摘要：別被「人工智慧擊敗人類」嚇倒了，它只在一小部分領域占優勢，而且有一些弱點。

不過，AI 的發展之迅猛或許令人意外，中國扮演的角色也讓人吃驚。

一位牛津教授認為，人工智慧已經被玩出了泡沫。

(圖片截圖自 2017 年 10 月 23 日出版的 New Yorker 雜誌封面)

「人工智慧取代人類工作」之類的新聞大標題常常讓我們驚出一身冷汗。不過，至少現在你不用過於擔心，因為它還處在發展水平最低的階段。

無論是擊敗人類頂級圍棋手的 AlphaGo，亦或是打敗 DOTA 頂級職業玩家的 OpenAI 團隊，目前，「幹掉」人類的人工智慧都還侷限在遊戲領域，而且是一部分遊戲。

而日常生活並非遊戲，人工智慧現在還難以介入和追蹤。「對於人工智慧來說，最重要的事情是將那些宏偉的憧憬落實到實際的日常生活中去，」

美國媒體 Axios 援引卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）機器人研究所主任 Martial Hebert 說。

史丹佛大學（Stanford University）在最新發布的一份報告中展示了人工智慧技術的發展現狀：

人工智慧領域的投資規模龐大：

從 2000 年至今，美國人工智慧行業的創業公司數量增加了 14 倍，從 47 個增至 649 個。

去年，風投對這一領域的投資金額猛翻 6 倍，達到 35 億美元。

人工智慧技術的人才需求快速增加：

在美國職位資訊網站 Monster.com 上，涉及人工智慧的職缺去年是 11100 個，今年已經大幅增加到了 31000 個。

中美正展開激烈的 AI 競爭：

作為兩個經濟和科技強國，美國和中國正在人工智慧領域激烈搏殺。

創新工場首席執行官李開復上月初在 MIT「人工智慧與未來工作」 峰會上發表演講稱，雖然最頂尖的人工智慧團隊是由美國人帶領，

但中國的人工智慧團隊正在以讓人難以置信的速度增長。而且，有很多年輕人都在積極投入，人數的增長速度超乎想象。

在創新方面，李開復稱「Copy to China」變成了「Copy from China」。海外的很多產品開始借鑑中國的特色和靈感。

中國的整體思路是大膽嘗試，快速迭代，「中國 AI 的發展會更快更高效」。

李開復稱，「在這樣一個人工智慧時代，我預計美國和中國的雙強局面不僅是不可避免的，而且已經形成了。」

他對中國未來人工智慧的發展持樂觀態度，「我們會獲得越來越多的數據，AI 表現會越來越好，最終將會推動中國的技術發展進步，成為人工智慧強國。」

人工智慧只是在某些領域比較擅長：

人工智慧在探測物體方面的表現強於人類，誤差率只有人類的一半。

然而，人工智慧很難捕捉到人類語言中的細微差別，以及語言使用上的微妙區別。這是 AI 研究的活躍領域之一。

Allen Institute 研究所運用的一種計算機算法如今在相當於八年級學生遇到的科學問題中的得分約為 42%，比去年年初提升了 12%。

AI 泡沫化？

在牛津大學（Oxford University）計算機科學學院院長 Michael Wooldridge 看來，伴隨著各種天花亂墜的宣傳，誇大其詞已經催生出了一個人工智慧泡沫：

有很多人冒充人工智慧專家，還有一些人可能碰巧在做涉及人工智慧的事情，於是就打着人工智慧的旗號大肆兜售他們的項目。
各種新聞媒體也很樂於對人工智慧發表看法，做很多節目。這令人沮喪。在我看來，這些東西說好聽點可以認為是門外漢；說難聽點，簡直就是胡說八道。

AI 正快速發展

隨著大量資金和人才的投入，人工智慧正步入快速發展的軌道，特別是在目前它表現最出色的遊戲領域。

谷歌 AI 實驗室 DeepMind 最新發報告，介紹了他們的新算法項目 AlphaZero。

它能在短短 24 個小時內學會圍棋。這種新算法還有一個日本版，名為 Shogi。

迄今為止，人工智慧已相繼在圍棋和德州撲克比賽上打贏了人類頂級選手。

史丹佛報告作了下面這條時間線：

金融從業人員注意了！

人工智慧在德州撲克上的勝利對於金融從業者來說非常重要。

由於國際象棋和圍棋是 100% 的資訊博弈，雙方玩家會同時獲知相同的數據資訊。而撲克則不同，無法知曉對方的牌，

只能靠計算和猜測，其中存在很多變量和不確定性，勝出概率、以假象迷惑對手的心理戰、風險管理、運氣等在撲克牌中十分關鍵。

從這個層面上說，德州撲克很像是做金融交易：你不知道對手拿了什麼牌，或者即使知道，也不清楚所有的資訊，過程中還會用到心理戰術。

說到這裡，不禁想起特斯拉 CEO Elon Musk 不久前的話。他認為，人工智慧將於 2030 年在所有領域擊敗人類。

這比《新科學家》雜誌的預測（2060 年）足足早了 30 年。

所以，如果現在不用太擔心的話，再過 30 年之後當我們老去的時候呢？不敢想像……。

『新聞來源／華爾街見聞』