“人機大戰第二季”大幕即將拉起， 是“常勝將軍”AlphaGo“碾壓”世界圍棋第一人柯潔？還是“人類代表”最終技高一籌？50余位元兩院院士和國內外智慧製造領域專家、學者齊聚第三屆廣東院士高峰年會。 思客在此次高峰年會上舉辦了一場“智慧製造與工業大資料思客會”， 周濟、鄔賀銓、李國傑、李傑等多位院士、專家對當前人工智慧發展和未來趨勢也進行了介紹。 當這些“最強大腦”同台， 他們會如何圍觀新一輪的人機大戰？
AlphaGo可以贏人類， 因為它的思考路線和人類不一樣
李傑（美國辛辛那提大學IMS主任）：
為什麼AlphaGo可以贏人類， 就是它的思考路線和人類是不一樣的。 一般來說， 當人遇見前所未見的情況， 就會不知道如何反應， 但人工智慧不是這樣。 為什麼人工智慧變得更加有智慧？為什麼李世石會輸？是因為AlphaGo的思維模式不同于正常人類的思維模式。 像實現無人駕駛的人工智慧，
這就是為什麼我們現在要做工業大資料， 因為資料可以告訴我們人不知道的問題。 工業大資料的目的在於如何在製造與工業系統中， 利用感測器和現有資料，
什麼時候踢贏皇馬， 就說明人工智慧發展突破了
鄔賀銓（中國工程院院士、廣東院士聯誼會會長）：
去年AlphaGo和李世石的對決中， AlphaGo在總盤數上贏了李世石。 據我瞭解， AlphaGo收集了世界上已經知道的圍棋棋譜， 但李世石也收集了， 兩者這樣相比， 都沒什麼特別的優勢。 但是AlphaGo的優勢在於它通過自我對弈， 產生了3000萬盤圍棋棋譜， 而李世石是怎麼樣也找不到這麼多棋譜的， 所以說AlphaGo戰勝李世石是註定的， 因為它也很深入地研究了李世石的棋譜。
圍棋雖然說每一步之後都有很多走法， 但是規則性是很明顯的。 AlphaGo實際上是窮盡了所有的可能性， 它戰勝李世石不足為奇。 它跟柯潔的比賽， 在我看來也許柯潔的水準比李世石高， 但他能不能達到AlphaGo那麼高的水準， 我還不敢說。 我不能給柯潔洩氣， 但是他要用一般個人的智商去對付AlphaGo這樣集體智慧力量的結晶， 顯然是有困難的。 如果柯潔贏了， 就表明AlphaGo還有很多可以改進的地方。
我也曾經跟穀歌一位負責研究技術的高層管理者說過， AlphaGo下棋贏過李世石不算什麼了不起的成就， 什麼時候你組織11個機器人組成的足球隊踢贏皇馬了， 就說明人工智慧的技術發展得很可以了。 因為人工智慧對付一個人的時候， 比較簡單， 互相配合對付11個人就不好辦了。 足球儘管有規則， 可是每一腳踢到哪裡， 是沒有規則的， 所以在比賽中才有很多變數。
AlphaGo贏不贏柯潔不重要， 我們要考慮更難的比賽
李國傑（中國工程院院士、曙光資訊產業股份有限公司董事長）：
人工智慧已經有60年的歷史了， 從去年AlphaGo下圍棋贏了人為標誌， 應當說人工智慧進入了“秋天”， 真正到了收穫季， 過去很多解決不了的問題， 現在可以解決了。
我講一個案例，現在國內有一檔節目叫做《一站到底》，我看到搜狗的一位負責人寫了一篇文章，才知道搜狗公司做了一個叫汪仔的機器人，讓它在節目中和人類比拼理解和判斷。搜狗汪仔超越了識別能力，能聽、能說、會看、會思考，可以在幾個毫秒內，從海量資料當中檢索出資訊，接著思考、推理，然後快速搶答，最終戰勝“人類代表”。這個例子說明人工智慧可以幹成很多事。但目前為止，它能幹成的最成功的事還是圖像識別、語音辨識，另外就是做一些預測，比如說分析用戶、給用戶畫像、精准推銷、信用評級等。
應該說，人工智慧還沒有像大家想像的那樣已經超越了人類，比如很複雜環境下它很難做準確判斷，問題比較確切的情況下才能處理好自己的任務。人工智慧前景非常大，但是也沒有達到一下子把所有人都替代掉的程度，有些工作還是適合人做。人工智慧應該有一個發展的過程，我們既要樂觀，但是又不能夠把它說得神乎其神。
如果比賽的規則是固定的，輸贏很明確的話，人工智慧是比較有優勢的。人機大戰有看點的反而是一些答案不確定、需要很多想像的專案，尤其是一些需要靈感的專案，這種對決種中，人機差別還是比較大的。
現在有人讓機器人參加高考，想讓它們考上一本，如果考試的題目它們能理解，不管是數學、語文還是英語考試，我估計都沒什麼問題。然而，有時候人工智慧看不明白題目，答案也就錯了。這類比賽可以提高人工智慧的水準，但是不要設想在一個短時期內，人工智慧把人所有能做的事情都做成。人的進化經歷了幾萬年、幾十萬年，甚至幾十億年，不是它短期內就能超過的。
AlphaGo贏不贏柯潔不重要，在我看來，人機“圍棋大戰”已經比完了，只要有比較準確、固定規則的比拼，機器超過人，是沒什麼好新奇的。我們應該考慮更新的、比它更難的比賽。
我講一個案例，現在國內有一檔節目叫做《一站到底》，我看到搜狗的一位負責人寫了一篇文章，才知道搜狗公司做了一個叫汪仔的機器人，讓它在節目中和人類比拼理解和判斷。搜狗汪仔超越了識別能力，能聽、能說、會看、會思考，可以在幾個毫秒內，從海量資料當中檢索出資訊，接著思考、推理，然後快速搶答，最終戰勝“人類代表”。這個例子說明人工智慧可以幹成很多事。但目前為止，它能幹成的最成功的事還是圖像識別、語音辨識，另外就是做一些預測，比如說分析用戶、給用戶畫像、精准推銷、信用評級等。
應該說，人工智慧還沒有像大家想像的那樣已經超越了人類，比如很複雜環境下它很難做準確判斷，問題比較確切的情況下才能處理好自己的任務。人工智慧前景非常大，但是也沒有達到一下子把所有人都替代掉的程度，有些工作還是適合人做。人工智慧應該有一個發展的過程，我們既要樂觀，但是又不能夠把它說得神乎其神。
如果比賽的規則是固定的，輸贏很明確的話，人工智慧是比較有優勢的。人機大戰有看點的反而是一些答案不確定、需要很多想像的專案，尤其是一些需要靈感的專案，這種對決種中，人機差別還是比較大的。
現在有人讓機器人參加高考，想讓它們考上一本，如果考試的題目它們能理解，不管是數學、語文還是英語考試，我估計都沒什麼問題。然而，有時候人工智慧看不明白題目，答案也就錯了。這類比賽可以提高人工智慧的水準，但是不要設想在一個短時期內，人工智慧把人所有能做的事情都做成。人的進化經歷了幾萬年、幾十萬年，甚至幾十億年，不是它短期內就能超過的。
AlphaGo贏不贏柯潔不重要，在我看來，人機“圍棋大戰”已經比完了，只要有比較準確、固定規則的比拼，機器超過人，是沒什麼好新奇的。我們應該考慮更新的、比它更難的比賽。