“人工智能”这个名词在沉寂了近30年之后，最近两年“咸鱼翻身”，成为了科技公司公关的战场、网络媒体吸睛的风口，随后受到政府的重视和投资界的追捧。于是，新闻发布会、高峰论坛接踵而来，政府战略规划出台，各种新闻应接不暇，宣告一个“智能为王”时代的到来。
到底什么是人工智能？现在的研究处于什么阶段？今后如何发展？这是大家普遍关注的问题。由于人工智能涵盖的学科和技术面非常广，要在短时间内全面认识、理解人工智能，别说非专业人士，就算对本行业研究人员，也是十分困难的任务。
所以，现在很多宣传与决策冲到认识之前了，由此不可避免地造成一些思想和舆论的混乱。
本帖主旨意在娇流并科普部分人工智能的知识，让广大非专业的网友对人工智能有一个初步的认识。
（本文参考了论坛、贴吧、学术报告、少量企业论文@钱塘大数据 http://www.qthmedia.com
@朱松纯 如有侵权请联系本编）

人工智能的研究，简单来说，就是要通过拥有智能的机器，延伸和增强（augment）人类在改造自然、治理社会的各项任务中的能力和效率，最终实现一个人与机器和谐共生共存的社会。这里说的拥有智能的机器，可以是一个虚拟的AI也可以是一个物理的机器人。与人类几千年来创造出来的各种工具和机器不同的是，智能机器有自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力，符合人类情感、伦理与道德观念。
因此我们可以这样定义人工智能：由人类制造的 符合人类清淡与伦理道德的拥有自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力的 智能机器（我更愿意成为智慧生命）

无人驾驶大家听了很多（现在似乎都有上路运行的了？），机器人可以用在救灾和一些危险的场景，如核泄露现场，人不能进去，必须靠机器人。医用的例子很多：智能的假肢或外骨架（exoskeleton）与人脑和身体信号对接，增强人的行动控制能力，帮助残疾人更好生活。此外，还有就是家庭养老等服务机器人等。但是，这方面的进展很不尽人意。以前日本常常炫耀他们机器人能跳舞，中国有一次春节晚会也拿来表演了。那都是事先编写的程序，结果一个福岛核辐射事故一下子把所有问题都暴露了，发现他们的机器人一点作用都没有发挥出来。美国也派了机器人过去，同样出了很多问题。比如一个简单的技术问题，机器人进到灾难现场，背后拖一根长长的电缆，要供电和传数据，结果电缆就被缠住了，动弹不得。有一次，一位搞机器人的朋友在餐桌上半开玩笑说，以现在的技术，要让一个机器人长时间像人一样处理问题，可能要自带两个微型的核电站，一个发电驱动机械和计算设备，另一个发电驱动冷却系统。值得一提的是，人脑的功耗大约是10-23瓦。
看到这里，有人要问了，你说得不对，我们明明在网上看到有一些机器人让人叹为观止的表现。比如，有一家公司的演示，它们的机器人，怎么踢都踢不倒呢，或者踢倒了可以自己爬起来，而且在野外丛林箭步如飞呢，还有几个负重的电驴、大狗也很酷。这家公司本来是由美国国防部支持开发出机器人来的，被谷歌收购之后、就不再承接国防项目。可是，谷歌发现除了烧钱，目前还找不到商业出路，最近一直待售之中。您会问，那谷歌不是很牛吗？DeepMind下围棋不是也一次次刺激中国人的神经吗？有一个逆天的机器人身体、一个逆天的机器人大脑，它们都在同一个公司内部，那为什么没有做出一个人工智能的产品呢？
人工智能炒作了这么长时间，您看看周围环境，您看到机器人走到大街上了？没有。您看到人工智能进入家庭了吗？其实还没有。您可能唯一直接领教过的是基于大数据和深度学习训练出来的聊天机器人，你可能跟Ta聊过。用我老家湖北人的话，这就叫做“扯白”--- 东扯西拉、说白话。如果你没有被Ta气得背过气的话，要么您真的是闲得慌，要么是您真的有耐性。（连前一句埋下的引子都不能联系上，只能进行一问一答的对话根本算不上智能啊）。

相信使用微信的朋友们常常收到亲朋好友转来的惊世骇俗的新闻标题。我发现很多议论缺乏科学依据，变成了“娱乐AI”。一个在1970年代研究黑洞的物理学博士（具体是谁还用我点出名字来嘛？如果有美国黑客攻克了某人的电脑..），从来没有研究过人工智能，却时不时被抬出来预测人类末日的到来。某些公司的公关部门和媒体发挥想象力，动辄把一些无辜的研究人员封为“大师”、“泰斗”。最近，名词不够用了。九月初，就有报道把请来的一位美国教授称作“人工智能祖师爷”。这位教授的确是机器学习领域的一个领军人物，但人工智能是1956年开始的，这位教授也才刚刚出生。况且机器学习只是人工智能的一个领域而已，大部分其它重要领域，如视觉、语言、机器人，他都没有涉足，所以这样的封号很荒唐（申明一点：我对这位学者本人没有意见，估计他自己不一定知道这个封号）。当时我想，后面是不是有人会搬出“达摩老祖、佛祖如来、孔雀王、太上老君、玉皇大帝”这样的封号。十月初，赫然就听说达摩院成立了，宣称要碾压美国，舆情轰动！别说一般老百姓担心丢饭碗，就连一些业内的研究人员都被说得心慌了，来问我有什么看法。
作者的看法很简单：大多数写报道和搞炒作宣传的人，基本不懂人工智能。这就像年轻人玩的传话游戏，扭曲的信息在多次传导过程中，逐级放大，最后传回来，自己吓到自己了。下面这个例子就说明公众的误解到了什么程度。今年9月作者在车上听到一家电台讨论人工智能。两位主持人谈到硅谷脸书公司，有个程序员突然发现，两台电脑在通讯过程中发明了一种全新的语言，快速交流，人看不懂。眼看一种“超级智能”在几秒之内迅速迭代升级（我加一句：这似乎就像宇宙大爆炸的前几秒钟），程序员惊恐万状。人类现在只剩最后一招才能拯救自己了：“别愣着，赶紧拔电源啊！…”终于把人类从鬼门关又拉回来了。我对此只想说两个字：呵呵！（我想如果不关电源的话最终结果就是一个性能差点的先卡死，然后另一个骤然停止说一些无意义的话。就像你用输入法一直按一个字符出来的句子）

全面认识人工智能之所以困难，是有客观原因的。
其一、人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科，我把它们归纳为六个：
（1）计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）、
（2）自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）、
（3）认知与推理（包含各种物理和社会常识）、
（4）机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）、
（5）博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）。
（6）机器学习（各种统计的建模、分析工具和计算的方法），
这些领域目前还比较散，目前它们正在交叉发展，走向统一的过程中。我把它们通俗称作“战国六雄”，中国历史本来是“战国七雄”，我这里为了省事，把两个小一点的领域：博弈与伦理合并了，伦理本身就是博弈的种种平衡态。最终目标是希望形成一个完整的科学体系，从目前闹哄哄的工程实践变成一门真正的科学Science of Intelligence。

由于学科比较分散，从事相关研究的大多数博士、教授等专业人员，往往也只是涉及以上某个学科，甚至长期专注于某个学科中的具体问题。比如，人脸识别是计算机视觉这个学科里面的一个很小的问题；深度学习属于机器学习这个学科的一个当红的流派。很多人现在把深度学习就等同于人工智能，就相当于把一个地级市说成全国，肯定不合适。读到这里，搞深度学习的同学一定不服气，或者很生气。你先别急，等读完后面的内容，你就会发现，不管CNN网络有多少层，还是很浅，涉及的任务还是很小。

各个领域的研究人员看人工智能，如果按照一句谚语可以叫做“盲人摸象”，但这显然是言语冒犯了，还是中国的文豪苏轼游庐山时说得有水准：
“横看成岭侧成峰，远近高低各不同。
不识庐山真面目，只缘身在此山中。”

其二，人工智能发展的断代现象。由于历史发展的原因，人工智能自1980年代以来，被分化出以上几大学科，相互独立发展，而且这些学科基本抛弃了之前30年以逻辑推理与启发式搜索为主的研究方法，取而代之的是概率统计（建模、学习）的方法。留在传统人工智能领域（逻辑推理、搜索博弈、专家系统等）而没有分流到以上分支学科的老一辈中，的确是有很多全局视野的，但多数已经过世或退休了。他们之中只有极少数人在80-90年代，以敏锐的眼光，过渡或者引领了概率统计与学习的方法，成为了学术领军人物。而新生代（80年代以后）留在传统人工智能学科的研究人员很少，他们又不是很了解那些被分化出去的学科中的具体问题。

这种领域的分化与历史的断代， 客观上造成了目前的学界和产业界思路和观点相当“混乱”的局面，媒体上的混乱就更放大了。但是，以积极的态度来看，这个局面确实为现在的年轻一代研究人员、研究生提供了一个很好的建功立业的机会和广阔的舞台。

其实，要是完全由人手动控制，现在的机器人都可以做手术了，而且手术机器人已经在普及之中。上图是我实验室与一家公司合作的项目，机器人可以开拉链、检查包裹、用钳子撤除炸弹等，都是可以实现的。现在的机器人，机械控制这一块已经很不错了，但这也不是完全管用。比如上面提到的波士顿动力学公司的机器人电驴走山路很稳定，但是它马达噪音大，轰隆隆的噪音，到战场上去把目标都给暴露了。特别是晚上执勤、侦察，你搞那么大动静，怎么行呢？

其实，要是完全由人手动控制，现在的机器人都可以做手术了，而且手术机器人已经在普及之中。机器人可以开拉链、检查包裹、用钳子撤除炸弹等，都是可以实现的。现在的机器人，机械控制这一块已经很不错了，但这也不是完全管用。比如上面提到的波士顿动力学公司的机器人电驴走山路很稳定，但是它马达噪音大，轰隆隆的噪音，到战场上去把目标都给暴露了。特别是晚上执勤、侦察，你搞那么大动静，怎么行呢？

小结一下，现在的人工智能和机器人，关键问题是缺乏物理的常识和社会的常识“Common sense”。 这是人工智能研究最大的障碍。那么什么是常识？常识就是我们在这个世界和社会生存的最基本的知识：（1）它使用频率最高；（2）它可以举一反三，推导出并且帮助获取其它知识。这是解决人工智能研究的一个核心课题。
现在的所谓人工智能都没有举一反三的能力，而这个能力恰恰是生物智慧的标志性能力。那些下棋的机器人，无非是从数据库的案例筛选胜利条件，再按照规则运用强大的处理器进行穷举罢了。

人工智能就是让机器懂得娇流的真实含义

第二节 未来目标： 一只乌鸦给我们的启示
同属自然界的鸟类，我们对比一下体型大小都差不多的乌鸦和鹦鹉。鹦鹉有很强的语言模仿能力，你说一个短句，多说几遍，它能重复，这就类似于当前的由数据驱动的聊天机器人。二者都可以说话，但鹦鹉和聊天机器人都不明白说话的语境和语义，也就是它们不能把说的话对应到物理世界和社会的物体、场景、人物，不符合因果与逻辑。
可是，乌鸦就远比鹦鹉聪明，它们能够制造工具，懂得各种物理的常识和人的活动的社会常识。

下面，我就介绍一只乌鸦，它生活在复杂的城市环境中，与人类交互和共存。YouTube网上有不少这方面的视频，大家可以找来看看。我个人认为，人工智能研究该搞一个“乌鸦图腾”， 因为我们必须认真向它们学习。
有一只乌鸦生活在繁忙的城市里，被研究人员在日本发现和跟踪拍摄的。乌鸦是野生的，也就是说，没人管，没人教。它必须靠自己的观察、感知、认知、学习、推理、执行，完全自主生活。假如把它看成机器人的话，它就在我们现实生活中活下来。如果这是一个自主的流浪汉进城了，他要在城里活下去，包括与城管周旋。