人工智能是否是万能的？

AI是当前时髦的词，随着AlphaGo在棋坛上的大放异彩，似乎人工智能变成了N多问题的终极解决方案。人工智能真的有这么强大吗？人脑的智力与人工智能相比，差异到底在哪里？

首先思考一个问题，为什么棋类游戏最先被AI攻克？棋类游戏有共同的特点：1、信息边界明确，状态有限；2、所有信息完全公开透明；3、游戏在有限步内结束，有明确的胜负判断标准。这几点造成了棋类游戏的整个状态空间是有限确定的。而人类从事的很多领域活动，要比上述规则复杂的多，首先一个突出的问题是信息边界的不确定性。比如如果让AI去投资，整个系统的输入是什么？哪些信息是相关的哪些信息是无关的？对于投资这种开放性问题，大千世界的任何信息都可能会对决策产生影响，信息量巨大而信噪比极低。AI能够使用的信息实际只是现实世界全部信息一小部分，其中还包含了大量的无用噪音甚至是虚假、错误信息。在这样的数据基础上，无论使用多么先进的算法，也无异于盲人摸象，难以获得令人满意的结果。

目前的AI技术本身与大数据密不可分，基于海量数据的训练、学习，是AI算法的基础。对于数据，AI算法一视同仁，部分好坏，拿来就学。而对人类来说，存在大量的领域背景知识，可以轻松滤掉“显而易见”的无用或错误信息。人类的优势是对复杂数据进行高层次的抽象，大道至简；而深度学习算法则是充分发挥机器的优势，以量取胜。这使得人类能够从少量的样本中总结出深层次的简单规律，并利用这些规律做出各种预测；而AI在目前阶段无法做到这一点。观察到苹果落地，牛顿总结出是因为地球的引力，据此发展出万有引力定律；爱因斯坦总基础是因为地球质量造成时空弯曲，据此发展出广义相对论。他们都通过少量的观察准确的抽象出了高层次的一些规律。在小样本上的学习能力、深层次的抽象泛化能力，人类远强过AI。如果巴菲特是AI，他可能需要看过100万家可口可乐公司的成果，才能在实际中选出可口可乐。

因此，AI的长处自傲与大量繁杂数据的高速处理，而人类的长处在于化繁为简，达到更高的抽象层次。人类和机器具备各自独特的优势而又能够有效互补。人脑智力+人工智能，才是当前大多数情况下的解决问题之道。