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2016年人工智能炒作火热 核心技术亟待提高
所谓追根溯源。这里我们不妨回溯下今年比较重要或者说引起媒体和业内对于AI关注或者炒作的几个节点或者说是标志性事件，而对于这些标志性事件的解读和延展无疑会让我们看到AI的本质。
一、谷歌旗下AI公司DeepMind开发的Alpha Go神经网络在与世界围棋李世石的“人机大战”中以优势获胜，进而引发了业内对于AI的关注，之后AI开始频频出现在科技媒体和企业的报道中;
二、谷歌主打AI的无人驾驶汽车在路侧中出现首例事故和特斯拉的Autopilot(自动驾驶系统)频频出现的致死事故，尽管是负面的新闻，但还是激发了业内对于AI的关注，并以自动和无人驾驶汽车的热炒体现出来;
三、是亚马逊装有Alex语音识别技术的Echo音箱所谓的以及有“互联网女皇”之称的 Mary Meeker 发布 2016 年度网络趋势报告时对于Echo以及AI的热捧和向好的预测;
四、美国总统大选中名为MogIA的人工智能系统成功预测出川普将成为美国总统;
五、是图形芯片公司或者说是其自己标榜为人工智能公司的英伟达股价的暴涨。
首先我们看下Alpha Go在围棋中战胜李世石究竟依靠的是什么?其实对于计算机与人类在棋类的博弈，早在1997年计算机击败了等级分排名世界的棋手。加里?卡斯帕罗夫以2.5:3.5 1胜2负3平)输给IBM的计算机程序“深蓝”,当时媒体和高科技界都惊呼标志着人工智能进入了新时代。
此前1988年，“深蓝”的上一代“深思”是个赢过象棋特级大师的电脑;1996年，“深蓝”成了个赢了象棋世界的电脑。需要说明的是。深蓝重1270公斤，有32个大脑(微处理器)，每秒钟可以计算2亿步，输入了一百多年来棋手的对局两百多万局。
相比之下，AlphaGo初通过模仿人类玩家，尝试匹配职业棋手的过往棋局，其数据库中约含3000万步棋，计算能力是当初“深蓝”的3万倍。这里我们看到的与“深蓝”相比大的不同是AlphaGo在数据和计算能力上的优势。
在此也许有人会说AlphaGo赢在其庞大复杂的神经网络，但根据Tian yuandong和AlphaGo的论文，如果不做任何搜索(实际上考验的是计算能力)，只是根据“棋感”(其实就是估值函数)，CNN(神经网络)好能达到KGS 3d的水平，也就是业余1段的水平。
而MCTS算法在没有Value Network的情况下在9x9的棋盘上能战胜人类高手，其实印证了AlphaGo在残局的实力是搜索(计算)起重要作用，也就是残局的计算能力碾压人类。但众所周知的事实是，计算机的计算能力远强于人类早已经是常识。
对此，微软亚洲研究院常务副院长芮勇在评价AlphaGo时曾对媒体表示：“今天所有的人工智能几乎都是来自于人类过去的大数据，没有任何一个领域的能力源自自我意识，不管是象棋还是围棋，计算机都是从人类过去的棋谱中学习。其他领域也是类似，计算机在做图像识别的时候，也是从人类已有的大数据中学习了大量的图片。在面对人类从来没有教过的问题时，计算机就会一窍不通。假如让 AlphaGo 去下跳棋，它就会完全傻掉。甚至说把围棋的棋盘稍作修改，从 19×19 的格子变成 21×21 的格子，AlphaGo 都招架不住，但是人类就没有问题。”
牛津英语词典对智能(intelligence)的定义为“获取并应用知识的能力”。以数字经济麻省理工学院(MIT)数字经济倡议的研究员兼AI意见汤姆?达文波特(Tom Davenport)的话来说：“深度学习并不是深刻的学习。”
另一位专家奥伦?埃佐尼(Allen Institute of AI)也有类似意见：“AI只是简单的数学的大规模执行。”简单说，现在的AI实质只是一种强大的计算方式，并没有达到人脑那种堪称智能的方式。
而花了15年的时间在IBM研究院和IBM Watson团队工作的专家Michelle Zhou，作为该领域的专家，其将AI分为三个阶段。
个阶段是识别智能，在更加强大的计算机里运行的算法能从大量文本中识别模式和获取主题，甚至能从几个句子获取整个文章的意义;
第二个阶段是认知智能，机器已经超越模式识别，而且开始从数据中做出推论;
第三个阶段的实现要等到我们能创建像人类一样思考、行动的虚拟人类才行。
而我们现在只处于阶段，“识别智能”，也就是说，人们说的“人工智能”里面有很大一部分其实是数据分析，还是原来的套路或者说是“旧瓶装新酒”而已。
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