人工智能真的是灵丹妙药吗？是人工智能，还是大数据技术？机器有自我进化能力吗？围绕着这些技术热点，为此，不妨看看数梦工场数据科学家徐鹏飞、数梦工场架构师龙善敏；阿里云人工智能科学家闵万里的观点。
智能从哪里来？
人工智能在智能交通领域如何大显身手，要理解这个话题，还是应该从什么人工智能？人工智能如何工作？……，从技术的角度来理解问题。
对于AlphaGO的人工智能，徐鹏飞展示了这样的几个图示。
实际上，这是计算机可以理解有关围棋的基础。通过这些数据，AlphaGO就能够识别围棋盘当前位置有没有下子，下的是哪种颜色的棋子、如果在该置下子能够吃掉对方多少子等。
这些数据从哪里来的呢？对于AlphaGO就来自于深度卷积神经网络，实际上，就是一种针对图像、视频识别的深度学习算法。Alpha Go的核心就是基于该算法的两个网络：策略网络和估值网络。通过训练，两个网络可以为每个棋局状态打分，如下：
最后，Alpha Go使用蒙特卡罗树搜索（只搜索高分、高胜率的着法）对两个网络评分进行结合，同时历史着法也会被考虑进来，综合形成最终的决策。这就是AlphaGO下围棋的方法。
这样的技术可以应用在智能交通领域吗？
对此，徐鹏飞、龙善敏表示：利用分布式平台计算能力，在交通预测的场景下，数梦工场将收集到海量多元数据，经过ODPS大数据平台汇聚、清洗，最终通过模型来预测交通的状况。
类似的，阿里云也应该采用类似的方法。闵万里表示：小Ai情绪感知技术，在“我是歌手”预测中涉及二类数据：爬虫数据和现场采集音频数据。可以推测，智能交通涉及的数据也应该包括爬虫数据，以及各种交通采集数据。
有一点可以判定，如果交通这些海量数据中，涉及卡口、摄像头数据就应该可以应用到深度卷积神经网络的算法。
人工智能？大数据？
如果深度卷积神经网络能够充分利用卡口和摄像头的数据，不仅在智能交通，在公安追逃方面其实有很大想象空间。
在湖南卫视的采访中，阿里云小Ai准确预测到某路口将出现交通拥堵。从宣传的角度，有一定的悬念和效果。但从技术上，其实有很多延展的空间。
如果小Ai、ODPS能够预测到拥堵，是不是也能够找到造成拥堵的原因呢？能不能够给出一个治理交通拥堵的解决方案呢？我认为，这才是对于阿里云小Ai，数梦工场ODPS的终极考验。对于涂子沛先生也是如此，流量控制可以解决高速公路拥堵，但会不会给城市交通造成新的拥堵点呢？以北京北三环为例，京承高速入口常常造成局部拥堵，如果遭遇限行，会不会带来北三环瘫痪呢？这些都还需要论证。
通过对搜索，以及社交数据分析，大数据技术可以对交通进行预测，如此一来，智能交通是人工智能，还是大数据应用呢？在AlphaGO之前，大数据才是高亮关键词，AlphaGO之后，人工智能大有取代之势，但是二者有分别吗？
对此，徐鹏飞表示：所谓人工智能，是指人工制造出来的系统（机器）所表现出来的智能，可以分为强人工智能和弱人工智能。目前的系统应该属于弱人工智能。智能交通首先是一种大数据应用，其次是智能交通能够根据实时路况提供排堵的调度策略，也称得上是一种（弱）人工智能的应用。
小结
如果套用小品的一句台词：“我不想知道我是怎么来的，我只想知道我是怎么没的”，对于智能交通：“我不想知道是怎么堵的，我只想知道怎么才能够不堵”。我想，这才应该是终极的课题。
因此预测拥堵，还只是万里长征的第一步，对吗？
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