王峰否認(rèn)“與名人堂不和” 人機大戰(zhàn)后談人工智能
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上周五《最強大腦》第四季重磅回歸，備受期待的“人機大戰(zhàn)”第一場震撼上演，面對人工智能機器人“小度”的挑戰(zhàn)，名人堂選手有些露怯，最終“輪值主席”王峰挺身而出迎戰(zhàn)人工智能。雖然之前毫無準(zhǔn)備，但王峰超水準(zhǔn)發(fā)揮，仍拿下了兩分，最終以一分之差敗給人工智能。這場大戰(zhàn)在播出后24小時內(nèi)立刻引爆全網(wǎng)熱點，王峰對此很淡然：“雖說靠‘直覺’聽起來有點扯，但我的確就是靠著細(xì)心觀察、分析、和直覺，最終完成的?！?br />
首期節(jié)目中還有一幕扣人心弦，“腦力名人堂”成員集體決定為一位新選手行使“爆燈權(quán)”,給她再一次展現(xiàn)能力的機會，然而王峰最終決定不按下爆燈按鈕。此舉引發(fā)名人堂選手激烈反應(yīng)，王峰后來也坦言：“當(dāng)時確實壓力很大。”這一突發(fā)狀況也令網(wǎng)友擔(dān)憂名人堂內(nèi)部關(guān)系，王峰則否認(rèn)：“不會。大家意見不同很正常，事后我們也不需要刻意去處理?！?br />
王峰擔(dān)任《最強大腦》首任輪值主席
打分太嚴(yán)苛？“時間會證明一切”
除了在新一季中引入“人機大戰(zhàn)”,把人工智能結(jié)合進(jìn)電視綜藝，《最強大腦》第四季還在打分模式上做了升級調(diào)整：在“腦力名人堂”中挑選一名選手擔(dān)任輪值主席，與其他嘉賓共同打出預(yù)判分，決定新選手去留。作為《最強大腦》前三季從無敗績的絕對“腦王”,王峰最終坐上了第一期的評審席。
在節(jié)目中，本季首位輪值主席王峰就現(xiàn)場放話：“我是一個選手，我比選手更了解項目，我比Dr.魏更了解選手。我會按照世界級比賽的標(biāo)準(zhǔn)選拔，我坐在這將會是你們（選手）的災(zāi)難?！敝鞒秩耸Y昌建則不禁感嘆：“這一季，無論是來挑戰(zhàn)的選手，還是能坐進(jìn)‘名人堂’的選手，他們都要翻越兩座‘大山'.過去只有Dr.魏，這季還要翻過王峰這一座’大山‘.”但王峰在首期為兩位選手打出2分、3分的超低預(yù)判分，也著實震驚了在場的其他“名人堂”選手，大家紛紛表示：“這個項目怎么可能就值2分？”
面對其他選手的質(zhì)疑，王峰在錄制結(jié)束后，坦承自己事先已做了功課，“黃政的釘子畫廊項目，我問過陳智強和鄭才千兩位專業(yè)選手，他們都能做到，我結(jié)合了大家的意見，所以我覺得打2分是合理的?！倍鴮νT師妹尤東梅的樂高項目打出3分，王峰也同樣堅持了自己的標(biāo)準(zhǔn)：“和我認(rèn)識的選手，我肯定更了解他們的能力，所以我會對他們有更高的要求?！?br />
而對于播出后一部分網(wǎng)友對于“王峰不適合做輪值主席”的質(zhì)疑，王峰也表示并不在意，“適不適合，多說無益，時間會證明一切吧?！痹谒麌?yán)重，“名人堂”輪值主席的職責(zé)就是高標(biāo)準(zhǔn)選拔，然后給其他評審一些技術(shù)性的建議：“這是個得罪人的活兒，我能把自己該做的做好就行了。”
爆燈？內(nèi)訌？名人堂關(guān)系危機？
王峰否認(rèn)：沒有的事，意見不同很正常
《最強大腦》第四季不僅設(shè)置了輪值主席，還給“腦力名人堂”這個團體新增了爆燈權(quán)利。第一期節(jié)目中，尤東梅雖在“小人國之旅”項目中挑戰(zhàn)成功，卻因總分未達(dá)到80分晉級失敗。出于對選手現(xiàn)場表現(xiàn)的肯定，名人堂的其余選手們一致決定行使爆燈權(quán)，強烈要求為選手贏得再次展示的機會。
面對這一情況，作為“名人堂”一員的王峰直言壓力很大：“當(dāng)時我確實很糾結(jié)，差點就想去按燈了。”但最終他還是堅持不能爆燈，“我們要用世界級標(biāo)準(zhǔn)選拔名人堂，但這個項目并非他人無法完成的。同時，這個選手在挑戰(zhàn)中也沒有做到自己能力的極限，所以我尊重Dr.魏打出的難度分，我決定不使用爆燈權(quán)?！?br />
王峰的這一選擇，令他一時之間和名人堂的其余所有選手站到了對立面。而隨后在“人機大戰(zhàn)”中推選出戰(zhàn)人選時，選手們抗拒王峰的建議而五人應(yīng)戰(zhàn)，令場面一度非常尷尬。由此有網(wǎng)友評論：“名人堂是不是內(nèi)訌了？”對此，王峰回應(yīng)道：“爆燈這個事情我可以理解，大家有點生氣也是正常的，這就好比當(dāng)Dr.魏沒有聽其他評委建議時，其他評委就會憤怒。但大家激動歸激動，我們的關(guān)系不至于因此變得尷尬。意見不同本來就很正常，我們事后也不會刻意處理。”
“人機大戰(zhàn)”得兩分“憑直覺”
王峰認(rèn)為“人工智能遲早會超越人類”
面對實力未知的人工智能，《最強大腦》節(jié)目組也籌備良久，為了挑選出最適合出戰(zhàn)的選手，在項目確立之初，就曾向多名“名人堂”選手發(fā)出測試--30張節(jié)目組導(dǎo)演的童年集體照，一一對應(yīng)導(dǎo)演本人成年照。王峰承認(rèn)自己在當(dāng)時的“海選測試”階段自己的成功率不高，只有50%左右。
這場人機大戰(zhàn)中，王峰最終以2:3一分之差惜敗“小度”,兩輪成功辨識出面孔，王峰的經(jīng)驗總結(jié)是“細(xì)心和直覺”,“雖然說憑直覺可能有點扯，但是在那個比較緊張的對戰(zhàn)狀態(tài)下，我需要調(diào)動起從前每次比賽培養(yǎng)出來的狀態(tài)，在競技狀態(tài)的時候經(jīng)常要依靠自己的第一反應(yīng)，不能去細(xì)想。你推倒重來多想想，可能很多答案會錯?！?br />
要王峰面對這樣一場對戰(zhàn)，的確是逼不得已。制片人承認(rèn)，其實在第一場錄制前，導(dǎo)演組也無法確認(rèn)到底由誰最終迎戰(zhàn)小度，只能在正面迎戰(zhàn)前，由幕后科學(xué)團隊不斷為選手進(jìn)行無目的腦力加訓(xùn)和邏輯基礎(chǔ)練習(xí)。而對于王峰在這一戰(zhàn)中2:3惜敗小度，導(dǎo)演組表示了對王峰能力的力挺，這一項目的責(zé)任編導(dǎo)這樣解釋：“第一輪里王峰靠的是對五官的細(xì)節(jié)捕捉，因為照片主人公成長之后的改變非常大，其實僅靠直覺是找不出來的，王峰謙虛了。第三輪里30張集體畢業(yè)照有幾千張人臉，他要一張張都記住，這就更難了。這不比機器，機器看完就拍張照片儲存起來，但是人類觀察那么多人臉會有掩蓋效應(yīng)，記憶會混淆。再加上畢業(yè)照中的人臉和指甲蓋差不多大，細(xì)節(jié)都看不清楚，但是王峰答對了這道題，他的能力已經(jīng)遠(yuǎn)超我們的想象了?！?br />
隨著AlphaGo的升級版--Master連勝60位世界頂尖棋手，“小度”又在人臉識別領(lǐng)域首次擊敗人類，這讓越來越多的網(wǎng)友堅信“人工智能已經(jīng)超越人類”,但也有人持相反意見：“人類智慧的潛力更加巨大”.對此，王峰有自己的觀點：“現(xiàn)階段人類有可能會戰(zhàn)勝人工智能，但人臉識別這塊，遲早是人工智能完勝的。因為人工智能和人類識別面孔的原理不一樣，人類只能看五官，但小度是通過大量素材的匹配總結(jié)算法，并在無數(shù)次匹配中不斷對公式進(jìn)行修改、完善，它的正確率會越來越高，而這正是人工智能可怕的地方?！?
首期節(jié)目中還有一幕扣人心弦，“腦力名人堂”成員集體決定為一位新選手行使“爆燈權(quán)”,給她再一次展現(xiàn)能力的機會，然而王峰最終決定不按下爆燈按鈕。此舉引發(fā)名人堂選手激烈反應(yīng)，王峰后來也坦言：“當(dāng)時確實壓力很大。”這一突發(fā)狀況也令網(wǎng)友擔(dān)憂名人堂內(nèi)部關(guān)系，王峰則否認(rèn)：“不會。大家意見不同很正常，事后我們也不需要刻意去處理?！?br />
王峰擔(dān)任《最強大腦》首任輪值主席
打分太嚴(yán)苛？“時間會證明一切”
除了在新一季中引入“人機大戰(zhàn)”,把人工智能結(jié)合進(jìn)電視綜藝，《最強大腦》第四季還在打分模式上做了升級調(diào)整：在“腦力名人堂”中挑選一名選手擔(dān)任輪值主席，與其他嘉賓共同打出預(yù)判分，決定新選手去留。作為《最強大腦》前三季從無敗績的絕對“腦王”,王峰最終坐上了第一期的評審席。
在節(jié)目中，本季首位輪值主席王峰就現(xiàn)場放話：“我是一個選手，我比選手更了解項目，我比Dr.魏更了解選手。我會按照世界級比賽的標(biāo)準(zhǔn)選拔，我坐在這將會是你們（選手）的災(zāi)難?！敝鞒秩耸Y昌建則不禁感嘆：“這一季，無論是來挑戰(zhàn)的選手，還是能坐進(jìn)‘名人堂’的選手，他們都要翻越兩座‘大山'.過去只有Dr.魏，這季還要翻過王峰這一座’大山‘.”但王峰在首期為兩位選手打出2分、3分的超低預(yù)判分，也著實震驚了在場的其他“名人堂”選手，大家紛紛表示：“這個項目怎么可能就值2分？”
面對其他選手的質(zhì)疑，王峰在錄制結(jié)束后，坦承自己事先已做了功課，“黃政的釘子畫廊項目，我問過陳智強和鄭才千兩位專業(yè)選手，他們都能做到，我結(jié)合了大家的意見，所以我覺得打2分是合理的?！倍鴮νT師妹尤東梅的樂高項目打出3分，王峰也同樣堅持了自己的標(biāo)準(zhǔn)：“和我認(rèn)識的選手，我肯定更了解他們的能力，所以我會對他們有更高的要求?！?br />
而對于播出后一部分網(wǎng)友對于“王峰不適合做輪值主席”的質(zhì)疑，王峰也表示并不在意，“適不適合，多說無益，時間會證明一切吧?！痹谒麌?yán)重，“名人堂”輪值主席的職責(zé)就是高標(biāo)準(zhǔn)選拔，然后給其他評審一些技術(shù)性的建議：“這是個得罪人的活兒，我能把自己該做的做好就行了。”
爆燈？內(nèi)訌？名人堂關(guān)系危機？
王峰否認(rèn)：沒有的事，意見不同很正常
《最強大腦》第四季不僅設(shè)置了輪值主席，還給“腦力名人堂”這個團體新增了爆燈權(quán)利。第一期節(jié)目中，尤東梅雖在“小人國之旅”項目中挑戰(zhàn)成功，卻因總分未達(dá)到80分晉級失敗。出于對選手現(xiàn)場表現(xiàn)的肯定，名人堂的其余選手們一致決定行使爆燈權(quán)，強烈要求為選手贏得再次展示的機會。
面對這一情況，作為“名人堂”一員的王峰直言壓力很大：“當(dāng)時我確實很糾結(jié)，差點就想去按燈了。”但最終他還是堅持不能爆燈，“我們要用世界級標(biāo)準(zhǔn)選拔名人堂，但這個項目并非他人無法完成的。同時，這個選手在挑戰(zhàn)中也沒有做到自己能力的極限，所以我尊重Dr.魏打出的難度分，我決定不使用爆燈權(quán)?！?br />
王峰的這一選擇，令他一時之間和名人堂的其余所有選手站到了對立面。而隨后在“人機大戰(zhàn)”中推選出戰(zhàn)人選時，選手們抗拒王峰的建議而五人應(yīng)戰(zhàn)，令場面一度非常尷尬。由此有網(wǎng)友評論：“名人堂是不是內(nèi)訌了？”對此，王峰回應(yīng)道：“爆燈這個事情我可以理解，大家有點生氣也是正常的，這就好比當(dāng)Dr.魏沒有聽其他評委建議時，其他評委就會憤怒。但大家激動歸激動，我們的關(guān)系不至于因此變得尷尬。意見不同本來就很正常，我們事后也不會刻意處理。”
“人機大戰(zhàn)”得兩分“憑直覺”
王峰認(rèn)為“人工智能遲早會超越人類”
面對實力未知的人工智能，《最強大腦》節(jié)目組也籌備良久，為了挑選出最適合出戰(zhàn)的選手，在項目確立之初，就曾向多名“名人堂”選手發(fā)出測試--30張節(jié)目組導(dǎo)演的童年集體照，一一對應(yīng)導(dǎo)演本人成年照。王峰承認(rèn)自己在當(dāng)時的“海選測試”階段自己的成功率不高，只有50%左右。
這場人機大戰(zhàn)中，王峰最終以2:3一分之差惜敗“小度”,兩輪成功辨識出面孔，王峰的經(jīng)驗總結(jié)是“細(xì)心和直覺”,“雖然說憑直覺可能有點扯，但是在那個比較緊張的對戰(zhàn)狀態(tài)下，我需要調(diào)動起從前每次比賽培養(yǎng)出來的狀態(tài)，在競技狀態(tài)的時候經(jīng)常要依靠自己的第一反應(yīng)，不能去細(xì)想。你推倒重來多想想，可能很多答案會錯?！?br />
要王峰面對這樣一場對戰(zhàn)，的確是逼不得已。制片人承認(rèn)，其實在第一場錄制前，導(dǎo)演組也無法確認(rèn)到底由誰最終迎戰(zhàn)小度，只能在正面迎戰(zhàn)前，由幕后科學(xué)團隊不斷為選手進(jìn)行無目的腦力加訓(xùn)和邏輯基礎(chǔ)練習(xí)。而對于王峰在這一戰(zhàn)中2:3惜敗小度，導(dǎo)演組表示了對王峰能力的力挺，這一項目的責(zé)任編導(dǎo)這樣解釋：“第一輪里王峰靠的是對五官的細(xì)節(jié)捕捉，因為照片主人公成長之后的改變非常大，其實僅靠直覺是找不出來的，王峰謙虛了。第三輪里30張集體畢業(yè)照有幾千張人臉，他要一張張都記住，這就更難了。這不比機器，機器看完就拍張照片儲存起來，但是人類觀察那么多人臉會有掩蓋效應(yīng)，記憶會混淆。再加上畢業(yè)照中的人臉和指甲蓋差不多大，細(xì)節(jié)都看不清楚，但是王峰答對了這道題，他的能力已經(jīng)遠(yuǎn)超我們的想象了?！?br />
隨著AlphaGo的升級版--Master連勝60位世界頂尖棋手，“小度”又在人臉識別領(lǐng)域首次擊敗人類，這讓越來越多的網(wǎng)友堅信“人工智能已經(jīng)超越人類”,但也有人持相反意見：“人類智慧的潛力更加巨大”.對此，王峰有自己的觀點：“現(xiàn)階段人類有可能會戰(zhàn)勝人工智能，但人臉識別這塊，遲早是人工智能完勝的。因為人工智能和人類識別面孔的原理不一樣，人類只能看五官，但小度是通過大量素材的匹配總結(jié)算法，并在無數(shù)次匹配中不斷對公式進(jìn)行修改、完善，它的正確率會越來越高，而這正是人工智能可怕的地方?！?