[汽車之家 新鮮技術解讀] 談及近幾天國際上被討論最多的新聞，無疑是一臺叫做“阿法狗”（AlphaGo）的電腦與韓國圍棋九段天王李世石的人機之戰。從開戰前韓國棋王的信心滿滿，到局中渴求一勝的轉變，令人類真正意識到電腦超過人腦的一天還是到來了。不過，仍舊有人會講，圍棋盤上的輸贏似乎距離普通人的生活還有些遙遠。現在，我要告訴您，這個時代已經到來，首先就會影響到我們的交通工具——汽車。
■ 20年后的“華山論劍”
20年前的1996年，國際象棋界的“俄國沙皇”加里·卡斯帕羅夫坐在一間明亮的棋室，這位人類史上最年輕的國際象棋大師經過6盤激斗，以4：2的總比分取得了對陣電腦BLUE的勝利。1年后的1997年，卡斯帕羅夫與經過改進的DEEP BLUE對壘，結果以2.5∶3.5的比分敗北。多年前卡斯帕羅夫的敗北還曾被譽為惜敗，多年后的今天，再沒有人懷疑電腦的實力。隱藏在這背后的，不僅是硬件上的飛躍，更是計算能力上指數級的發展。
簡單說，20年前的BLUE和后續產品是不斷演算每一步落子后局勢如何改變，嘗試不同方法，選出一個最好的結果，最后落子。現在的阿法狗則是利用策略，同人類一樣“思考”。方寸間、361個交叉點的圍棋盤上輸贏、得失、人類的惜敗或是電腦的完勝在我們這些旁觀者眼里似乎無關痛癢，從BLUE到DEEP BLUE再到“阿法狗”，其實，這是一個從搜集信息比對到主動判斷的改變，這更是一個改變我們生活方式的新時代開啟標志。
■ 機智如“狗”？
我們是汽車之家，不是IT之家、科幻之家，所以只有那些看起來像是電影、白日夢中的科技真正聯系到汽車時才會激發我們的興趣。事實上，NVIDIA和合作伙伴們已經開始嘗試用它解決交通問題。用到的就是“阿法狗”的判斷、分析、學習的能力。
細細想來，我們已在駕校完成了交通規則的學習，那么，新手們為什么還開不好車呢？換句話說，實習是學什么呢？其實，新手們學習的正是如何應對駕校中沒有的復雜交通情況，或者說學習的是判斷實際交通環境中，機動車、非機動車、人等各類參與者的行為意圖。因為這些復雜的情況會很大程度上影響駕車人的判斷。
在此前的印象中，電腦都是處于被動吸納的角色，因此，我們總是戲謔的說“電腦再聰明也只是電腦，它們掌握的一切都是人類預先灌輸給它們的”。那么，當電腦具有學習能力時，情況是否會發生改變呢？為此，科研人員開始了實驗。
同樣是學習的過程，電腦已經展現出了超過人類的學習能力，它們不知疲倦，不受興趣的干擾，更可怕的是它們學習的速度更快，判斷更準確。這并不是聳人聽聞，6年前的2010年，Google、微軟等公司開始進行的另一項人機對抗實驗，已經證明了電腦擁有比人類更強的學習、分辨能力。在電腦擁有了比人類更強的學習能力后，也就意味著它可以比人類駕駛員更快速的學習到真實世界中行車的情況，這就日后新技術普及的保障之一。