中國的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，人工智能，顯然是非常受重視的。沒有其它國家的人有這么熱衷于“人工智能”和“高科技”，成天各種浮夸，布道，洗腦。

AI 是有用的，但并不是像中國大佬們吹噓的那樣似乎是唯一可以做的事情，革命性的產(chǎn)業(yè)。“人工智能”（AI）這個(gè)詞根本就是噱頭，從一開頭就是噱頭?！吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)”也跟神經(jīng)沒有任何關(guān)系。這個(gè)領(lǐng)域靠“智能”和“神經(jīng)”這兩個(gè)詞，騙了一代又一代人。

真正起作用的技術(shù)，叫做“機(jī)器學(xué)習(xí)”（Machine Learning）或者“深度學(xué)習(xí)”（Deep Learning）。我喜歡把它叫“機(jī)器學(xué)習(xí)”，因?yàn)椤吧疃葘W(xué)習(xí)”就是“機(jī)器學(xué)習(xí)”改進(jìn)了一下而已，去掉了以前的一些缺陷，它并沒有概念上的突破。因?yàn)橹叭藗儗?duì)“機(jī)器學(xué)習(xí)”產(chǎn)生了失望，為了市場(chǎng)效益換了一個(gè)更嚇人的名字而已。有深度！

等你看透了機(jī)器學(xué)習(xí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)它真的很有用，甚至可以說是優(yōu)美的理論，因?yàn)樗揪褪歉念^換面之后的微積分！它是牛頓，萊布尼茲古老而偉大的理論，以更加簡(jiǎn)單，優(yōu)雅而強(qiáng)大的形式出現(xiàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)基本就是利用微積分求導(dǎo)，擬合一些函數(shù)，深度學(xué)習(xí)就是擬合更加復(fù)雜的函數(shù)。而各種“深度學(xué)習(xí)框架”（TensorFlow，PyTorch，MxNet……），就是用來描述這些函數(shù)所用的“編程語言”。

跟普通語言的不同點(diǎn)在于，這些語言是“可求導(dǎo)”的（differentiable）。用這些語言寫出來的函數(shù)，你可以得到它們的導(dǎo)數(shù)。有了導(dǎo)數(shù)，你就可以用“梯度下降法”調(diào)整參數(shù)，使得誤差最小化，然后你就擬合出了一個(gè)函數(shù)。

所有這些，都是古老的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的擴(kuò)展。我不得不承認(rèn)它們是非常好的改進(jìn)，可以說是具有“美感”的。我好長(zhǎng)一段時(shí)間都沉浸在對(duì)這些美麗的理論的思考之中。

微積分是非常有用的，但卻不是萬能的，你可以從概念上理解它能做什么，不能做什么。深度學(xué)習(xí)在某些領(lǐng)域有很大的價(jià)值，但它跟“智能”沒有什么關(guān)系。深度學(xué)習(xí)擬合的函數(shù)可以告訴你圖片上的物體名字叫“狗”，但它并不知道狗“是什么”。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（比如 ResNet）可以判斷出圖片上很多東西的“名字”，甚至比大部分人知道的名字還多，但它并不知道那些東西“是什么”。它看到的只是一堆像素，然后通過復(fù)雜的計(jì)算，給你一個(gè)“名字”。沒有理解，也沒有常識(shí)。

ResNet 拿 ImageNet 訓(xùn)練之后，在識(shí)別能力上當(dāng)然可以“超越人類”。我自己看了 ImageNet 里面的那些圖片，好多東西我根本就沒見過，或者不知道是什么。世界上有那么多種類的花，那么多種類的樹，那么多種動(dòng)物，各種奇怪的海底生物，那么多的明星演員，那么多的人造日用品，各種各樣的飛機(jī)船只，那么多的古董文物，非洲的圖騰，太平洋小島上出產(chǎn)的水果…… 我看了也不知道它們叫什么名字，我也不在乎。這種題我當(dāng)然做不過 ResNet！

但我知道貓和狗是什么。我知道它們的很多特征，它們發(fā)出什么樣的叫聲，是什么樣的構(gòu)造，它們吃什么樣的食物，會(huì)有什么樣動(dòng)作，什么樣的行為…… 你拿千萬張貓和狗的圖片或者視頻給 ResNet，或者其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能知道這些嗎？

這就是我所謂的“常識(shí)”或者“理解”，你可能沒想到這對(duì)于機(jī)器而言有多難。

如果我遇到從來沒見過的東西，我不知道它叫什么名字。可是我觀察一會(huì)兒，玩一會(huì)兒，我就知道它大概是什么類型的東西。我可以發(fā)現(xiàn)怎么和它互動(dòng)，它可能有什么用處，它是什么樣的結(jié)構(gòu)…… 研究透了之后，我發(fā)現(xiàn)以前沒人見過這種東西，我可能給它起個(gè)名字。

所以我雖然不知道一個(gè)東西的“名字”，但我卻可以知道它“是什么”。我們應(yīng)該清楚地區(qū)分“知道一個(gè)東西的名字”和“知道一個(gè)東西是什么”。

ResNet 能做這些事情嗎？不能。它只知道一些東西的名字，許許多多東西的名字，它卻不知道它們“是什么”。它只能等我把這東西照了相給它，然后告訴它名字。經(jīng)過訓(xùn)練之后，它下次再看到這東西，可能就能告訴我它的名字。但到最后，它仍然只知道東西的名字。

我不是說 ResNet 沒用，它非常有用。我會(huì)拿它當(dāng)字典查，我可以用它做圖片搜索，做很多有趣的，前所未見的事情。可是它不具有智能，我有。它只是我的工具。

沒有人知道如何實(shí)現(xiàn)“常識(shí)”和“理解”，甚至沒有人真的知道它們是什么。人的視覺系統(tǒng)看到的只是一堆像素嗎？人的理解能力在觀察中起了什么作用？到底什么是“智能”？…… 一系列深刻的問題，深度學(xué)習(xí)根本沒能回答，甚至沒有人思考這些事情。

所以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所謂“超人類”的視覺能力，其實(shí)是一個(gè)字典。它記住了一些數(shù)據(jù)，然后加了一點(diǎn)“平滑”，擬合出一個(gè)從“圖片==>名字”的函數(shù)。任何一部字典都超越了所有人的記憶能力，可是字典有智能嗎？就是這么一個(gè)東西，讓不明覺厲的人以為“智能”即將實(shí)現(xiàn)，讓別有用心的人借機(jī)大肆忽悠。

中國大佬們?nèi)荚诟】?AI 的能力，每每上臺(tái)說得天花亂墜，跟科幻電影似的。作為一個(gè)“深度學(xué)習(xí)工程師”，成天研究和折騰深度學(xué)習(xí)框架，這些我都看在眼里，記在心里，一直沒好說出來。這些布道 AI 的大佬們，到底有沒有碰過代碼，有沒有訓(xùn)練過模型，知不知道深度學(xué)習(xí)到底是什么……

很多深度學(xué)習(xí)工程師，數(shù)據(jù)科學(xué)家都知道這些，默默無聞做著真正有價(jià)值的事情。他們的老板們，各位“大佬”，一知半解，卻到處宣講和浮夸。各種 AI 書也充斥著市場(chǎng)，大佬們寫鼓吹 AI 的書，各種外行名人們，甚至娛樂圈的人也寫鼓吹 AI 的書，都想借著 AI 的熱潮撈一把。如此的鋪天蓋地而來，真是讓人懷疑，中國人還有沒有節(jié)操？

“智能”這個(gè)東西，根本還沒開始思考，沒開始動(dòng)手，完全沒有頭緒，就在天天叫囂著“快要實(shí)現(xiàn)了”，“真的要來了”。最大的忽悠主題就是自動(dòng)駕駛，智能客服，甚至自動(dòng)編程。這些根本就是機(jī)器學(xué)習(xí)做不到的事情。

一輛沒有真的理解能力的“自動(dòng)駕駛車”，你敢坐嗎？就算它知道攝像頭上每一個(gè)位置的物體叫什么名字，它卻不知道它們是什么，它沒有這個(gè)“概念”。

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? ? ? ? ? ?如果不理解那些東西是什么，有什么樣的性質(zhì)，會(huì)發(fā)生什么樣的事情，它會(huì)知道如何反應(yīng)嗎？這可不是打幾個(gè)文字標(biāo)簽?zāi)敲春?jiǎn)單，“軟的”，“硬的”…… 它需要擁有一個(gè)人從小到大對(duì)所有這些東西的“經(jīng)驗(yàn)”和“常識(shí)”。我們連自己腦子里的“常識(shí)”是什么，它在我們腦子里是以什么形式存在，如何起的作用，全都不知道！

常識(shí)并不是文字可以表達(dá)的。挺多人試圖用文字來表達(dá)常識(shí)，比如“知識(shí)圖譜”在單詞之間建立一些“關(guān)系”，以為可以表示“知識(shí)”，結(jié)果沒有很好的效果。

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? ? ? ? ? ?常識(shí)并不停留在語言的層面，我們對(duì)事物的常識(shí)并不是文字。想一想你對(duì)貓的常識(shí)，你可以栩栩如生的“想象”出一只貓來?？吹揭恢回?，你可以想象出它會(huì)有什么樣的行為。這些并不是文字和它們之間的關(guān)系可以表達(dá)的。

一輛沒有常識(shí)的自動(dòng)駕駛車，它永遠(yuǎn)無法理解周圍正在發(fā)生什么。同樣的道理也可以說明“智能客服”，其它各種需要“理解”的事情，根本無法做到。

注意我不是說 AI 完全是忽悠。我當(dāng)然看好某些機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，把好鋼用在刀刃上的地方。這些包括人臉識(shí)別，公安檢測(cè)系統(tǒng)，醫(yī)學(xué)影像處理，金融分析，網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)，推薦系統(tǒng)，甚至廣告推送和市場(chǎng)營銷…… 這些都可以服務(wù)于我們。就算做不到非常準(zhǔn)確，都會(huì)是很有用的工具。

可是為什么各位大佬每次出臺(tái)總是提“自動(dòng)駕駛”，“智能助理”，“智能客服”？總是好像能取代很多人的工作，而其實(shí)根本就不可能。機(jī)器學(xué)習(xí)是很好的工具，可以幫助我們，可是幾乎完全沒有能力取代人。我說的可不是什么“人類至上”的信念，而是這些技術(shù)根本就沒有那個(gè)能力。

最搞笑的是很多公司把 Siri，Alexa 一類也作為 AI 的“拳頭產(chǎn)品”，因?yàn)楹芏嗳艘詾檫@些“個(gè)人助理”能夠理解他們說的話。它們確實(shí)可以知道你說了那些“字”，但它們完全無法理解你在說什么。

如果你會(huì)用 Linux 命令行就很好解釋了：Siri，Alexa 之類的個(gè)人助手不過是“具有語音識(shí)別功能的命令行工具”。它們?cè)谀承┣闆r下是有用的（比如開車的時(shí)候），但它們并不理解你說的話。

美國人發(fā)明了機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，可是為什么美國人沒有像中國人這么“全民 AI”呢？因?yàn)閯e人知道機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來做什么，可是還有很多其它重要的事情可以做。我坐等你們超英趕美瞎忙乎，我們自己實(shí)實(shí)在在把房子造好，把街道建好，把衣服造好，把生活弄舒服…… 發(fā)展 AI 能改善這些嗎？中國人的衣服，鞋子，日用品…… 幾乎樣樣靠進(jìn)口。