文/巴古灵(微信公众号：吴晓波频道)
昨天，在围棋首脑会谈的第一场人机对决中，19岁的KHO最终输给了阿尔法狗(AlphaGo)。
对此，人们似乎并不意外，甚至早在赛前就有绝大部分人认为这场对决胜负毫无悬念。可这几乎没有悬念的对战究竟意义何在？人类“必败”的结局，是否透露了AI发展的未来？智能时代，人类会更好地生存还是走向毁灭？
6月3-4日，吴晓波频道第7场转型之战即将在上海打响，这次课程的主题正是“人工智能与工业4.0”。为了探索人工智能与工业4.0大行其道下企业的转型之路，我们聚合了中国最懂人工智能的专家们来授课。
小巴跑去请教转型之战导师阵容中五位专家，对于这场号称守护人类最后尊严的人机大战，他们有什么看法？
吴霁虹
全球人工智能商业模式领域最好的中国专家
“任何企业都能通过优化或变革商业模式，找到变革的契机”
这场几乎毫无悬念的比赛，却有着特殊意义。一个简单的例子：锤子是人类创造出来的一种工具，当我们创造它的时候，我们就希望它能够代替我们的拳头，成为辅助我们劳动的工具。
在这层关系里，我们与锤子，是创造者和被创造的关系，是驾驭者和被驾驭的关系。回到AI，道理是一样的。人类创造了AlphaGo，并制定了赢棋的规则，AlphaGo赢了比赛，但不是主动赢的，是在我们制定的规则下，创造者让它赢的。
AI领域的发展有一个明显趋势：快，快到难以想象。基于已经基本搭建完善的各类基础设施，像大数据、云计算、语音交互、图像识别等技术的不断优化，AI已经跨过了产业应用的门槛，被广泛应用在了各个领域中。一场智能交互驱动的新商业模式革命，正在形成一个新风口，任何企业都能通过优化或变革商业模式，找到变革的契机。
胡郁
智能语音核心技术第一企业——科大讯飞总裁
“下一场变革来临的时间只会越来越短”
去年的AlphaGo和今年的AlphaGo已经不可同日而语，在这一年时间里，我们看到了三个逐渐凸显并催熟了人工智能的因素：
第一，核算算法不断提升，其中以深度学习为代表基于统计模型的整体突破。深度神经网络（DNN）和递归神经网络（RNN）可以很好地提升图像和语音识别的核心算法。
第二，大数据的发展与应用。现在的人工智能很多方面基于统计模型，而统计模型最需要的就是来自现实环境的数据，在以往的实验室环境下很难收集到足够多的样本，而现在不同了，现在数据量更大、更多维、覆盖面更广。
第三，应用模式的建立。现在的研究技术、产品、应用、终端用户都被串联在一个完整的链条之上，形成了大数据、移动互联网、云计算、智能应用的闭环生态，让每个用户在享受人工智能带来便利的同时成为数据的贡献者和分享者。
核心算法、大数据、应用模式的建立为人工智能的发展提供了天时地利人和。而在人工智能的未来图谱里，下一场变革来临的时间只会越来越短。
侯纪磊
智能通信领域创新实战专家
“服务机器人最终会成为人类的伴侣”
到了今天，机器能做的已经远远不止满足大多数企业的重复性劳动需求，智能化自学习的AI，让我们进入了一个人机交互的时代。
AlphaGo让我们看到今天的机器人的样子，它是具有一定自主能力、学习能力和感知能力的，而我们所讲的人工智能，还会朝着具备抓取或控制能力的领域发展，人工智能的趋向或是技术方向，应该是从感知到认知，再到控制和交互，这整个过程所需要的完整的知识体系和技术手段，是一个生态化的领域。
在未来的5-10年，甚至是更快的时间内，我们希望机器人能作为服务机器人的形式走进更多的家庭、企业，我们相信在未来，服务机器人最终会成为人类的伴侣。
曾玉波
智能智造转型专家
“人工智能就好像工厂管理体系里的超级大脑”
这场毫无悬念的对决，似乎在提醒着我们，智能未来存在一定的风险，我们确实在很多方面的能力会被智能机器比下去。而规避这个风险的关键在于，我们将不断研究如何驾驭它们，用它们来服务自己。
以快消行业为例，一件具有保质期的食品需要从上游铺到下游，分散到各类超市进行售卖。那么在这个供应链体系内，某个地区的某家超市，应该进多少货才能保证商品在保质期内不出现卖不出去或是严重断货的现象？
以往解决这类问题，靠经验。而在工业4.0的大环境下，我们有了智能化的供应链，它可以用智能技术进行上下游的链接，形成数据基础，并通过数据的分析和计算，优化供应链的各个环节，从而得出更加精准的数据。
我们研究人工智能都在研究什么？我们看到很多的语音识别技术、图像分析技术，我们在研究机器如何能够更像人类，甚至超越人类；我们也在研究，人工智能给产业链、供应链带来的角色优化作用。而在工厂管理这个庞大的体系中，人工智能就好像工厂管理体系里的超级大脑，它能够通过数据来帮助企业做出更好的预测、判断以及决策。
胡延平
互联网思想家、黑科技研究领域第一人
“站在认知的角度看，探索未来的过程只是刚刚开始”
人机对战不是比输赢，而是对人工智能学习能力和交互能力的实验，若结局是人类“必败”，那人类在智能领域的研究成功同样有必要让所有人都看到。
迄今为止AI还只是智能而不是智慧，智能走向智慧的过程，不是狭义的AI自己能够完成的。因而智能领域需要一场革命，而这场革命正在发生。
面对未来，人类心怀希望、兴奋、担心，同时兼有恐惧。越是有网络、智能助力，人类在未来面前越是渺小。但站在认知的角度看，探索未来的过程都只是刚刚开始。无论媒体、业者，还是公众，现在远不是止步的时候，更不是下结论的时候，因为技术驱动的多维变革才刚刚开始。
连接依然是最能产生效率红利的部分，但连接不再是增量、赋能最显著的价值之钥，即使在物联网领域未来也是如此。三位一体的传感、数据、智能才是未来。
未来，人工智能和工厂的结合会越来越紧密，我们也将看到更多人工智能技术被运用在工厂和供应链的管理中
