近期人机大战又在不断上演 ， 这次比较巧的是 ， 谷歌的AlphaGo在网络上化身Master ， 碾压各路9段高手 ， 最后以60胜的成绩战胜了所有人类对手 ， 也创造了有史以来第一次 ， 人类在棋艺领域被人工智能全面碾压的情况 。
而另一方 ， 近期江苏卫视播出的《最强大脑》节目 ， 也开启了人机决战的比赛 ， 而在第一期以人脸跨年龄识别挑战的节目中 ， 百度大脑以3：2的优势战胜了人类 ， 人工智能也再次战胜了人类 。
而这两场战役也引发了网友们对于AlphaGo与百度大脑谁更厉害的讨论 ， 更多的人倾向于下围棋的AlphaGo应该更胜一筹 ， 因为下围棋似乎难度更大 ， 但实际上并非如此 ， 这里我们来做一些科普 。
深度学习到底是什么
AlphaGo与百度大脑的技术 ， 其实师出同门 ， 都是采取了最前沿的基于神经网络的深度学习技术 。
传统的计算机技术都是线性模型 ， 即输入一个值之后 ， 就会获得一个唯一的答案 。 但是深度学习则通过模拟人脑的方式 ， 将数据网络进行“分层” ， 通过监督学习的方式 ， 给机器各种数据 ， 不断反复训练 ， 最终让机器给出一个最大概率的答案 ， 如果答案不够准确 ， 那么机器就会通过监督反复学习 。
而阿尔法狗下围棋与百度大脑的人脸识别 ， 背后都采用了深度学习的方法 。
阿尔法狗下围棋的原理
我们这里不讨论具体的技术细节 ， 而是讨论技术本质原理 。
下棋这件事一直都是机器的难题 ， 因为把每颗棋子可能的落子考虑进去 ， 以输赢为结束 ， 那么所有落子的可能性总数加起来比宇宙原子数还要多 。 早期的机器受制于、存储根本无法胜任如此巨大的挑战 ， 因此能够挑战国际象棋大师卡斯特罗已经是非常不错 ， 而挑战围棋则是天方夜谭 。
而随着这几年硬件设备的发展 ， 计算机的存储、CPU、集群运算等能力急剧提升 ， 当年打败卡斯特罗的只是一台小计算机 ， 现在则变成了集群计算机 ， 计算能力从只能单打独斗阶段上升到了 ， 可以用成百上千台计算机群殴的阶段 。
而另一个关键点则是深度学习技术 ， 深度学习技术 ， 可以反反复复的训练与模拟对决 ， 而以胜负为终结标志 ， 有了学习反馈 ， 因此可以模拟出成千上万个棋局 ， 再日以继夜的学习后 ， 最终达成大师水平 。
也就是说集群计算+深度学习 ， 让计算机大幅度减少了暴力穷举的次数 ， 调试人员只需要不断修改算法模型 ， 就可以获得最佳结果 。
百度大脑跨年龄识别的核心原理
此次百度大脑所挑战的跨年龄识别 ， 同样运用的也是深度学习原理 ， 但是也有区别 。
即使下棋用了深度识别 ， 但是本质依然是暴力计算 ， 只不过深度学习模型让其大大减少了无用的暴力计算程度 。 而图像识别并简单的非暴力计算就可以达成 ， 因为面对太多的不确定性 ， 每一张图片中都充满了太多意外的问题 ， 例如光照因素、侧脸、脸部眼镜口罩等遮挡物 ， 等等都会影响到机器的结果 。
因此 ， 长期以来 ， 机器在各种棋艺上对人类有着颇多挑战 ， 但是从没有看过机器挑战人脸识别的案例 ， 正是因为难度极高 ， 即使有深度学习的助力 ， 依然不能立即取的立竿见影的成果 。
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