而花了15年的時間在IBM研究院和IBM Watson團隊工作的專家Michelle Zhou，作為該領(lǐng)域的專家，其將AI分為三個階段。
第一個階段是識別智能，在更加強大的計算機里運行的算法能從大量文本中識別模式和獲取主題，甚至能從幾個句子獲取整個文章的意義；第二個階段是認知智能，機器已經(jīng)超越模式識別，而且開始從數(shù)據(jù)中做出推論；第三個階段的實現(xiàn)要等到我們能創(chuàng)建像人類一樣思考、行動的虛擬人類才行。
而我們現(xiàn)在只處于第一階段，“識別智能”，也就是說，人們說的“人工智能”里面有很大一部分其實是數(shù)據(jù)分析，還是原來的套路或者說是“舊瓶裝新酒”而已。
無獨有偶，如果說上述AlphaGo最終還是依靠強大的計算能力體現(xiàn)出所謂AI優(yōu)勢的話，那么接下來我們要說的谷歌和特斯拉的自動和無人駕駛汽車則在簡單的數(shù)據(jù)分析上都出現(xiàn)了偏差。
最典型的表現(xiàn)就是此前一直被吹捧的谷歌無人駕駛汽車，今年在時速低于2英里的情況下竟然發(fā)生了交通事故，且按責(zé)任劃分當(dāng)屬谷歌。
如果我們拿當(dāng)時谷歌無人駕駛汽車發(fā)生事故時的選擇和結(jié)果與此次人機大戰(zhàn)中的每步棋的選擇與結(jié)果比較的話，對于AI(例如AlphaGo)來說，前者不知道要容易多少倍(谷歌無人駕駛系統(tǒng)比人類最大的優(yōu)勢就是預(yù)判對方的行為，并做出應(yīng)對)。
可惜的是，谷歌無人駕駛汽車在這次事故中體現(xiàn)出了智能系統(tǒng)沒能完全判斷準(zhǔn)確人類的行為，還做出了最令人失望，可能也是最有悖于人類駕駛員的選擇，并最終導(dǎo)致事故的發(fā)生。
至于特斯拉，在今年屢屢發(fā)生事故之后，其升級了到了Autopilot 2.0系統(tǒng)，并發(fā)布了第二段自動駕駛技術(shù)的演示視頻。
官方聲稱Autopilot 2.0系統(tǒng)的硬件得到了相當(dāng)巨大的提升，環(huán)車共配備8個攝像頭，達到360度全車范圍覆蓋，最遠檢測可達250米。另外搭載了12個超聲波傳感器用于視覺系統(tǒng)的補充，對物體的距離、軟硬精準(zhǔn)度有更大的提升。
增強版的前置雷達可以穿越雨、霧、塵環(huán)境，豐富視覺系統(tǒng)的探測數(shù)據(jù)。特別是里面集成了Nvidia PX2處理芯片，運算能力比起第一代自動駕駛系統(tǒng)要高40倍。
盡管如此，通過視頻分析中出現(xiàn)的諸如無論有沒有來往車，每一次需要轉(zhuǎn)彎時都會停下來再繼續(xù)轉(zhuǎn)彎；逼停了了一輛正常行駛的白色小車以及在完成一次轉(zhuǎn)彎之后，突然無緣無故自動剎車等諸多問題看，Autopilot 2.0依然沒有逃出計算能力和大數(shù)據(jù)簡單分析結(jié)果呈現(xiàn)的范疇，并非真正的AI系統(tǒng)。
提及亞馬遜的Echo，其實就是語音搜索和識別，而提及此領(lǐng)域，蘋果的Siri、微軟的Cortana或Google Now早就與智能手機綁定，但我們看到更多的實際應(yīng)用場景是人們經(jīng)常以搞笑的方式誤聽或者誤解語音指令。
關(guān)于語音搜索，谷歌依然在致力于克服諸如語音識別、自然語言理解、對話理解的挑戰(zhàn)上，而這些挑戰(zhàn)早在3年前就已經(jīng)存在。而從亞馬遜Echo的諸如語音查詢天氣或新聞、播放Spotify音樂、預(yù)約Uber叫車、訂購披薩外送等應(yīng)用看，這些在手機上早已實現(xiàn)，其有別于手機的AI特性究竟體現(xiàn)在哪里呢？
相反，盡管語音識別已經(jīng)取得了長足進步，但多數(shù)人仍會沿用手勢操作和觸摸界面。在可預(yù)見的未來，這種趨勢恐怕難以改變。究其原因，主要在于語音識別服務(wù)需要依賴龐大的數(shù)據(jù)和具有捕捉自然狀態(tài)下的真實對話的能力才是真正的AI。
所以盡管在語音識別上，有些廠商稱其識別率已經(jīng)實現(xiàn)90%以上，但基于自然狀態(tài)下真實對話的能力要求，就算是95%的準(zhǔn)確率也不足以滿足人們的需求。而在被問及何時才能通過自然語言與數(shù)字助理交流，并得到滿意的答案時，即便是對最高水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)家而言，這項技術(shù)仍然有很多謎團有待解開。
有很多工作只能通過不斷試錯來改進，沒有人敢保證某項技術(shù)調(diào)整可能產(chǎn)生什么樣的后果。根據(jù)現(xiàn)有的技術(shù)和方法，這一過程大約要耗費數(shù)年時間，甚至有專家稱，我們永遠無法知道何時能夠?qū)崿F(xiàn)突破，何時能讓Alexa和Siri與人類展開真正的對話。