人工智能为啥越来越看不懂了？_ZNDS问答

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人工智能为啥越来越看不懂了？

人工智能未来十年之内将会普及到千家万户，具体请看看手机啥时候普及的，电脑又是怎样以迅雷不及掩耳之势普及到千家万户，更不要说网络的普及了。华为的5G 机器人能唱歌跳舞，能灵活做各种事，能聊天等等。站在人工智能的风口上，将会飞起更多的庞然大物。

手机刚开始时，我们觉得可望而不可及，那是有钱人的标配，能有大哥大那是多么土豪啊。
电脑刚开始吓死人哪，有人说未来的文盲就是不会操作电脑，说要淘汰不会用电脑的人。

网络刚开始，有钱人说什么网上冲浪，我都不知道咋冲浪，好着急自个落后，不知道如何面对。
结果呢，大家都亲身经历了，也知道结果了。

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。

人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体目前智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。

从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成本，进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明，我们将最终实现人性化人工智能(HumanisticAI)，即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。

学问之美，让人一头雾水。
技术层面看，人工智能已进入浑水区。以计算机视觉为例，传统的以灰度特征和多视图几何为基础的清晰理论架构受冲击，深度学习刚起步，模型框架五花八门，有些甚至都是文章灌水，看不懂很正常！
教育层面看，不但双一流高校双一流高校纷纷成立了人工智能学院，双二流双三流高校也开办人工智能新专业，甚至不少职业技术学院也在开办小龙虾专业的同时，也开办人工智能专业，一派热闹景象，看的懂吗？
应用层面看，人工智能的产品虽然出现了一些，什么远程机器人手术、人脸识别门禁、智慧物流分拣，但人工智能落地应用还远未开始推广，机械加工厂里大部分依然是单机数控为主，信息孤岛依然是互不来往，工地上或是靠人工为主施工，农村种地养猪依然是机械化加人工劳动。
总之，人工智能是门学问，看不懂很正常。

理性的看待人工智能，就会越来越复杂，人工智能必定还有人工的成分在里头，今后，人工一旦被智能打败了，就只剩下智能的时候，我们还存在于世界上吗？不得不令人担忧，那个时候人类还会存在吗？没有人类就没有世界的时代，就已经不存在了，还谈什么人生啊！人类早就被智能取代了，具体来说就是人类已经不在了，还要谈这些，真是自讨没趣，人类还不晓得躲在哪里去了呢？人类打不过智能，还不是一台还原智能的过程，即地球本来没有人类，人类不是地球生长的，是从另一台有智能的星球来的，他们由于过分的先进发达，他们星球也是因为灾难，被迫来到地球的。想当年，他们也是一台蓝色星球，就是在发达的过程中，不注意环境保护，而被灾难所吞没……人类就是这个样子，到哪个星球居住，不是一样的吗？干嘛要寻找新的星球，硬是到人家的星球去躲避灾难呢？

（原创）文｜刘成军，「工业互联网研习社」创始人、首席知识官

越来越看不懂人工智能，基本有两种可能，一种是人工智能领域发展迅速，不由得让人目不暇接；还有另外一种情况是，技术本身没有多大进展，但炒作技术的本领上升很快，扰乱了人们的视线，让人眼花缭乱。
在这方面，不仅是自媒体本身热衷搞大词，guan方媒体在AI科技的报道上也经常夸大其词。
当前及未来一段时间，我们仍将长期处于「弱人工智能」的发展阶段。它只能解决某个特定领域的问题，更多的是充当一种工具来使用。
「弱人工智能」就是建立在大数据和机器学习/深度学习的基础上，即通过大量的标定d额数据和算法来学习食物的模式规律，通过对数据训练得到一台模型参数，然后根据模型实现决策和预测。
AI是很好，确实也是未来，这点我相信大家都是有共识的。
但回到现实中来，以亲身体验，身边有哪些场景是人工智能大显身手的？
1、媒体领域：以头条的算法驱动为特征，其他媒体也陆续跟进；
2、手机助手：苹果、华为等内置的语音助手；
3、高铁和飞机安检：刷脸、刷身份证进入安检通道，查验身份信息
4、智能音箱：亚马逊及BAT、小米皆有自个的产品；同时也成为
5、实时翻译：现场扫描一下，就能得出翻译结果。
6、出门问问：语音导航，解放人的双手；
7、工业领域的机器视觉：超清摄像头采集数据，然后经算法对比之后判断有无瑕疵；
8、自动驾驶汽车……
当然，也许还会有很多其他应用，但与人们的生活不够密切，或者应用场景不够明显。作为各行各业的从业者，或是多多从业务思考，我们需要什么样的数据，以及什么样的算法，来提升业务能力和竞争力。
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纵观目前全球的科技水平，还没有哪个国家能够真正的制造出具有现实意义的人工智能。
现阶段的人工智能，更多的只是停留在局部智能化。而且这种局部的智能水平，充其量也就是机器的简单升级而已。也就是说，最多算是半自动化机器的研发。
要让机器真正超越全自动化，甚至是产生出完全自主独立的人工智能，至少从目前全球的科技水平来看，还没有这种可能性。
科技不能搞浮夸风，任何科技的创新，都是需要长时间经过现实的检验，才能产生质的飞越，才能真正算是造福人类。如果只是为了迎合政绩，或者是为了盲目跟风的话，那这样的科技创新，不仅有害，而且还会蒙蔽人的双眼，这也是为啥目前人工智能越来越看不懂的原因之所在。

很高兴回答这个问题。
人工智能这两年的发展方向的确比较混乱，但仔细想一下，或是可以理解的。
从工业4.0概念提出开始，无论自动化或是人工智能方向均受到了资本的广泛关注，而大量行业外资本在短期内注入造成了行业内发展方向混乱。
任何一台行业的兴起都会经历这一步，这种情况也变相证明了目前人工智能行业的市场关注度很高。大量爆发之后肯定会有一部分企业、项目会淘汰掉，但留下的将重新整合，从而让人工智能行业真正的健全起来。
混乱是短期的，没有必要过于担心，

人工智能目前慢慢走到了歧路，一些以此为生的人故意把简单的东西复杂化。各种水论文，刷名气。其实学过计算机的人都知道人工智能并不是指什么新鲜的东西，目前的技术水平和几十年前相比，其实并没有突飞猛进的跳跃式发展，更多是因为算力获得突破，硬生生的用算力累积起来的结果优化。
不是说这东西不好，而是说目前的人把他太过于神化了。认识好多做人工智能的，自我感觉特别良好，做的产品跟个垃圾一样，根本就没有任何产业化和落地的可能性，就是挂个大名头四处骗钱。动不动就说自个是藤校毕业发了多少论文，拿了多少奖项，有多少知名的学者加盟自个的公司。但问题是你做一台产品不是应该去看最终的效果吗？难道说你是研究人工智能的，就算做出坨屎，也要逼用户吃下去么？
感觉人工智能在未来的几十年内恐怕都很难有重大突破。除非说以后在硬件层面上有了重大的突破，算力又一次有了飞跃式的发展，但这和人工智能其实没有半毛钱关系。就跟1000年前算1加到100，要掰着手指头算个几分钟，目前的话可能几微秒。以后的话时间会更短。但你能说。算1加到100总数是多少，是一件很伟大的事情吗？
做一台机器学习和深度学习的忠实拥趸者，个人感觉，千万不要神化这门技术，平常心点，特别是某些行业内从业人员，千万不要把这个人工智能搞成像区块链比特币一样的东西。

不知道题主所说的“人工智能越来越看不懂”是指的哪方面？是指在学习人工智能这门学科的时候发现知识越来越难，无法领会？或是指媒体报道中涉及到的一些人工智能概念似乎并不完全相同？

如果是前者，首先不要焦虑，不管你是人工智能专业的学生或是社会上的爱好者，如今都有完善的、成体系的前人经验为你的学习之路保驾护航。学生的情况就不多说了，课上认真学习，课后多问老师就是最好的解决方案，作为毕业了几年的同道师兄，负责任的讲，这样做效率会比自个漫无目的到处学习高很多。

主要说一下爱好者这种情况，和刚度过中学时光，除了少数先发者外大都是一张白纸的学生不同，社会上的爱好者大都具备一些数学或者计算机的专业基础。如果你有数学的基础，那可以补一些 Python 和机器学习相关的知识，Python 书市面上有很多，机器学习可以看一下周志华老师的西瓜书。如果你有计算机的基础，机器学习或是要看的，另外要补一下概率论和线性代数。

如果是后者，其实很正常，因为除了少数要体现专业性的 AI 垂直媒体之外，大部分媒体的首要关注因素或是流量。打个比方，知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、机器学习、强化学习、监督学习、非监督学习、半监督学习、专家系统、自动驾驶、遗传算法、步态识别、人脸识别等等这些都属于人工智能，它们之间甚至不光是平行的关系，还有复杂的各种包含和被包含关系。

而如果你是一家媒体的编辑，你写了一篇稿子要发，这篇稿子主要讲了监督学习这个概念，你会在标题里取上“监督学习”这个圈内术语或是“人工智能”这样的全民热词呢？我想这是不言自明的。而如果这时另一家媒体发了一篇主要讲非监督学习的稿子，也把它冠上“人工智能”的名义发出，并且也被你看见了呢？这时你就会发现两家媒体讲的“人工智能”似乎是相互矛盾的，但其实只是两家各讲了人工智能的不同子集而已。

作为曾经的人工智能从业者，送两张图尝尝鲜。

从人工智能这个话题被提出开始，就有人想过人工智能反攻人类这样的假设。伴随而来的没有科学的解释，只有文学和影视作品的幻想。
这时候我们就要说了，人工智能，到底什么叫做人工智能？或者，什么叫智能？人工智能的终极目标是指什么？
有些人认为人工智能是需要机器被赋予独立的人格，能够像人，或者至少像某个哺乳动物的智力程度，拥有完整的思维，能够独立地进行思考。
这大概确实是值得作为人工智能的终极目标的，但是那是终极目标，所谓终极目标就像是你完成了一台游戏的全部主线剧情之后再去收集支线收集CG，已经不再影响主线剧情的发展。
那么主线是指什么呢？
我认为从本质上，人工智能的概念是让机器能参考人类的思维模式，在生产工作中更加精细、更加稳定、更加系统、更加能够应对各种突发事故。总而言之机器的制造是为了省事人类，哪些工作机器目前做不了必须要人类手工制作的，人工智能的目标就是让机器也能胜任这些。
当然这只限定于生产力的发展，政治之类的估计不会动用AI。
目前的人工智能水平仅仅是运行编程者所写下的代码程序而已，获取数据分析数据反馈结果，还远没有达到赋予人格赋予思想的程度。未来只要各机器分工足够明确，不要集太多功能于一体，也完全没有赋予真正意义上人格的必要。人工智能的努力方向，至少目前，不在于如何让机器能够像人一样思考像人一样行动，而是，在能够完成工作的前提下优化（更好的完成，更高的精度和更少的bug）和简化（更少的运算量）算法。
举个例子说，有这样子的一整套机器人控制的工厂生产线，由以下几种机器人组成：
作为工人的机器人只需要知道如何工作，编程的时候根本不可能去写如何让它攻击，如何让他区别人类和狗，不用说自我保护，被攻击了报告故障并熄火就好。
维护机器人只知道如何检查其他机器人是否存在损坏等问题如何修复，不知道如何去破坏，不可能把螺丝拧过紧三分之一圈。
安保机器人（如果有的话）是唯一可能被赋予攻击算法的机器，且不提会有如何的可能性反攻人类，这类机器人在整套体系中的权限必然是极低的，除了让前方的机器人让出条路来以外没有任何干涉其他机器人的权限。要造反就它一台造，你如何不上天啊！
最后是控制终端的核心机器人，负责监督整套体系的运作，按理说这是最全能的机器人了理应拥有整套体系中最复杂的AI。但是控制终端只需要知道所有机器人的运作状态，以及生产效率产品质量之类，甚至不需要知道别的机器人是如何工作的。控制终端只需要发出谁去哪里工作这样简单的指令“回去干活！”，不需要给出详细命令“把这个苹果，放在你的，额，头上！”
这样的系统又高效又安全，并且足以满足人类对生产行业的需求，哪怕是做军工都是可行的，然而根本提不到反攻人类的话题上去。
那么人类只需要人工智能在生产方向发挥作用吗？当然也不是。
现如今很常见的聊天机器人，有市场就说明有需求，虽然说实际尝试一下就会知道这些孩子根本听不懂人话。

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