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今年3月的人機大戰中，谷歌DeepMind研發的AI程序AlphaGo戰勝瞭世界圍棋冠軍李世石。在美國智力問答節目《危險邊緣》中，與兩名總冠軍對決時，IBM的沃森超級電腦最終獲勝。但要讓DeepMind玩《大富翁》，或讓沃森電腦在美國傢庭問答節目《Family Feud》中表現一番，恐怕它們都不知要從何入手。因為，它們背後的AI引擎並非專門設計來玩這類遊戲或參與這類節目，而且它們也不夠 聰明 ，無法領會自身 專業領域 以外的問題，因此隻能給出一些毫無意義的答案。從這一點來看，人類確實趕超它們很多很多。
既然這些機器這麼智能，那為什麼無法勝任連普通人都能做的事？微軟開發的對話機器人Tay雖然可稱為AI，但還是蠢到無法阻止自己在Twitter上罵臟話、甚至發表種族主義言論。
事實是，沒有人類提供的背景數據，哪怕極為簡單的挑戰，現有的AI技術也無法勝任。因此，當前的AI技術實際上並不 智能 ，也不是解決問題的萬能手。如今常有企業或媒體發表此類言論，這其實極具誤導性，隻會帶來適得其反的影響。
上述的背景數據是指什麼？在人機大戰前，DeepMind耗費瞭數年時間學習圍棋。要參加《危險邊緣》，沃森電腦做瞭哪些前期準備？研發人員輸入瞭數TB有關問答節目和自然語言實例的數據，來幫助它理解這一節目的問答模式。隻有靠人類這樣有針對性的密集 訓練 ，這些機器才能表現得如此出色。會議安排助手X.ai這類看似簡單的應用程序卻花費瞭數年時間學習與會議安排相關的事項，才達到可投入商用的水平。
所謂的 奇點 ，是指AI無需背景數據就可靈活處理事務。但現在我們距離奇點還很遙遠，對當前AI技術的諸多情緒是沒必要的，例如，目前一些人對這類技術的期待或懼怕都過瞭頭。提供適當的背景數據以培養AI玩遊戲或應對打擊網絡犯罪等具體問題，這的確可推動有意義的創新。例如，AI在自主駕駛汽車中的應用堪稱突破。蘋果Siri語音助手、亞馬遜Alexa和Google Home這樣的技術雖然便利，卻無法真正解決一些全球性問題。
目前科技行業或媒體把越來越多的產品與 人工智能 扯上關系，實際上，這些產品中人類發揮的作用超過瞭它們自身的智能化程度。對 人工智能 的真正含義，大傢莫衷一是。究竟人工智能是什麼？或許真正值得探討的是：這類新技術試圖解決什麼問題？這些技術擁有什麼稱號並不重要，重要的是它們能否像所宣揚的那樣改善生活和執行任務。
科技業一直在研發和試驗復雜的神經網絡、機器學習系統以及問題解答引擎。這些應用很有意思，它們增進瞭我們對深層次AI技術的理解。當然，所有這些與AI相近的技術都有可能為一些行業和人們的生活帶來廣泛的變革。目前AI初創企業極易吸引到風險投資。但很多AI項目專註於照片識別或預測黑色星期五銷量等功能，這些應用實際上意義不是很大，這就難怪AI技術的應用范疇已接近泡沫狀態。
在不久的將來，AI將能夠實現真正的智能化，並且無需背景數據的支持就能執行任務。就像系列電影《終結者》中令人戰栗的天網那樣，未來的AI很可能將引發讓人類擔憂的問題，例如，比爾-蓋茨和伊隆-馬斯克等人擔心AI將接管地球，人類將滅絕。但是目前來看，無論媒體或蓋茨等名人發出什麼樣的警示，要靠自身掌握一些簡單任務，現有的AI技術都做不到，更不用說達到對人類生存構成威脅的先進程度。
目前一些技術（如機器學習、自然語言處理和認知計算）雖然還不算真正的AI，但已對醫療保健、交通、金融和營銷等行業帶來顛覆性的影響。能不能稱之為AI，這個問題看似微不足道，但實際很重要。如果科技業能夠明智地使用這一術語，就能夠對AI的前景設定合理的期望，並對消費者做出合乎實際的承諾。油煙異味處理機
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