断了吧。但其实我一看能够回答上来的实在有限的很，因为提供的内容太少太少了。单是一个咳嗽的描述其实需要很多定语的，如发生的时间，与进食的关系，诱因和缓解因素，严重程度与体位的关系，持续的时间，伴随的症状。大家可以对照一下，如果没有专业的训练是难以描述清楚的。同样以往在我们传统的意识里，常常会认为越老的医生水平越高，因为他见的病人多经验越丰富，因为临床医学是一个实践性很强的医学。&&&& 但是现在有很多情况正在发生着变化，随着几个世纪特别是近半个世纪以来人类在影像学技术、实验技术、信息化技术等领域的突飞猛进，我们已经进入了从简单物理诊断到多方位多角度诊断疾病的时代，我们对于疾病认识的深度不断加深，有些检查特异性已经非常高，只就使我们的诊断水平到了一个很高的起点。这个时候以美国为始端的机器人开始运作可以帮助临床医生更快更好地诊断疾病并制定最佳的治疗方案。不过大家千万不要以为这是什么天方夜谭的事情，其实机器人医生是在这么多年来长期大量临床实践的基础上，积累极为庞大的数据基础上进行的，它体现了现代医学越来越科学化系统化，体现了人类对自身认识综合体现。&& 举一个例子肺部孤立性结节，这个我在网站上也有多篇文章，只所以对这个话题感兴趣不仅是因为在临床实践中有大量病人有这方面需求，也是因为曾有初中同学的姐夫肺部结节，我预测是良性而患者仍被当地医生判断为恶性而挨了一刀。上个世纪九十年代美国梅奥诊所就曾经做出数学模型来预判结节的性质，此后又陆续有日本、中国等模型出世，这些模型的诞生让我们对结节的性质判断上有很大地提高，减少了对良性结节手术不必要干预，也能避免恶性结节的漏诊。还比如有些病具有很强烈的影像特征，对于见过这个疾病有经验的医生而言是很容易诊断出来的，如肺泡蛋白沉积症和病，但对于从未见过的医生而言是很困难的。那么如果我们的电脑能通过从它海量的资料库中帮助我们识别，不就能提高我们的水平减少病人的弯路了吗？&&&& 再说治疗决策的事情，多年前我曾经看过一本美国哈佛医学院编写的医疗决策方面的书，里面有详细介绍决策树的内容，这方面我们国家的医生对此了解的非常少。例如的问题，去年美国医学会杂志的研究表明有70%的患者是不需要开刀的，这可能对很多人的既往认识都是很大的冲击。我们每年的大量临床研究都在成为临床证据被编入英国医学会的《临床证据》这本书中，作为指导我们治疗的指南。而计算机在这方面具有很大的优势，其实现代医生平常日常实践中也会经常要看指南来进行医疗实践的。&&&& 有人说是不是机器人医生到来了，医生们就要失业了，我不这么认为，且不说临床实践还需要医生的询问病史查体这些短期内机器人还短期内达不到，即使将来能够通过设定程序做到这一点，不要忘记这些程序也是人们在临床实践中获得的，并且存在着一定程度的偏差的。不过作为医生我认为持续地继续教育和自我学习能力将来未来医生的核心竞争力，我们这些年来各项实验室检测手段和影像技术和药物的更新明显比以往更快了，我们知识的更新速度也加快了，为了不被这个时代所抛弃，我们需要迎头赶上。我们不要也不会被机器所奴役，而是更好地利用它们来造福人类。& &
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& 中国围棋第一人失败：人机大战人类必输
中国围棋第一人失败：人机大战人类必输
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