再谈人工智能 吹牛皮练演技不如搞实力！

　　如今，人工智能被大家反复咀嚼，早已过了新鲜期，然而风头过去，终归平静，人工智能何去何从？成了企业研究的重要方向，其中，谷歌、百、Facebook度等互联网巨头纷纷开始介入，而且十三五规划也提出，人工智能将作为第五大分支成为新兴产业的重要发展部分，应当加快推动人工智能平台、软件、系统，智能机器人及其相关硬件的发展。

　　吹牛皮

　　牛皮不吹不大，被称为未来最具前景的人工智能市场，显然是当下一块人人眼馋的“肥肉”，因而也被加注了很多莫须有的东西，在很多人还没明白“人工智能”到底怎么回事的时候，外面就已经吹起了各种牛皮。

　　“未来30年，人们每天只需要工作四小时，可能一周工作四天。我祖父当年在农村一天干16小时，非常忙。我们一周工作五天，每天八小时，也很忙。”马云在一段采访中大胆的猜（吹）测（牛）。

　　对于这种言论，编者是有诸多不服的，首先我们是人类，是主宰一切的高级动物，怎么会让人工智能超越，并且搞的没有工作，没有工作之后，大批的下岗员工该如何安置，他们的收入来自何方？

　　然而鉴于马云爸爸之前的种种语言都已经变成了现实，编者又开始相信他说的话了。比如之三年前，支付宝发布的“空付”视频，在今年6月20日宣告实现。以后很可能连手机都不用掏了，就能完成支付了。

　　另外，英雄所见略同，李开复也曾在《纽约时报》的专栏上，讨论人工智能真正给世界带来的担忧时，曾说过“大量的失业、经济极端不平等。人工智能的发展并不代表我们可以高枕无忧。”

　　其实李开复的话和编者的担忧正是一个问题，但李开复更愿意相信这并不是吹牛逼。李开复认为，假以时日，人工智能技术还会学会控制如无人驾驶汽车和机器人这类半自主或全自主硬件设施，逐步取代工厂工人、建筑工人、司机、快递及许多其他职业。

　　但是编者认为，目前的人工智能还没有太强的自主意识，更像一个“保姆”的角色。尽管有人会想起前段时间很火的AlphaGo，与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。这已经算是人工智能史上的一大进展，但是，这个只是针对了围棋这一项目。如果是日常生活，很多无法确定的情况，并且对象是善变的人，如果要做到得知驾驶者想法的程度，就不单单只是大数据那么简单。

　　小结：其实关于人工智能，大佬们的言论叫做大胆预测，而对于普通人来说叫做吹牛皮，正如鲁迅先生写“我家门前有两棵树，一棵是枣树，另一棵也是枣树”就是经典名句，而普通人写便是废话连篇，但愿大佬们能够对得起大家给予的希望，不是为了炒作而炒作。

　　练演技

　　人生如戏全靠演技，这句话并非空穴来风，对于人工智能亿万级市场，企业们也开始变成了“演技派”，都在卖力的表演。为什么称之为“表演”，个人认为很大一部分人工智能项目都只是“口吐莲花”，并没有什么实际的动作。

　　首先来看人工智能的营销拓展，看销售人员是如何“表演的”。比如某公司为了加强以人工智能为基础的潜在顾客开发平台，使企业能够以个体为基础来理解客户，他们在整个销售周期中建立个人联系，会提供一个全面的B2B需求生成解决方案，利用人工智能技术和人类验证的有效结合，从而为客户群提供最佳的目标。
另外就是关于人工智能和医疗的“表演”，很多企业目前都声称在研究机器人做手术的案例，优点在于，机器人会比人更加精准的把握尺寸，而且机器人不会累，可以连轴转，这样的说法看起来没毛病，但是怕就拍机器没有人的意识，要是偶尔出个小故障什么的，那么这手术直接威胁生命，虽然是明晃晃的高超演技，实则却隐患不断。

　　当然，更有甚者，有机构预测，至2030年，人工智能将带动全球GDP增长14%。该研究报告预计，至2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元，这个数字超过中国与印度这两国目前的经济总量之和。

　　报告深入分析了2016年至2030年人工智能将带来的各经济增长数据后发现，多于50%的增长将归功于劳动生产力的提升，其他则主要来自于人工智能激发的消费需求的增长。从地域分布来看，中国和北美有望成为人工智能最大受益者。

　　小结：正常的“表演”叫做演技，夸张的“表演”叫“作”或者“欺骗”，人工智能究竟能否实现大家赋予其的能量，这还是一个问题，与其卖力“表演”，不如扎实搞实力。

　　综合搜狗在人工智能上的产品布局，我们可以清晰的发现，让人工智能更「接地气」，已经成为搜狗在人工智能领域的独特标志。

　　另外，很多电视企业已经将人工智能应用到了产品中，比如长虹，创维等等，其中互联网电视品牌微鲸同样不甘落后。据悉，微鲸电视的全新智能语音功能不仅能与人简单互动、逗乐用户，更能担当家庭中的“智多星”，搭载智能语音功能的微鲸投影也引发影迷们的关注，便携好玩的K1和超高亮度的F1共同为用户打造300寸的大屏观影体验。

　　人工智能的发展并没有局限于国内，也不是国外，而是全球袭来的一股热浪。低于未来中国的人工智能研究和应用该怎么进行下去，清华教授邓志东建议：选择细分领域积累大数据，将深度卷积神经网络尽快大面积推向工程化应用；建立国家级实验室进步认知智能基础研究；发展类脑芯片和低功耗卷积神经网络芯片等基础硬件。同时，他也呼吁进步科研体制改革，将学界的研究成果和业界应用尽快对接。

　　小结：技术的研发应该及时跟新到产品中，用于真实的生活场景，将技术与产品与用户无缝对接，这才是我们做人工智能的最终目的。当然在这背后，需要太多太多的投入，并不是简单的吹吹牛皮，做点花架子，是真刀实枪的冲刺。