AlphaGo连赢李世乭两盘，人类都要崩溃，最聪明的人类大脑在最有智力含量的竞技项目面前，输给了几台服务器(或许是几百台)，传说中机器统治人类的那一天已经越来越近了。
其实类似的事情在6878天前已经发生过了，那天IBM的超级计算机深蓝战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。不知道再往前推几十年，当我们第一次见到电子计算器(楼下小卖部收银台用的那种)的时候，是不是也觉得机器就要统治人类了呢。
懂行的人会说，这次AlphaGo在围棋上的表现，已经超越了通过计算能力的堆积，以暴力穷举的方式战胜人类的低级模式(用穷举法解决围棋问题，哪怕用宇宙中所有原子技术都算不过来)，算法的优化和机器的自学习能力得到了充分的体现。但无论是围棋还是象棋，人与机器的比拼都限定在单一问题、封闭规则的范围里，机器只是学会了“像人一样去思考”，加上强大的计算能力和专家团队(机器学习和人工智能的专家可能比围棋高手更稀缺)，在围棋这个领域里表现出了强大的智慧。但这仅仅表明，可以凭逻辑分析推算的问题上，机器开始可以把人类抛在后面。
但人工智能不是这么封闭和低纬度的。以常用的定义而言，人工智能被分为强弱两个层级，弱人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样，而强人工智能是要制造出能真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器。
我们几乎每天都会用百度进行搜索，但常用“手机百度”app的语音搜索功能的人可能就比较有限了。感兴趣的人可以尝试按住语音搜索按钮，开口问问“今天风大吗”这样一个问题，看看这个app给你怎样的结果。百度不仅会呈现本地今天和未来数天的天气情况，还会提供这样的语音播报：“应该不会刮大风，这些天里都是微风”(多试几次，发现每次播报的语音还略有不同)。
这样一个看似不够神奇的简单过程，其实蕴含了人工智能领域多个不同领域的技术，包括语音识别、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等多个方面，简单些来说，就是机器不仅要把语音识别为文本，还要理解这几个字背后的用户需求(包括表达的出来的对现在室外风力情况的询问，没有明确表达的位置信息，以及可能的对未来几天风力情况的潜在需求)，再从搜索引擎获取的天气数据中提取出风力信息，以人性化的方式播报出来。这样一个看似简单的过程，实际上是在一个更为开放、蕴含不确定性的场景下，计算机系统的推理能力和问题解决能力的典型体现。
据说更难的技术叫做多轮对话，比如依次问“北京有多少人”、“有多大”、“市长是谁”，百度搜索能够理解这些问题之间的相关性，并且给出清晰明确的结果，是更强大的推理能力的体现。语音搜索不仅过去文字搜索基础上增加了一个简单的语音识别功能，而是人工智能技术在信息交互方面的一个重大进步。
除了语音搜索，百度和谷歌都在机器翻译领域投入了巨大的研发资源，这也是人工智能的另一个尖端领域。目前，百度已实现27种语言，702个翻译方向的高质量机器翻译，每天响应近亿次翻译请求。而据说在百度的相关团队里，甚至没有懂这些语言的专门人才，而是完全通过建立基于大数据的互联网机器翻译模型，通过深度语义分析和翻译技术，完成了最厉害的语言天才也无法拥有的能力。从这一点来说，在翻译领域，人类落后于人工智能的程度，要比围棋比赛更甚得多。
是封闭系统还是开放领域，是固定规则还是多样性的可能，这都决定了人工智能的真实能力。即使在围棋领域失手，人类仍然比机器聪明太多。这两天一个著名的笑话是，赢了李世乭的AlphaGo去陪未来岳父岳母打麻将，岳母坐上家，岳父坐下家，小姨子做对面，它怎么样才能抱得美人归呢?
就像《三体》里讲的一样，高维度空间的微观粒子比银河系还要宏大浩渺。能推理会解决问题的强人工智能，比会下围棋的AlphaGo，高了至少一个维度吧。不过应该感谢AlphaGo做了一次人工智能的全民普及，我们也可以更期待语音搜索、机器翻译以及不久后的无人驾驶等更高水平的人工智能技术真切地改变我们的生活，而不是统治人类的世界。
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