曾幾何時(shí),，AI（人工智能）成為了諸多企業(yè)的口頭禪，不管這個(gè)企業(yè)身處什么產(chǎn)業(yè),，是什么樣的企業(yè),，好像不帶上AI就落伍了,，媒體更是天天充斥著各種AI的報(bào)道，我們也是聽得耳朵磨出了糨子,。

在此我們不妨以業(yè)內(nèi)公認(rèn)的AI或技術(shù)或市場(chǎng)中的代表IBM,、谷歌和亞馬遜為例，看看AI的技術(shù)和市場(chǎng)究竟如何,？

IBM“沃森”（IBM Watson）：被疑為噱頭,，商業(yè)化成本高企無實(shí)效

提及沃森，這個(gè)自從6 年前在美國答題秀節(jié)目Jeopardy 中打敗人類選手,，就占據(jù)了無數(shù)的新聞?lì)^條,，并最早商業(yè)化（主要用于醫(yī)療領(lǐng)域癌癥的檢測(cè)和預(yù)防）的所謂AI系統(tǒng)。不過,，隨著時(shí)間的推移,，近期沃森卻屢屢遭受業(yè)內(nèi)的質(zhì)疑。

例如華爾街投行杰富瑞分析師詹姆斯·基斯納（James Kisner）發(fā)布的關(guān)于IBM人工智能“沃森”（IBM Watson）的研究報(bào)告就稱：IBM對(duì)沃森的投資很難給股東帶來價(jià)值回報(bào),，并用案例說明了IBM沃森存在的廣泛問題,。

該案例來自IBM沃森與MD安德森癌癥中心之間的合作，即在向沃森項(xiàng)目浪費(fèi)了6000萬美元之后,，MD安德森癌癥中心最終停止了與IBM在這方面的合作,，并承認(rèn)這項(xiàng)技術(shù)尚未準(zhǔn)備好臨床使用。而MD安德森癌癥中心的情況并非個(gè)案,。多名人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者都表示,，他們?cè)诮鹑诜?wù)和生物科技領(lǐng)域的客戶在與IBM打交道時(shí)都有過類似經(jīng)歷。

與華爾街投行的分析相比較,，今年五月，在CNBC的金融市場(chǎng)觀察欄目“Closing Bell”上,，風(fēng)險(xiǎn)投資人Chamath Palihapitiy更是語出驚人：“實(shí)話實(shí)說,，Watson就是個(gè)笑話。我認(rèn)為,，IBM非常擅長利用銷售和營銷手段,，來誘導(dǎo)信息不對(duì)稱的人掏腰包?！?/p>

而美國認(rèn)知科學(xué)會(huì)創(chuàng)始人Roge Schank認(rèn)為沃森根本不是認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng),，IBM 有夸大吹噓嫌疑，并做了如下論證，即為了展示沃森的超凡智能,，IBM 從2015年以來在熱播電視節(jié)目中投放了沃森的廣告,。在廣告中，沃森程序與搖滾靈魂人物鮑勃·迪倫進(jìn)行了對(duì)話,。

對(duì)此,，Schank 指出，這個(gè)廣告恰恰說明沃森完全沒有理解迪倫的作品,。盡管“時(shí)間流逝”之類的詞匯在迪倫的作品中時(shí)常出現(xiàn),，但所有熟悉迪倫作品的人都知道，迪倫是一位抗?fàn)幐枋?，他的歌曲最關(guān)心的是民權(quán),、反戰(zhàn)這些主題。不過,，迪倫歌的歌詞里并沒有直白地寫著“反戰(zhàn)歌曲”,、“民權(quán)運(yùn)動(dòng)”。沃森只根據(jù)詞頻統(tǒng)計(jì)等方式找到“時(shí)間流逝”,、“愛情凋零”,，而沒有真正理解迪倫作品的真正主題。

谷歌DeepMind：除了圍棋,，技術(shù)與商業(yè)化類“沃森”前景不明

至于谷歌,，去年AlphaGo依賴人工智能挑戰(zhàn)號(hào)稱最難的人類游戲圍棋大獲成功，讓人工智能背后的“深度學(xué)習(xí)”廣為人知,，也把谷歌此前收購的AI科技公司DeepMind推到了公眾面前,。

對(duì)此，就像前微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇所言,，想要實(shí)現(xiàn)真正的人工智能還有很長的路要走,，今天所有的人工智能幾乎都是來自于人類過去的大數(shù)據(jù)，沒有任何一個(gè)領(lǐng)域的能力源自自我意識(shí),，不管是象棋還是圍棋,，計(jì)算機(jī)都是從人類過去的棋譜中學(xué)習(xí)。

假如讓AlphaGo去下跳棋,，它就會(huì)完全傻掉,。甚至說把圍棋的棋盤稍作修改， AlphaGo都招架不住,，但是人類就沒有問題,。AlphaGo可以打敗三十多歲的李世石，但它的學(xué)習(xí)能力不及一個(gè)5歲的小孩,，這二者是有很大區(qū)別的。

與沃森相比,，DeepMind則剛剛進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,。去年七月，谷歌宣布DeepMind已找到方法將谷歌數(shù)據(jù)中心的制冷用電量減少2/5,。它的算法先分析數(shù)據(jù)中心的操作日志來理解任務(wù),，然后通過反復(fù)模擬運(yùn)行來優(yōu)化過程。

同樣,，DeepMind也已經(jīng)進(jìn)入醫(yī)療行業(yè),。去年11月，公司獲得了首個(gè)付費(fèi)項(xiàng)目,，與NHS公立醫(yī)院皇家自由倫敦醫(yī)院（Royal Free London）簽下五年的合同,，為其處理170萬份病歷。

此外,，DeepMind還獲得了訪問其它倫敦醫(yī)院兩個(gè)數(shù)據(jù)庫的權(quán)限,，即DeepMind利用AI軟件分析了約100萬份視網(wǎng)膜掃描報(bào)告成功找到了退行性眼疾的早期征兆，或通過頭頸部癌癥圖像讓AI軟件學(xué)會(huì)區(qū)分健康和癌組織之間的不同,。

從上述DeepMind的商業(yè)化看,，與沃森類似，均需要首先獲取現(xiàn)實(shí)世界的大數(shù)據(jù),，即使擁有大量數(shù)據(jù)的可供挖掘的谷歌,，運(yùn)用AI及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)醫(yī)院、電網(wǎng)及工廠等系統(tǒng)時(shí),，獲取其具體操作數(shù)據(jù)也非常重要,。

原因很簡單，沒有人類提供的背景數(shù)據(jù),，哪怕極為簡單的挑戰(zhàn),，現(xiàn)有的AI技術(shù)也無法勝任。因此,，當(dāng)前的AI技術(shù)實(shí)際上并不“智能”,，也不是解決問題的萬能手。

提及數(shù)據(jù),，在人機(jī)大戰(zhàn)前,，DeepMind耗費(fèi)了數(shù)年時(shí)間學(xué)習(xí)圍棋。參加《危險(xiǎn)邊緣》問答的沃森,，研發(fā)人員輸入了數(shù)TB有關(guān)問答節(jié)目和自然語言實(shí)例的數(shù)據(jù),，來幫助它理解這一節(jié)目的問答模式,。只有靠人類這樣有針對(duì)性的密集“訓(xùn)練”，這些機(jī)器才能表現(xiàn)得如此出色,。

會(huì)議安排助手X.ai這類看似簡單的應(yīng)用程序卻花費(fèi)了數(shù)年時(shí)間學(xué)習(xí)與會(huì)議安排相關(guān)的事項(xiàng),，才達(dá)到可投入商用的水平。而它們運(yùn)作的過程,，更類似于基于計(jì)算力提升之下的大數(shù)據(jù)分析和輸出,，遠(yuǎn)沒有創(chuàng)造性的推理。而眾所周知的事實(shí)是,，在數(shù)據(jù)的處理（其實(shí)就是一種高速的運(yùn)算）,，機(jī)器的能力早已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類。

對(duì)此,，有分析稱,，DeepMind未來可能無法單單通過利用AI程序解決復(fù)雜問題的方式創(chuàng)造大量營收，但DeepMind AI軟件通過分析數(shù)據(jù)所獲取的有用信息已經(jīng)足夠讓谷歌為當(dāng)初的競標(biāo)所投入的巨資值回票價(jià),?？吹竭@里，相信業(yè)內(nèi)應(yīng)該知道DeepMind的本質(zhì)以及谷歌打著AI旗號(hào)的真實(shí)目的了吧,。

亞馬遜Alexa：仍屬快速信息檢索,，涉及自然語言識(shí)別折戟沉沙

最后看亞馬遜。其所謂的AI是隨著采用智能語音技術(shù)Alexa的Echo音箱的熱銷而為業(yè)內(nèi)所知,，某種程度上也代表了亞馬遜AI的水平,。但從其應(yīng)用看，智能語音服務(wù)范圍大都是在信息檢索,，幫助用戶獲得資訊,。

絕大多數(shù)的內(nèi)容是不牽涉“推理”（對(duì)用戶自然語言的理解）的查詢類信息服務(wù)。如果用戶問到在基礎(chǔ)信息以上,，一旦牽涉推理的問題,，不僅是Alexa，幾乎所有的智能語音識(shí)別（包括谷歌,、微軟）都無能為力,。

以亞馬遜的Alexa為例,，去年一名六歲的女孩在跟Echo內(nèi)置人工智能語音助手Alexa聊天時(shí),，意外訂下了價(jià)值170美元的玩具和一盒重達(dá)四磅的餅干。雖然孩子的媽媽在收到一個(gè)不知打哪來的訂單確認(rèn)電話后立刻進(jìn)行了取消操作,，但該訂單卻已經(jīng)被處理,，且一個(gè)跟孩子身高幾乎相同的玩偶就在隔天送來了,。最后，他們無奈地決定將這一玩偶捐贈(zèng)給當(dāng)?shù)貎和t(yī)院,。

又如亞馬遜Alexa誤聽指令向孩子提供成人內(nèi)容,，即小孩向亞馬遜Alexa下達(dá)指令：“Alexa，請(qǐng)播放‘Digger digger（一首兒童歌曲）’,。”之后,，亞馬遜個(gè)人助手通過算法進(jìn)行識(shí)別,，竟然認(rèn)為孩子想聽情色內(nèi)容。稍后,，孩子的父母才意識(shí)到發(fā)生了什么事,，可惜他們已經(jīng)無法阻止Alexa繼續(xù)播放聲音。

上述說明自然語言（真正的AI能力）的“難題”離最終的解決依然存有差距,。因?yàn)椴煌膽?yīng)用（問答,、情感分析、機(jī)器翻譯,、部分語音標(biāo)簽）需要有不同的模型架構(gòu)：強(qiáng)監(jiān)督式記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、樹形長短記憶網(wǎng)絡(luò)、雙向LSTM限制隨機(jī)域（CRF）,、動(dòng)態(tài)記憶網(wǎng)絡(luò)等,。

即使在研究中出現(xiàn)一些非常有潛力的新想法，設(shè)計(jì),、工程合成,、可擴(kuò)展的對(duì)話系統(tǒng)與這些想法的結(jié)合依然處于非常復(fù)雜的狀態(tài)，離商用還很遙遠(yuǎn),。所以,，當(dāng)被問及何時(shí)才能通過自然語言與數(shù)字助理交流，并得到滿意的答案時(shí),，就連吳恩達(dá)這樣的頂尖科學(xué)家也無法給出確切答案,。

即便是對(duì)最高水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)家而言，這項(xiàng)技術(shù)仍然有很多謎團(tuán)尚待解開,。有很多工作只能通過不斷試錯(cuò)來改進(jìn),，沒有人敢保證某項(xiàng)技術(shù)調(diào)整可能產(chǎn)生什么樣的后果。根據(jù)現(xiàn)有的技術(shù)和方法,，這一過程大約要耗費(fèi)數(shù)年時(shí)間,。

正是在這些科技大佬的鼓動(dòng)下，AI正有走向泛化的趨勢(shì),。

據(jù)統(tǒng)計(jì),，到去年年底,，在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中，就有180家對(duì)外宣稱自己要啟動(dòng)相關(guān)的人工智能項(xiàng)目,。甚至有廣告研究公司大膽預(yù)估,，到了2020 年，人工智能技術(shù)可能會(huì)出現(xiàn)在幾乎所有的新科技產(chǎn)品的宣傳之中,。

另據(jù)Gartner 在研究了1000 家宣稱自己使用了人工智能的技術(shù)供應(yīng)商后發(fā)現(xiàn),，大部分所謂的人工智能技術(shù)，采用的依舊是基礎(chǔ)的,、基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)和分析技術(shù)（例如上述的IBM的沃森和谷歌的DeepMind）,。這些技術(shù)，早在人工智能這個(gè)概念被熱炒之前,，就已經(jīng)出現(xiàn)并被業(yè)內(nèi)所使用,。

更為關(guān)鍵的是，這些技術(shù)的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到可以被稱得上“人工智能”的程度,。

恰逢國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》頒布之際,，在彰顯我國政府對(duì)于科技產(chǎn)業(yè)前瞻性和勢(shì)在必得決心的同時(shí)，也應(yīng)該警惕當(dāng)下產(chǎn)業(yè)界AI泛化的趨勢(shì),，尤其是在每逢大的利好的產(chǎn)業(yè)政策或者綱要出臺(tái),，總是泥沙俱下的中國，切莫讓真正的AI淹沒在AI的泛化中,。