2016年即將過(guò)去，這一年中相信諸位ICT業(yè)內人士聽(tīng)得最多的詞就是AI（人工智能）。無(wú)論是企業(yè)還是媒體，凡是和ICT著(zhù)邊的，都多少要冠以AI的字眼，否則就有OUT之嫌。但實(shí)際情況又如何呢？

所謂追根溯源。這里我們不妨回溯下今年比較重要或者說(shuō)引起媒體和業(yè)內對于A(yíng)I關(guān)注或者炒作的幾個(gè)節點(diǎn)或者說(shuō)是標志性事件，而對于這些標志性事件的解讀和延展無(wú)疑會(huì )讓我們看到AI的本質(zhì)。

• 一、谷歌旗下AI公司DeepMind開(kāi)發(fā)的Alpha Go神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在與世界圍棋冠軍李世石的“人機大戰”中以絕對優(yōu)勢獲勝，進(jìn)而引發(fā)了業(yè)內對于A(yíng)I的關(guān)注，之后AI開(kāi)始頻頻出現在科技媒體和企業(yè)的報道中；
• 二、谷歌主打AI的無(wú)人駕駛汽車(chē)在路側中出現首例事故和特斯拉的Autopilot（自動(dòng)駕駛系統）頻頻出現的致死事故，盡管是負面的新聞，但還是激發(fā)了業(yè)內對于A(yíng)I的關(guān)注，并以自動(dòng)和無(wú)人駕駛汽車(chē)的熱炒體現出來(lái)；
• 三、是亞馬遜裝有Alex語(yǔ)音識別技術(shù)的Echo音箱所謂的暢銷(xiāo)以及有“互聯(lián)網(wǎng)女皇”之稱(chēng)的 Mary Meeker 發(fā)布 2016 年度網(wǎng)絡(luò )趨勢報告時(shí)對于Echo以及AI的熱捧和向好的預測；
• 四、美國總統大選中名為MogIA的人工智能系統成功預測出川普將成為美國總統；
• 五、是圖形芯片公司或者說(shuō)是其自己標榜為人工智能公司的英偉達股價(jià)的暴漲。

首先我們看下Alpha Go在圍棋中戰勝李世石究竟依靠的是什么？其實(shí)對于計算機與人類(lèi)在棋類(lèi)的博弈，早在1997年計算機首次擊敗了等級分排名世界第一的棋手。加里?卡斯帕羅夫以2.5:3.5 1勝2負3平）輸給IBM的計算機程序“深藍”,當時(shí)全球媒體和高科技界都驚呼標志著(zhù)人工智能進(jìn)入了新時(shí)代。

此前1988年，“深藍”的上一代“深思”是第一個(gè)贏(yíng)過(guò)國際象棋特級大師的電腦；1996年，“深藍”成了第一個(gè)贏(yíng)了國際象棋世界冠軍的電腦。需要說(shuō)明的是。深藍重1270公斤，有32個(gè)大腦（微處理器），每秒鐘可以計算2億步，輸入了一百多年來(lái)優(yōu)秀棋手的對局兩百多萬(wàn)局。

相比之下，AlphaGo最初通過(guò)模仿人類(lèi)玩家，嘗試匹配職業(yè)棋手的過(guò)往棋局，其數據庫中約含3000萬(wàn)步棋，計算能力是當初“深藍”的3萬(wàn)倍。這里我們看到的與“深藍”相比最大的不同是AlphaGo在數據和計算能力上的優(yōu)勢。

在此也許有人會(huì )說(shuō)AlphaGo贏(yíng)在其龐大復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，但根據Tian yuandong和AlphaGo的論文，如果不做任何搜索（實(shí)際上考驗的是計算能力），只是根據“棋感”（其實(shí)就是估值函數），CNN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）最好能達到KGS 3d的水平，也就是業(yè)余1段的水平。

而MCTS算法在沒(méi)有Value Network的情況下在9×9的棋盤(pán)上能戰勝人類(lèi)高手，其實(shí)印證了AlphaGo在殘局的實(shí)力是搜索(計算）起重要作用，也就是殘局的計算能力碾壓人類(lèi)。但眾所周知的事實(shí)是，計算機的計算能力遠強于人類(lèi)早已經(jīng)是常識。

對此，微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(cháng)芮勇在評價(jià)AlphaGo時(shí)曾對媒體表示：

“今天所有的人工智能幾乎都是來(lái)自于人類(lèi)過(guò)去的大數據，沒(méi)有任何一個(gè)領(lǐng)域的能力源自自我意識，不管是象棋還是圍棋，計算機都是從人類(lèi)過(guò)去的棋譜中學(xué)習。其他領(lǐng)域也是類(lèi)似，計算機在做圖像識別的時(shí)候，也是從人類(lèi)已有的大數據中學(xué)習了大量的圖片。

在面對人類(lèi)從來(lái)沒(méi)有教過(guò)的問(wèn)題時(shí)，計算機就會(huì )一竅不通。假如讓 AlphaGo 去下跳棋，它就會(huì )完全傻掉。甚至說(shuō)把圍棋的棋盤(pán)稍作修改，從 19×19 的格子變成 21×21 的格子，AlphaGo 都招架不住，但是人類(lèi)就沒(méi)有問(wèn)題。”

牛津英語(yǔ)詞典對智能（intelligence）的定義為“獲取并應用知識的能力”。以數字經(jīng)濟麻省理工學(xué)院（MIT）數字經(jīng)濟倡議的研究員兼AI意見(jiàn)領(lǐng)袖湯姆?達文波特（Tom Davenport）的話(huà)來(lái)說(shuō)：“深度學(xué)習并不是深刻的學(xué)習。”

另一位專(zhuān)家?jiàn)W倫?埃佐尼（Allen Institute of AI）也有類(lèi)似意見(jiàn)：“AI只是簡(jiǎn)單的數學(xué)的大規模執行。”簡(jiǎn)單說(shuō)，現在的AI實(shí)質(zhì)只是一種強大的計算方式，并沒(méi)有達到人腦那種堪稱(chēng)智能的方式。

而花了15年的時(shí)間在IBM研究院和IBM Watson團隊工作的專(zhuān)家Michelle Zhou，作為該領(lǐng)域的專(zhuān)家，其將AI分為三個(gè)階段。

第一個(gè)階段是識別智能，在更加強大的計算機里運行的算法能從大量文本中識別模式和獲取主題，甚至能從幾個(gè)句子獲取整個(gè)文章的意義；第二個(gè)階段是認知智能，機器已經(jīng)超越模式識別，而且開(kāi)始從數據中做出推論；第三個(gè)階段的實(shí)現要等到我們能創(chuàng )建像人類(lèi)一樣思考、行動(dòng)的虛擬人類(lèi)才行。

而我們現在只處于第一階段，“識別智能”，也就是說(shuō)，人們說(shuō)的“人工智能”里面有很大一部分其實(shí)是數據分析，還是原來(lái)的套路或者說(shuō)是“舊瓶裝新酒”而已。

無(wú)獨有偶，如果說(shuō)上述AlphaGo最終還是依靠強大的計算能力體現出所謂AI優(yōu)勢的話(huà)，那么接下來(lái)我們要說(shuō)的谷歌和特斯拉的自動(dòng)和無(wú)人駕駛汽車(chē)則在簡(jiǎn)單的數據分析上都出現了偏差。

最典型的表現就是此前一直被吹捧的谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)，今年在時(shí)速低于2英里的情況下竟然發(fā)生了交通事故，且按責任劃分當屬谷歌。

如果我們拿當時(shí)谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)生事故時(shí)的選擇和結果與此次人機大戰中的每步棋的選擇與結果比較的話(huà)，對于A(yíng)I(例如AlphaGo)來(lái)說(shuō)，前者不知道要容易多少倍(谷歌無(wú)人駕駛系統比人類(lèi)最大的優(yōu)勢就是預判對方的行為，并做出應對)。

可惜的是，谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)在這次事故中體現出了智能系統沒(méi)能完全判斷準確人類(lèi)的行為，還做出了最令人失望，可能也是最有悖于人類(lèi)駕駛員的選擇，并最終導致事故的發(fā)生。

至于特斯拉，在今年屢屢發(fā)生事故之后，其升級了到了Autopilot 2.0系統，并發(fā)布了第二段自動(dòng)駕駛技術(shù)的演示視頻。

官方聲稱(chēng) Autopilot 2.0 系統的硬件得到了相當巨大的提升，環(huán)車(chē)共配備 8 個(gè)攝像頭，達到 360 度全車(chē)范圍覆蓋，最遠檢測可達 250 米。另外搭載了 12 個(gè)超聲波傳感器用于視覺(jué)系統的補充，對物體的距離、軟硬精準度有更大的提升。

增強版的前置雷達可以穿越雨、霧、塵環(huán)境，豐富視覺(jué)系統的探測數據。特別是里面集成了 Nvidia PX2 處理芯片，運算能力比起第一代自動(dòng)駕駛系統要高 40 倍。

盡管如此，通過(guò)視頻分析中出現的諸如無(wú)論有沒(méi)有來(lái)往車(chē)，每一次需要轉彎時(shí)都會(huì )停下來(lái)再繼續轉彎；逼停了了一輛正常行駛的白色小車(chē)以及在完成一次轉彎之后，突然無(wú)緣無(wú)故自動(dòng)剎車(chē)等諸多問(wèn)題看，Autopilot 2.0依然沒(méi)有逃出計算能力和大數據簡(jiǎn)單分析結果呈現的范疇，并非真正的AI系統。

提及亞馬遜的Echo，其實(shí)就是語(yǔ)音搜索和識別，而提及此領(lǐng)域，蘋(píng)果的Siri、微軟的Cortana或Google Now早就與智能手機綁定，但我們看到更多的實(shí)際應用場(chǎng)景是人們經(jīng)常以搞笑的方式誤聽(tīng)或者誤解語(yǔ)音指令。

關(guān)于語(yǔ)音搜索，谷歌依然在致力于克服諸如語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言理解、對話(huà)理解的挑戰上，而這些挑戰早在3年前就已經(jīng)存在。而從亞馬遜Echo的諸如語(yǔ)音查詢(xún)天氣或新聞、播放 Spotify 音樂(lè )、預約 Uber 叫車(chē)、訂購披薩外送等應用看，這些在手機上早已實(shí)現，其有別于手機的AI特性究竟體現在哪里呢？

相反，盡管語(yǔ)音識別已經(jīng)取得了長(cháng)足進(jìn)步，但多數人仍會(huì )沿用手勢操作和觸摸界面。在可預見(jiàn)的未來(lái)，這種趨勢恐怕難以改變。究其原因，主要在于語(yǔ)音識別服務(wù)需要依賴(lài)龐大的數據和具有捕捉自然狀態(tài)下的真實(shí)對話(huà)的能力才是真正的AI。

所以盡管在語(yǔ)音識別上，有些廠(chǎng)商稱(chēng)其識別率已經(jīng)實(shí)現90%以上，但基于自然狀態(tài)下真實(shí)對話(huà)的能力要求，就算是95%的準確率也不足以滿(mǎn)足人們的需求。而在被問(wèn)及何時(shí)才能通過(guò)自然語(yǔ)言與數字助理交流，并得到滿(mǎn)意的答案時(shí)，即便是對最高水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)家而言，這項技術(shù)仍然有很多謎團有待解開(kāi)。

有很多工作只能通過(guò)不斷試錯來(lái)改進(jìn)，沒(méi)有人敢保證某項技術(shù)調整可能產(chǎn)生什么樣的后果。根據現有的技術(shù)和方法，這一過(guò)程大約要耗費數年時(shí)間，甚至有專(zhuān)家稱(chēng)，我們永遠無(wú)法知道何時(shí)能夠實(shí)現突破，何時(shí)能讓Alexa和Siri與人類(lèi)展開(kāi)真正的對話(huà)。

可見(jiàn)，即便是今年被熱捧的亞馬遜Echo也并非真正的AI，只是其在特定環(huán)境下（例如室內和特定的數據庫）的表現強于相應的對手而已。

至于A(yíng)I在美國總統大選中的預測，我們這里暫且不說(shuō)那些預測失敗的所謂AI系統，僅就成功預測大選結果的MogIA系統，其公司創(chuàng )始人Rai也承認，目前AI系統對“諷刺表達”、“反話(huà)”的識別能力有限，網(wǎng)民們的言論可能被系統錯誤解讀。

比如，即使特朗普的Twitter賬號下有大量的網(wǎng)民互動(dòng)，也不代表這部分網(wǎng)民傾向于支持特朗普，但相關(guān)話(huà)題的活躍度會(huì )被AI系統歸入民意預測依據看，其根本具備真正的AI能力，其僥幸猜中的成分很大。

其實(shí)縱觀(guān)此次美國總統大選的AI預測之戰，無(wú)論是贏(yíng)家還是輸家，其背后反映出的AI在數據和算法上均存在或主觀(guān)或客觀(guān)的缺陷，并導致最終的結果也存在相當偶然的因素，

最后看以AI名義股價(jià)暴漲的英偉達。我們先看看最新季度英偉達的財報表現。

總營(yíng)收20億美元，同比增長(cháng)53.6%。其中圖形芯片部門(mén)的營(yíng)收在其總營(yíng)收中占比85%，同比增長(cháng)52.9%，為17億美元；數據中心業(yè)務(wù)同比增長(cháng)兩倍，為2.4億美元；汽車(chē)業(yè)務(wù)同比增長(cháng)60.8%，為1.27億美元。

從營(yíng)收的構成上，不難看出，支撐英偉達的核心業(yè)務(wù)依舊是傳統PC市場(chǎng)的圖形芯片（獨立顯卡），而涉及到AI相關(guān)領(lǐng)域或者是與AI密切相關(guān)（例如數據中心）業(yè)務(wù)的營(yíng)收僅占到其總營(yíng)收的1/10左右。所以?xún)H從營(yíng)收看，英偉達遠稱(chēng)不上是一家AI芯片公司。

至于所謂與AI相關(guān)的收入，無(wú)非是諸如谷歌、微軟、特斯拉這些主打AI概念的公司需要計算能力更為強大的芯片而已。而英偉達的GPU（圖形芯片）恰好滿(mǎn)足了這種強計算能力的需求。

此外，從英偉達爆發(fā)的與英特爾在所謂AI芯片誰(shuí)強誰(shuí)劣的口水戰中，雙方均強調或者說(shuō)惟一強調的核心依然是在計算能力上看，所謂的AI能力只是雙方計算能力上的一種博弈而已，與AI似乎沒(méi)有任何的關(guān)聯(lián)。

綜上所述，通過(guò)今年與AI相關(guān)的重要節點(diǎn)和事件看，其實(shí)所謂的AI依舊是計算能力和大數據簡(jiǎn)單分析輸出的一種深化，盡管各家都打著(zhù)AI的名義，但按照真正AI的定義和應用場(chǎng)景看，不要說(shuō)實(shí)現真正的AI，就連基本的計算能力、大數據分析和輸出上都存在不足，甚至是誤判。

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