编辑 T客汇 Felix 

“闪瞎人眼”的AI和机器学习

AI及机器学习似乎生下来就光芒万丈，其亮度甚至能把人的眼球“闪瞎”。一时间，无论中外，无论2B2C，似乎所用的公司都愿意把自己的产品或服务加上AI或机器学习功能，好像这些产品或服务会变得十分“高大上”似的。事实上，很多一些号称带有AI或机器学习功能的产品本身并不具有很高的技术含量。比如某些所谓的“智能分析”工具实际上所做的只是统计及汇总一些市场规律及现象，并不能为用户带来前瞻性的市场分析和预测。实际上，这些“智能”所做的工作远逊于统计学和经济学研究人员。

所以，什么是AI以及机器学习？

AI（人工智能）是一种广泛的认知技术，其可以实现临时或情景型的推理、规划、学习、沟通、感知，以及具有依照目的而进行将对象操控的能力。厂商或研究人员将这些技术组合起来创造出机器或软件实体，并预言它们具有——或至少让其看起来具有——人类与其他动物具有的自然智慧。正如自然生物的智能水平在物种内外部都有显著的变化，AI的智能也是如此。

一个多世纪以来，科幻小说中的桥段变成现实。IBM、美国国防部以及高校（如麻省理工学院和卡耐基梅隆大学）都已经在AI领域研究了数十年。在国内，百度在百度大脑与无人驾驶方面研究了多年，阿里巴巴推出过人工智能ET，而前不久腾讯也发布了自身的“智能云”产品。其实如今的有关AI的预言与上世纪80年代的那些预言并无太大区别，只是由于技术的进步让人们距离预言实现更进了一步而已。但是目前的AI与电影场景中的AI仍旧具有非常大的差距。

机器学习是AI技术中的一个分支。它特指模式探测与结果观察类的软件，并通过这样的分析能够调整自己的行为或引导人们获得更好的结果。机器学习不需要与人类智力水平相当的感知与认知，但它需要应用者能够为之快速匹配合适的模式，以及能将这些模式应用到其行为与推荐中。人类与动物的认知模式相似：我们会观察那些更加有效的行为方式并将其应用，并同时避免那些看起来效果不佳的行为。相比之下，机器只能通过被“告知”或编程去了解行为的有效与否。

AI和机器学习的三大“忽悠”

在了解AI与机器学习之后，让我们再回到市场之上，去看看那些所谓的AI与机器学习以及其中的几个主要“忽悠”手段。

忽悠一，混淆学习的逻辑

机器学习本身逻辑其实很简单，编程人员在一开始就通过软件中的逻辑来为机器人塑造“行为准则”。机器可以通过预设的复杂逻辑参数进行更多的选择。

如今的硬件都可以运行非常复杂的逻辑，所以看起来各种应用与设备一样的“聪明，”并能够进行自我调整。但是实际上它们不能够进行真正的学习，除非它们开发者事先设置相应程序。这些机器或程序不能通过基于模式分析的试错以建立机器学习处理系统，因而无法进行自我调整。

就算机器学习技术能够到位，机器学习系统也受其逻辑参数的限制。真正的AI可以在其程序之外的世界中发现新事物，而机器学习不行，它只会理解与学习程序之内的世界并与之互动。

不过实话来说，这些年机器学习的确取得了很多的进展，因此不能说所有有关机器学习的内容全是忽悠。 对于客户来说，一个快速的检验方式就是去询问厂商：“在不进行软件更新的情况下，你们的软件或机器人是怎么进行自我学习和调整的？”另外也可以去询问厂商作为用户我该如何去培训机器人，并让机器人理解我的环境与期望目标。

忽悠二，物联网或云计算让AI和机器学习更聪明

营销人员总是喜欢将热门的技术术语结合到他们已有的产品之上。但是他们却并不了解这些术语真正的含义，或者他们根本就不在乎——只要能引起客户注意力，什么火，什么热门就用什么好了。其实查看一下流行词与产品详情描述之间的比例就能判断厂商是否在进行忽悠了：如果我们看到的东西全是流行词语和技术（比如某某云，某某即服务）而实际的信息描述却寥寥无几，那么我们基本能判定该产品不过是“新瓶装旧酒”而已，厂商只是进行了营销包装，而实际上并有真正的技术。

如今，物联网与云计算是两个火热的词语，所以它们就难免会“遭到营销人员的毒手”，总是会用来作为宣传手段之一。虽然二者的确可以在机器学习以及AI系统中起到作用，但是厂商却没有真正用到了它们的核心功能。

物联网需要依靠于本地和网络传感器以及本地和服务器（云）逻辑的组合。这些技术让设备看起来更加聪明，因为它们被设计为能够对察觉到的各种事物进行自动的调整。对于机器学习来说，这些技术不仅可以在输入过程中极大的帮助其进行学习，而且还能够在输出过程协助其完成自我调整。

另一方面，云计算的出现打破了传统的数据处理与存储模式。人们不必再去花钱去购买设备与硬件，相反他们可以把这些设备与硬件放入云中。云计算与AI的结合诞生了这苹果的Siri,微软的Cortana和Google Now。它们将人们的话语上传到云端，并对话语进行理解（翻译）同时再找出一个合适的回复并发送到人们的手机中。因此，人们不必再携带主机或数据中心，也不必将它们放在办公桌上。但是，归根到底云计算对AI的提升也是其功能性，并不是“智慧。”因此，恐怕我们不能说云计算让AI更聪明。

忽悠三，机器学习让机器人更聪明

Siri, Cortana或Google Now可以做到的服务的确令人惊讶。开发者也可以利用这些工具比如微软的Bot Framework与Cortana这样的工具来丰富其产品功能。但是很快人们也看到，这些程序在其编程内容之外显得十分乏力，只能借助于简单的网页搜索工具来找寻它们未收录的内容。毫无疑问，苹果，微软以及谷歌他们只是在后端中使用机器学习，并让他们的智能机器人程序看起来很聪明。

如果某人还是一直坚称某个应用，服务或机器是聪明的，那他一定是被忽悠了。当然，人们所说“聪明”这个词的实际意思是“更有逻辑能力，”然而这个词不会有任何吸引力。似乎厂商总是认为客户是傻子，所以他们通常不会对其产品的“聪明”有明确的定义与说明。

真相是很多标榜自己具有“聪明”技术的产品其实并不聪明，只是具有一些机智。区别就是聪明需要智慧和认知，而机智只是需要信息以及利用信息的能力。机智的应用或机器人当然很好，但它们仍旧不能说是聪明。我们目前的技术还无法让它们达到聪明的水平。

比如IBM引以为豪的Watson，它非常机智，而且能够进行快速的学习。但是，众所周知IBM已经在商业众多领域中进行了广泛的布局，如果Watson足够的聪明，那么IBM早就支配整个商业世界了。Watson无法治愈疾病，为中东带来和平，降低税率或者解决饥饿问题。当然这些事情比较夸张，但如果Watson真的物有所值的话，它至少能够聪明到帮助人们更好的处理日常的事务。

总结

三大“忽悠”所揭露出来的正是现在AI概念的泛滥，人们总是去热炒“AI会创造样？”“AI可以解决什么？”“AI能够帮我们什么？”其结果可能就是“拉低了整个行业的智商，”AI概念也只是流于肤浅的表面，人们并不了解与理解AI的本质与其实现的必要条件。（“人工智能让“颠覆”这个词变得一文不值” http://www.cniteyes.com/archives/31847）。新技术本身如同是上好的食材，但如果将其置于路边经由无数的苍蝇爬过之后，最终出来的只是腐肉一块，而且还会再招来更多的苍蝇。

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