AI即人工智能的英文簡稱，按照相應(yīng)的定義，其實(shí)就是，擁有類似人類智慧的某種機(jī)器和系統(tǒng)。它充其量是能夠像人類一樣，甚至超越人類的能力，對(duì)事物做出判斷和反應(yīng)，最終代替人類勞動(dòng)甚至思考的一種機(jī)器。
如果按照這個(gè)定義，AI其實(shí)并不是什么新東西。從1860年，近代資本主義誕生開始，人們就開始幻想能夠有這樣的科技，不過當(dāng)時(shí)人們管它叫“機(jī)器奴隸”。
從此后，一百多年來，“機(jī)器奴隸”故事就開始不斷上演，并且形成了一種規(guī)律。但凡經(jīng)濟(jì)一陷入危機(jī)，各種“機(jī)器奴隸”的科幻小說、科幻電影就開始風(fēng)靡。
面對(duì)工人天天罷工的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，能擁有一種干活又勤快，又不用發(fā)工資的機(jī)器奴隸，資本家們做夢(mèng)都會(huì)笑醒。
直到1920年，社會(huì)進(jìn)入現(xiàn)代資本主義，人們才覺得“機(jī)器奴隸”這個(gè)詞太缺少人文關(guān)懷，最后發(fā)明了“Robot”這個(gè)單詞，中文翻譯叫“機(jī)器人”。
1942年 美國科幻巨匠阿西莫夫還在《我，機(jī)器人》一書中煞有介事地提出了“機(jī)器人不得傷害人類”的“機(jī)器人三定律”。
從最早的蒸汽動(dòng)力到電動(dòng)機(jī)，再到電子管、計(jì)算機(jī)，擁有人類智慧，能代替工人的機(jī)器，這種關(guān)于人工智能的故事，隨著科技進(jìn)步和一次又一次的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，一直在不斷升級(jí)。
“科幻熱”“機(jī)器人熱”總是伴隨在經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后，
成為資本講故事的對(duì)象和人們的精神寄托
直到今天，隨著超級(jí)計(jì)算機(jī)的誕生，又使得“機(jī)器奴隸”有了新的版本——AI，名字聽起來更加洋氣，卻依然逃脫不了歷史的宿命。
人工智能僅僅借著AlphaGo戰(zhàn)勝李世石的幾盤圍棋，又一次被故事翻新，又一次在全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的時(shí)刻，走進(jìn)人們的視野，成為資本市場的一支強(qiáng)心針，成為大資本的造富神話和恐嚇中小散戶的“利器”。
這并不是我們多疑，也不要說我們“不懂科學(xué)”。只是他們玩弄這種把戲的次數(shù)實(shí)在太多。從一百年前到現(xiàn)在，每次遇到經(jīng)濟(jì)危機(jī)，大資本們就開始叫囂他們擁有了“黑科技”，分分鐘代替人類勞動(dòng)，創(chuàng)造新的財(cái)富奇跡。
然而，筆者在這里搶白一句，如果真是哪一天，機(jī)器取代了人類勞動(dòng)，那么，我們還要那些老板干什么？真到那時(shí)候，不是人類都被機(jī)器奴役，就是實(shí)現(xiàn)了共產(chǎn)主義。
什么是AI ？技術(shù)突破≠產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
其實(shí)，筆者并不是看不上AI的技術(shù)潛力，而是實(shí)在看不上一些人借著AI成天吹牛皮。作為中小股民，則是更要警惕，有人借著AI概念在騙你。
不知道大家還記不記得，當(dāng)年什么納米技術(shù)、3D打印，還有一夜成名的石墨烯，這些科技概念也一度被炒上了天。各種產(chǎn)品、各種故事被炒得神乎其神。直到現(xiàn)在，還有人聲稱什么保溫杯是納米科技。
AI技術(shù)其實(shí)也是一樣。在目前的科技界，真正的AI技術(shù)其實(shí)分為強(qiáng)、弱人工智能兩種觀點(diǎn)。
所謂的強(qiáng)人工智能，就是具有真正的知覺和自我意識(shí)、能進(jìn)行推理和解決問題的智能機(jī)器。這種人工智能目前存在于科幻小說里，我們的科學(xué)家就連什么是“自我意識(shí)”都沒有搞清楚，還根本談不上制造想用的機(jī)器。
因此，現(xiàn)在我們所說的都是弱人工智能，就是機(jī)器不需要理解人類指令的含義，而是根據(jù)某種信息和預(yù)先設(shè)定計(jì)算方法，通過大量計(jì)算——驗(yàn)證——再計(jì)算的過程最終給出結(jié)果的方式。
目前AI技術(shù)之所以能夠取得突破性進(jìn)展，就是在遺傳算法（簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱ANN）這兩種算法機(jī)制的研究上取得了突破。使得計(jì)算機(jī)能夠根據(jù)人類給出的初始條件，根據(jù)算法，不斷自我調(diào)整和完善結(jié)果。
遺傳算法（簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱ANN）聽起來很智能也神秘，其實(shí)它們和遺傳、神經(jīng)根本就沒關(guān)系。這兩種算法只是采用了類似遺傳和神經(jīng)的數(shù)學(xué)模型而已。
所謂遺傳算法，目前最典型的例子就是AlphaGo。你走一步棋后，電腦其實(shí)已經(jīng)將所有可能的變化在后臺(tái)都已經(jīng)驗(yàn)算了一遍，然后拿出獲勝概率最優(yōu)的一招棋來對(duì)付你。就像是生物的遺傳和進(jìn)化一樣，通過大量的各種生物產(chǎn)生和滅絕，最后留下生存概率最高的物種。這就叫做遺傳算法。
雖然你看到AlphaGo只走了一步棋，其實(shí)它已經(jīng)在幾秒鐘之內(nèi)，下完了幾百上千盤棋，最后它只是找出勝率最高的一步給你看到而已。其實(shí)AlphaGo真的不知道自己在干什么，它只是在計(jì)算概率。
而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前最為人知的就是圖像識(shí)別。它則是模擬了嬰兒學(xué)習(xí)認(rèn)字的過程，用無數(shù)嘗試和來自家長的指導(dǎo)，來逐步降低錯(cuò)誤的概率，達(dá)到正確的結(jié)果。
第一步，人們先給出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圖像的特征數(shù)據(jù)。
第二步，在各種情況下，讓計(jì)算機(jī)從復(fù)雜環(huán)境和變形圖像中提取數(shù)據(jù)與特征數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度的概率計(jì)算，當(dāng)概率大于一定數(shù)值就認(rèn)為找到了這個(gè)圖像。
第三部，如果找到的圖像是正確的，計(jì)算機(jī)就記錄下來。如果是錯(cuò)誤，就讓計(jì)算機(jī)再重新計(jì)算。在這種計(jì)算——驗(yàn)證——再計(jì)算的過程重復(fù)幾萬次到幾百萬次之后，就幾乎可以涵蓋目前可能出現(xiàn)的各種復(fù)雜的變化和環(huán)境，最終給出正確的結(jié)果。
這兩種方法，有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是對(duì)于輸入信息的初始條件要求也很低，但是卻將計(jì)算機(jī)的機(jī)械計(jì)算能力發(fā)揮到了極致，這使得計(jì)算機(jī)便顯出某種智能的特征。
殊不知，每一次人工智能的表演之后，都是有一個(gè)龐大的團(tuán)隊(duì)，在研究針對(duì)某一領(lǐng)域的具體算法和數(shù)據(jù)特征在進(jìn)行攻關(guān)，以及每秒鐘上億次的龐大計(jì)算任務(wù)。
為了支持這種龐大的計(jì)算，要么就是長達(dá)幾個(gè)星期甚至幾年的漫長計(jì)算過程，要么就是要?jiǎng)佑皿w積大約有一層樓的超級(jí)計(jì)算機(jī)，或者是一個(gè)龐大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。
即使是，弱人工智能，目前人類的技術(shù)也僅僅是停留在實(shí)驗(yàn)室和超級(jí)計(jì)算機(jī)階段，我們幻想有一天人工智能能夠走進(jìn)家庭，走進(jìn)辦公桌，還并不現(xiàn)實(shí)，還有待整個(gè)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行根本性的突破。
AI既然這么難 就要警惕有人在騙你
真正的AI目前還只是實(shí)驗(yàn)室技術(shù)，距離真正的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用還有一段距離。它必須解決超級(jí)計(jì)算機(jī)的小型化問題，或者解決物聯(lián)網(wǎng)超大數(shù)據(jù)的瞬時(shí)傳輸和處理問題。
如果說，我們目前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)速在百兆水平，那么實(shí)現(xiàn)真正的AI個(gè)人應(yīng)用，這個(gè)速度和容量至少要提高1000倍，也就是說即使達(dá)到了5G通訊技術(shù)的頂峰，也只能初步滿足AI技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸要求。
因此，在未來至少10年內(nèi)，我們還看產(chǎn)業(yè)化方案，未來20年還無法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用的情況下，我們現(xiàn)在出現(xiàn)了大量的“偽AI概念和產(chǎn)品”。
什么聊天機(jī)器人、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、圖像識(shí)別、甚至算命，都開始把自己冠之以AI的頭銜。
其實(shí)，目前我們市場上見到的所謂智能產(chǎn)品，甚至蘋果、谷歌、阿里巴巴這些公司大佬們提出的各種智能場景，都不是真正意義上的AI技術(shù)，都不具備主動(dòng)判斷、不斷調(diào)整和完善的能力。而是一種采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)匹配和模式設(shè)定，來呈現(xiàn)智能效果的階段。
例如，文字識(shí)別、電腦下棋、面部識(shí)別等等。都是事先根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)、場景設(shè)置出來的一整套應(yīng)對(duì)方案、模型和數(shù)據(jù)庫。你以為你在和計(jì)算機(jī)進(jìn)行互動(dòng)，其實(shí)這只不過是廠家已經(jīng)掌握了你的行為方式，然后，通過非常繁瑣的人工編程，實(shí)現(xiàn)的場景再現(xiàn)。
我們千萬不要被“偽AI”概念所迷惑，然后暈暈乎乎地就為其買單。
。
關(guān)于“偽AI”的10個(gè)真相
1. 強(qiáng)弱AI要分清楚
——現(xiàn)在的AI技術(shù)，距離機(jī)器自我思考和學(xué)習(xí)還很遙遠(yuǎn)，基本還是科幻。目前只是弱AI技術(shù)剛剛完成實(shí)驗(yàn)，它只是依托大型計(jì)算機(jī)一兩種算法，距離產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用至少還有10年。
千萬不要讓神話、科幻來代替現(xiàn)實(shí)的技術(shù)條件。
2. AI將替代你的工作
——我們不否認(rèn)未來20年后，有些工作將被AI取代。但是，先被干掉的肯定是老板。換一個(gè)工種，遠(yuǎn)比換一個(gè)投資方向要簡單。而且，越是手工操作的工作越是難于取代。因?yàn)橄啾扔谟?jì)算，控制操作更困難。
3. AI機(jī)械翻譯
——我們相信AI智能翻譯一定會(huì)成功。但是目前你顯然還用不起。近10年內(nèi)我們還是要依靠傳統(tǒng)方式提供的翻譯軟件。尤其是同聲傳譯，計(jì)算機(jī)目前還無法實(shí)現(xiàn)。
4. AI視覺識(shí)別
——視覺識(shí)別是AI最先走向?qū)嵱没漠a(chǎn)業(yè)。但是，除了高端應(yīng)用之外，對(duì)于人臉識(shí)別、形狀篩選等等領(lǐng)域，應(yīng)用頻率太低，只要使用AI一次性把數(shù)據(jù)庫建好，今后依靠傳統(tǒng)程序識(shí)別就可以完成。筆者很擔(dān)心AI怎么賺錢。
5. AI無人駕駛
——目前的無人駕駛依靠的根本就不是AI技術(shù)?；蛘哒fAI用于自動(dòng)駕駛還太遙遠(yuǎn)，因?yàn)榉磻?yīng)速度還達(dá)不到。對(duì)于無人駕駛，我們更應(yīng)該去關(guān)注“傳感器”“精細(xì)化地圖”，以及“電控”和“電傳”的技術(shù)與廠家。
6. AI機(jī)器人
——首先，你千萬不要把你家的掃地機(jī)器人當(dāng)做AI技術(shù)。其次，目前的工業(yè)機(jī)器人也不是AI技術(shù)的產(chǎn)物。最后，也不要以為能和你聊天的就是AI機(jī)器人，這只能說明它背后的編程人員已經(jīng)掌握了你的行為方式。 真正的AI機(jī)器人目前還只限于實(shí)驗(yàn)室，你根本就買不起。
7. AI寫作
——人工智能寫稿，現(xiàn)在只能做到抓取一些結(jié)構(gòu)化的信息湊成幾百字的簡訊。這其實(shí)不需要AI，通過傳統(tǒng)編程都可以實(shí)現(xiàn)。而要是寫出像筆者一樣的稿子?！昂呛恰?，那就成了仙！
8.AI炒股
——用AI來進(jìn)行投資與炒股。對(duì)于一些大型金融公司他們正在做實(shí)驗(yàn)。尤其是基于數(shù)據(jù)模型的投資和自動(dòng)化的買單賣單，這一點(diǎn)其實(shí)早就實(shí)現(xiàn)。這對(duì)于中小散戶，市場將越來越不公平。
因此，秉承價(jià)值投資、長期投資的理念才是中小股民的真正未來。
9. AI算命
——如果你相信算命，請(qǐng)個(gè)機(jī)器人給你算一下也無所謂。只不過一不要給錢，二不要信。能夠放松一下心情就好了。
10. 腦機(jī)接口 生化機(jī)器人
——如果有人和你談腦機(jī)接口，他有可能是個(gè)科學(xué)家，也有可能是科幻電影看多了。如果有人和你談投資或者出售商品，筆者覺得你可以選擇直接報(bào)警了。
