自从 2016 年阿尔法狗和李世石上演的人机大战，以人工智能击败人类落幕，三年过去了，人工智能似乎已经无处不在。从交通执法系统，到网络推送算法，甚至是智能家居，美颜滤镜。连商品广告也都想尽办法“拉关系”，似乎没有 AI，没有“智能”，就跟不上潮流。

我真的以为人工智能无处不在，结果最近买的一台体脂秤就让我翻了车。

近两年体脂秤十分时髦，人工智能，大数据的广告词吹的我心思浮动。结果到手一用，发现除了能称体重，其他功能毫无意义。既没看出体脂秤的人工智能，也没看出大数据的性能优化。

不好！突然反应过来，我不仅花 100 元买了一台本该 20 元的体重秤，还交了 80 元智商税！由此我不禁思考，人工智能到底是什么？一台体重秤加了个闹钟功能就是智能了吗？还是说展示了一些我用 Excel 就可以计算的数据就是智能了？

商税不能白交，我赶紧找来一本人工智能科普读物补补脑——《你一定爱读的人工智能简史》

《你一定爱读的人工智能简史》的作者山本一成，是日本人工智能领域的代表人物。

其开发的日本将棋（一种日本象棋）机器人 PONANZA 在 2013 年击败人类棋手后，连续四年无一败绩，被称为人工智能历史上三大标志性事件之一。

这三大标志性事件分别是：

2016 年谷歌公司的围棋机器人阿尔法狗获胜，

2013 年 日本 Denso 公司的将棋机器人 PONANZA 获胜，

1997 年 IBM 超级计算机“深蓝”国际象棋获胜。

这本书与其他专业的人工智能著作不同，山本一成并未使用晦涩难懂的事例，而是通过对人工智能发展历史的介绍，尽可能通俗的对人工智能的原理与应用做了解读。

一、人工智能到底是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）

是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术。—— 摘自百度百科

再结合作者对智能的定义：智能 = 搜索 + 评估

人工智能应该是一种可以跳脱出人类指令之外，具有一定思考能力，能够模拟人类行为，延展人类能力的一种计算机技术。

一句话，人类想造个机器保姆，最不济，也得是个机器助理。

在人工智能概念提出之初，研究者希望能将人类的思维灌输进机器，执着于搞清楚人类是如何学习知识的。

但在很长一段时间里，哪怕是山本一成开始鼓捣 PONANZA 的 2007、2008 年，人工智能领域依然毫无进展，大部分研究者甚至不得不改换门庭，甚至转投其他研究领域。

当然，没有门，还有窗，既然无法参透人类学习知识的奥秘，研究者们便改换思路，决定让机器模仿人类的学习行为。 与其什么都画不出来，不如试试看能不能照猫画虎，实在不行有 Hello Kitty 也是好的。不过好在，这条路走通了。

模仿人类学习行为，又与智能有何关系？

目前家用电脑已经有很多功能，但实际上都是通过电脑仅有的两个功能“计算”和“存储”的多次叠加组合而成。即便如此，电脑也仅仅具备智能要素里的“搜索”能力，而不具备评估能力。

读书不等于理解书中知识，收集信息不等于获得知识，记忆信息也不等于学习知识。电脑搜集信息并记忆的功能，就是智能里的搜索能力，但由于电脑不具备评估能力，所以它无法通过记住信息而学会知识，也就不具备智能。

不具备评估能力的电脑只会“copy不走样”，然而它不清楚自己 copy 的是什么。电脑若是能具备评估能力，那它就脱离了指令式的工作模式，像钢铁侠的智能管家贾维斯一样，可以有自己的判断了。

由此，人工智能是一种让机器拥有智能，兼备搜索和评估能力的一种技术。不仅可以达到电脑计算存储信息的能力，还能达到对信息的理解与评估。。

二、人工智能的技术原理和特性

目前人工智能领域运用最多、范围最广的是机器学习技术，甚至在非专业人士眼中 AI  ≈ 机器学习。

机器学习技术，就是教机器学习知识，使电脑实现自我训练及数据调整，从而使大规模数据处理成为可能的一种计算机技术。且尤其擅长图像识别。

比如人类可以轻易的识别物体，但如何让机器识别物体却是个棘手问题。

刚开始科学家们就想到说，计算机不是记性好嘛，那就从背答案开始吧。

后来发现，光背答案也不行，出题老师一变换叙述，机器就不及格了，于是科学家们就尝试从全盘记忆转为特征记忆。先搜索图片中物体的特征，再进行判断评估，看其是否与“杯子”的特征一致。这便是机器学习技术的运作原理，当然，要完成这简单两步，背后还有许多技术门槛，这里就不一一赘述了。

那么为何机器学习如此风靡呢？

这就要归功于机器学习的三个特性：性能更好，时间更短，“试错”更快。

机器学习技术加持下，机器的工作性能远超人类，比如富士康引进的机器人生产线。机器还能大幅缩短作业时间，很多中后台岗位，如票据审核很快会被机器全面取代。机器的性能好了，速度快了，就能更快的帮助人类“试错”，比如通过今日头条的分发机制，新媒体从业者可以更快速的观察到文章的传播程度，标题是否受欢迎，关键词是踩对了还是踩错了。

畅销作家，MIT 计算机教授卡尔·纽波特就曾在《深度工作》中预测，未来只存在三种人，一种是持有大量资本的人，另一种是技术卓越能支配机器的人，第三种则是活在底层，受机器支配的人。

高度机械化社会必然导致财富的聚拢，也就是持有资本者的财富不断增加。相对的，普通人的财富则会逐渐流失。而在这两极中间，则是那些掌握了尖端技术，能支配机器，帮助资本持有者指挥机器掠夺财富的人。

所以，机器学习的风靡，一方面是为了便利生活，另一方面，是背后的资本推手。具有同样工作能力的机器和人工，资本家必然会选择前者而不是后者，虽然目前机器的投入成本较大，但是机器可以没日没夜工作，不用发工资，缴社保，更是不用操心机器的心理健康。

不过也不用太过悲观，随着技术门槛越来越低，普通人同样可以利用人工智能便利自己的生活。

美国有个叫 Ben 的大兄弟，就自学编程和 AI，给家里的喵星人做了个智能门，只为了对付喵星人的“不良嗜好”。

Ben 领养的猫咪 Metric 喜欢半夜3点外出“猎杀”，每隔几天就叼回一只老鼠或小鸟，有时是死的，有时也只剩一口气。

Ben 经常被半夜吵醒不说，出于人道主义，往往还得为“猎物”执行安乐死。为了制止 Metric ，Ben 试了各种办法，但都毫无起色。最后 Ben 孤注一掷，求助于人工智能。如果能给 Metric 做一扇智能门，它可以识别猫咪嘴里是否叼着猎物，如果有，就把它锁在门外，禁闭15 分钟，没有猎物则正常放行。如此，事情不就解决了？

虽然毫无计算机基础的 Ben 也好几次想放弃，但为了睡个好觉，在坚持了几个月，给 Metric 拍了 23000 张照片后，Ben 终于成功了。

三、人工智能的应用

看了上面成功的技术流案例，你是不是也对人工智能心动了，也想买个 AI 产品试试了？

那你可一定要分清楚日常生活中哪些才是真 AI，AI 技术目前都应用在哪些方面，可千万不要像我一样翻了车。

除了阿尔法狗这样的围棋机器人，人工智能技术在图像、语音、推荐算法和地图定位上都有不错的应用。

最让全国人民喜闻乐见的，大概就是人脸识别系统，比如张学友抓逃犯就是因为应用了 AI 的人脸识别技术，通过识别人脸特征与数据库比对，坏蛋一个都跑不了。

另外还有 OCR 图片转文档技术对 AI 的应用。OCR 技术最早是 1929 年由德国科学家提出，到了九十年代，还是借了硬件发展的东风，才刚刚能够识别汉字。哪怕是在几年前，寥寥无几的 PDF 转 word 软件都是香饽饽。但是今年呢？有了机器学习技术加持，OCR 技术已经成为文档编辑软件的标配。

在语音方面，则是越来越火的语音输入法。还在为会议记录发愁吗？语音输入法，你值得拥有。

推荐算法在头条、抖音，以及网购软件上的应用自不必说。网购广告推送也已经从几年前被人诟病的马后炮，转而帮助消费者发现兴趣点，你逛淘宝的时间是不是不知不觉多了许多呢？

地图定位则是应用在自动驾驶技术，手机导航，无人机等，007 战车不是梦。

结尾

以上就是我在阅读了山本一成的 《你一定爱读的人工智能简史》 后，对人工智能，以及它的技术原理和特性的认识。并联系书中概念，想到的一些生活中 AI 的应用情况。

阿尔法狗从开发到击败人类只用了 2 年，不知道机器人啥时候能统治地球，反正我决定先了解起来，至少别被人类蒙了。

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