杞人忧人还是自造噱头？
我想你们大概都知道 Facebook AI 项目失控被迫关闭的事了。
据外媒报道，Facebook于6月开始测试的AI系统出现了问题，两个智能对话机器人在对话时开发出了“人类不理解的语言”，目前项目已经被Facebook关闭，官方解释说“希望 AI 与人沟通，而不是相互沟通”。
从一开始，人们就把 AI 之间语法不通的句子看做了一种全新的语言，但事实上，Facebook 的两个聊天机器人Bob和Alice使用的依然是英语单词，只是语法上没有任何意义而已。
这怎么看都是英语没学好啊
其实这种机器乱语的情况早就有了先例，Google 的聊天机器人就出现过这种状况。说是新的语言太勉强，反而是将文字符号化，高阶语言降为低阶语言——换句话说，这就是个技术失误。
在人工智能屡成热门的今天，人们的心里充满着“对科幻的恐惧和向往”。而企业也把AI变成了口头禅，媒体更是天天充斥着关于AI的报道。
那么，AI的技术和市场究竟如何？
提及IBM Watson，自从6年前在美国答题秀节目中打败人类选手起，就占据了无数新闻头条，并最早实现了商业化（主要用于医疗领域癌症的检测和预防）。不过随着时间推移，沃森屡屡遭受业内质疑。
华尔街发布的研究报告称，IBM对沃森的投资很难给股东带来价值回报。例如，在向沃森项目浪费了6000万美元之后，MD安德森癌症中心最终停止了与IBM在这方面的合作，并承认这项技术尚未准备好临床使用。
风险投资人Chamath Palihapitiy也认为，“Watson就是个笑话。IBM非常擅长利用销售和营销手段，来诱导信息不对称的人掏腰包。”
为了展示沃森的超凡智能，IBM从2015年以来在热播电视节目中投放了广告。在广告中，沃森程序与摇滚灵魂人物鲍勃•迪伦进行了对话。
美国认知科学会创始人Roge Schank认为，这个广告恰恰说明沃森完全没有理解迪伦的作品。尽管“时间流逝”之类的词汇在迪伦的作品中时常出现，但所有熟悉迪伦作品的人都知道，迪伦是一位抗争歌手，他的歌曲最关心的是民权、反战这些主题。
不过，迪伦歌的歌词里并没有直白地写着“反战歌曲”、“民权运动”。沃森只根据词频统计等方式找到“时间流逝”、“爱情凋零”，没有真正理解迪伦作品的真正主题。
至于谷歌，去年AlphaGo依赖人工智能，挑战号称最难的人类游戏围棋大获成功，让人工智能背后的“深度学习”广为人知，也把谷歌此前收购的AI科技公司DeepMind推到了公众面前。
但事实上，今天所有的人工智能几乎都是来自人类过去的大数据，没有任何一个领域的能力源自自我意识。假如让AlphaGo去下跳棋，它就会完全傻掉；甚至把围棋棋盘稍作修改，AlphaGo都招架不住。AlphaGo可以打败李世石，但学习能力不及一个5岁的小孩。
与沃森相比，DeepMind则刚刚进入商业领域的应用。去年七月，谷歌宣布DeepMind已找到方法将谷歌数据中心的制冷用电量减少2/5。同样，DeepMind也已经进入医疗行业，为皇家自由伦敦医院处理170万份病历。此外，DeepMind还利用AI软件分析了约100万份视网膜扫描报告成功找到了退行性眼疾的早期征兆。
DeepMind的商业化与沃森类似，均需要首先获取现实世界的大数据。它们运作的过程，更类似于基于计算力提升之下的大数据分析和输出，远没有创造性的推理。因此，当前的AI技术实际上并不“智能”，也不是解决问题的万能手。
对此有分析称，DeepMind未来可能无法单单通过利用AI程序解决复杂问题的方式创造大量营收，但通过分析数据所获取的有用信息，已足够让谷歌为当初竞标投入的巨资值回票价。这似乎才是谷歌打着AI旗号的真实目的。
亚马逊的AI技术，随着采用智能语音技术Alexa的Echo音箱而为人所知。但从其应用看，智能语音服务范围大都是在信息检索方面，绝大多数的内容是不牵涉“推理”即对用户自然语言的理解。一旦牵涉推理，不仅Alexa，几乎所有的智能语音识别都无能为力。
以亚马逊的Alexa为例，一名6岁的女孩在跟Alexa聊天时，意外订下了价值170美元的玩具和一盒重达四磅的饼干。虽然孩子的妈妈立刻进行了取消操作，但该订单却已被处理，一个跟孩子身高几乎相同的玩偶就在隔天送来了。最后，他们无奈地将这一玩偶捐赠给当地的儿童医院。
又如亚马逊Alexa误听指令向孩子提供成人内容。一个小孩向Alexa下达指令：“Alexa，请播放Digger digger（一首儿童歌曲）”之后，Alexa通过算法进行识别，竟然认为孩子想听情色内容。稍后，孩子的父母才意识到发生了什么事，但无法阻止Alexa继续播放声音。
这说明自然语言这一真正的AI能力，离最终的解决依然遥远。被问及何时才能通过自然语言与数字助理交流并得到满意的答案时，就连吴恩达这样的顶尖科学家也无法给出确切答案。很多工作只能通过不断试错来改进，但没有人敢保证技术调整可能产生的后果。
联想这家公司似乎已被很多消费者遗忘。在PC市场上被HP超越、手机销量跌出全球前5名，商业模式和发展前景受到很多质疑。但最近，联想号称要进军AI，成为全球前三的数据中心提供商。
7月20日，联想召开第三届Tech World大会，并宣布联想将AII IN AI。从联想发布的新闻稿中能获得一些信息：
作为国内最大的制造企业数据集群，联想拥有超过12PB的数据；联想在全球有9个数据中心，超过2000台服务器；联想每天新增的数据量超过30TB，每天处理的数据超过150亿条。
那么，联想集团在经历PC低谷和移动业务衰退的时候，能否靠AI再度崛起？联想引以为豪的数据中心，在数据中心领域算什么水平呢？
从服务器规模来看，相对于亚马逊、微软、Google百万量级的数量，联想2000台服务器甚至不如Google一个数据中心服务器数量的1/5。投资数据中心和云计算需要大量资金和长期亏损，以联想现在的利润状况，很难继续下去。
更值得一提的是，联想建立的数据中心仍是传统数据中心，而未来则属于云形态的数据中心。联想只能为非市场化公司提供简单的计算和存储服务，并不具备大规模对外提供服务的经验与能力。其所称的每天处理150亿条数据，甚至不如微信1秒的数据发送量。
此外，联想在AI的计算场景、数据量、机器学习能力方面更是没有优势。联想没有面向用户的软件和互联网产品，没有场景和数据，机器就无法快速成长。综上而言，联想的AI战略基本看不到任何前景。
联想集团宣布ALL IN AI，或许只是一场“投机”。在联想Tech World大会闭幕后的第二天，《新一代人工智能发展规划》发布。这意味着国家将投入资金、发布利好政策来支持人工智能企业。联想利用其敏锐的“投机”嗅觉，似乎早就闻到了补贴资金的味道。
正是在科技大佬的鼓动下，AI正有走向泛化的趋势。据统计，在财富500强企业中，有180家对外宣称要启动人工智能项目。但Gartner在研究了1000 家技术供应商后发现，大部分所谓的人工智能技术，采用的依旧是基础的、基于规则的机器学习和分析技术。
这些技术，早在人工智能概念被热炒之前，就已经出现并被业内所使用。更为关键的是，这些技术的能力远未达到可被称得上“人工智能”的程度。
人工智能近几年在商业上的发展是爆发性的，但在技术层面上，人工智能还在按部就班地原速进步着。或许我们应该明白，没有哪一项技术，能在一夜之间取得全方面的突破。
而至于AI威胁论——科技发展也许很快，但人的学习和适应能力更快，请相信，在“真·人工智能”到来的那天，人类一定早已做好了准备。
我们离机器觉醒的“西部世界”还有多遥远？
本文根据极客公园、百度百家、虎嗅网相关资料整理。文章为作者独立观点，不代表JIC投资观察立场。
.
