2016说了一整年的AI 实际上还只停留在“识别智能”

回顾2016年，AI无疑是ICT领域最热门的词汇。从媒体炒作到企业关注，似乎一切都与AI息息相关。那么，让我们回溯下这一年里，引发业内对于AI关注的标志性事件。

一、谷歌旗下AI公司DeepMind开发的Alpha Go在围棋界掀起轩然大波，以绝对优势战胜世界围棋冠军李世石，这一事件将AI推向了风口浪尖，引发了全球对于AI的关注和热议。

二、虽然谷歌的无人驾驶汽车和特斯拉的Autopilot出现了事故，但这些同样激发了公众对于自动驾驶和AI技术的关注。

三、亚马逊的Echo音箱因其装载的Alex语音识别技术而畅销，这也预示着语音技术在AI领域的重要性。

四、美国总统大选中的MogIA系统成功预测结果，让人们看到了AI在数据分析与预测方面的巨大潜力。

五、图形芯片公司英伟达股价暴涨，标志着资本市场对AI技术的热烈追捧。

尽管我们在过去的一年中热议AI，但实际上，我们还只停留在“识别智能”的阶段。Alpha Go的胜利依赖的是庞大的神经网络和强大的计算能力。微软亚洲研究院的常务副院长芮勇指出，当前的人工智能几乎都是基于人类过去的大数据，而在面对全新问题时，人工智能往往束手无策。

人工智能在获取并应用知识的能力上，还远远未能达到人类的水平。麻省理工学院数字经济倡议的研究员兼AI意见领袖汤姆·达文波特也指出：“深度学习并不是深刻的学习。”另一位专家奥伦·埃佐尼也认为：“AI只是简单的数学的大规模执行。”

专家Michelle Zhou将AI的发展分为三个阶段。目前我们所处的阶段，AI还只是表现为一种强大的计算方式，远未实现类似人脑的智能方式。我们还需要更多的研究和探索，才能真正实现人工智能的智能化。

尽管当前AI的发展还存在许多挑战和限制，但我们不能否认其在过去一年中所取得的巨大进步。未来，随着技术的不断进步和突破，我们有理由期待AI为我们带来更多的惊喜和可能性。从最初的识别智能到如今，人工智能的发展过程一直引人瞩目。算法的强大计算能力，已经能从海量文本中精准提取主题和模式，甚至在几个句子中就能理解整篇文章的意图。人工智能的发展并未止步于此，它还在不断进化。

目前，我们正处于智能发展的第一阶段——识别智能。尽管这一阶段已经取得了显著成果，但所谓的“人工智能”仍有很多是基于数据分析的老套路。尽管AlphaGo展现了惊人的优势，但我们不能忽视的是，它在某些简单的数据分析上仍有偏差。

以谷歌的无人驾驶汽车为例，尽管其在低速情况下发生了事故，但这并非因为缺乏计算能力，而是因为智能系统在预测和应对人类行为时还存在不足。与此相比，特斯拉新推出的Autopilot 2.0系统虽然在硬件上有了巨大的提升，配备了多个摄像头和传感器，以及强大的Nvidia处理芯片，但从其演示视频来看，仍然存在一定的计算能力和大数据简单分析的问题。

再看亚马逊的Echo，它主要依赖语音搜索和识别技术。在实际应用中，人们经常发现语音指令被误听或误解。谷歌在语音识别领域也在不断努力，但面临诸多挑战。与此即便亚马逊Echo在某些特定环境下表现优秀，但我们也不能将其视为真正的AI。事实上，大多数人在使用AI时仍更倾向于手势操作和触摸界面。这是因为真正的语音识别服务需要庞大的数据支持，并具备捕捉自然状态下真实对话的能力。尽管有些厂商声称其语音识别率达到了90%以上，但在真实对话的复杂环境下，即使是95%的准确率也无法满足需求。对于何时能够实现真正的自然语言对话，即使是顶尖的神经网络学家也无法给出明确的答案。

至于AI在大选预测中的应用，尽管有些系统成功预测了选举结果，但我们也必须注意到AI在解读复杂言论时的局限性。比如，AI系统可能会误读讽刺和玩笑的语气。我们不能过度依赖AI的预测结果。尽管人工智能在某些领域取得了显著的进展，但我们不能将其视为万能的。它还有许多局限性需要克服，还有许多挑战需要面对。我们期待未来人工智能的发展能够带来更多的惊喜和突破。在这次美国总统大选的AI预测之战中，无论是胜者还是败者，都揭示了AI在数据和算法上存在的各种主观和客观缺陷。这些缺陷导致了预测结果中的偶然因素增多。

其中，以AI名义股价暴涨的英伟达，其最新季度的财报表现引人注目。总营收达到了20亿美元，同比增长53.6%。深入分析其营收结构，图形芯片部门的营收占比高达85%，达到17亿美元，同比增长52.9%。数据中心业务和汽车业务也呈现出强劲的增长势头，同比增长两倍和60.8%分别贡献了两亿多的收入。

从这些数据中不难看出，英伟达的支柱业务仍然是基于传统PC市场的图形芯片（独立显卡）。尽管AI相关领域或与AI密切相关的业务（如数据中心）的营收在增长，但仅占公司总营收的十分之一左右。仅从营收构成来看，英伟达还远远不能被称作是一家AI芯片公司。

那么，英伟达的AI相关收入究竟从何而来呢？主要是来自于那些主打AI概念的公司，如谷歌、微软、特斯拉等。这些公司需要计算能力更为强大的芯片，而英伟达的GPU（图形芯片）恰好满足了这一需求。换句话说，英伟达的“AI”标签更多地是一种市场策略，而非其真正的业务核心。

英伟达与英特尔在AI芯片领域的口水战也反映了这一点。双方强调的核心在于计算能力，而所谓的AI能力只是这种计算能力的博弈，与真正的AI技术并无太大关联。

今年与AI相关的重要节点和事件揭示了所谓的AI其实是计算能力和大数据简单分析输出的深化。尽管各大公司都在打着AI的名义，但按照真正的AI定义和应用场景来看，实现真正的AI仍然有很长的路要走。在基本计算能力、大数据分析和输出等方面，还存在诸多不足甚至误判。