人工智能這兩年來特別火，很多產(chǎn)品，如果能和人工智能掛上點(diǎn)溝，似乎就馬上高大上了；
那么，人工智能是不是真的很高大上，很智能呢，包括一直有人擔(dān)心某一天人工智能會顛覆人類這個(gè)問題，是真的會這樣嗎，我們不妨從技術(shù)的角度來看看人工智能到底是怎么回事；
2016年的阿爾法狗與李世石的世紀(jì)大戰(zhàn)，開啟了人們對人工智能的空前關(guān)注，在這場世紀(jì)大戰(zhàn)里面，裝備了人工智能的機(jī)器人阿爾法狗，最終以4:1的巨大優(yōu)勢，贏下了這場世紀(jì)大戰(zhàn)；
那么，是不是說阿爾法狗具備的智能水平已經(jīng)超過了人類了，顯然不是，那么我們來分析一下阿爾法狗為什么能贏下這場世紀(jì)大戰(zhàn)：
阿爾法狗大概記憶了3000萬套的人類棋譜，記了這么多棋譜有什么用了，其實(shí)就是，當(dāng)走任何一步棋時(shí)，它都可以從它的記憶庫中進(jìn)行搜索對比，算出不同走法最終的勝率，而顯然，它肯定在每一步都會選擇勝率最高的方法來落子；
當(dāng)然，這里面有一些聽起來高大上的算法，比如：”蒙特卡洛樹搜索”、“”監(jiān)督學(xué)習(xí)”、”增強(qiáng)學(xué)習(xí)“等算法；
但很顯然，阿爾法狗是通過記憶了3000多萬套的下棋方法，來打敗了人類基于對每一步棋式判斷進(jìn)行靈活應(yīng)對的方法； 或者更通俗的說，是機(jī)器人的死記硬背的“笨辦法”，打敗了人類積極思考的“好方法”；
所以，并不是機(jī)器人比我們?nèi)祟惛鼤伎?，更加智能，而是今天大?shù)據(jù)積累，算力能力的提升，以及深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，讓機(jī)器人的笨辦法有了更大的競爭優(yōu)勢，從而打敗了人類的思考；
當(dāng)然，這只是一個(gè)例子，不足以說明現(xiàn)在人工智能都是笨辦法，那么我們再來看看今天已經(jīng)大大普及的“語音識別”技術(shù)；
在語音識別里面，有一個(gè)很關(guān)鍵的技術(shù)是分詞技術(shù)，最早的研究方向，都是按照人類的思考方式，讓機(jī)器來學(xué)習(xí)語法規(guī)則，嘗試按照語法規(guī)則來分詞，可是這種方法的識別率一直很低，沒有突破；??
而目前大部分的語音識別使用的分詞技術(shù)，都是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，方法很簡單，就是積累足夠多分詞庫，然后當(dāng)識別到相應(yīng)的語句時(shí)，和分詞庫，以及該分詞在類似這種語句中出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)概率，選出現(xiàn)概率高的那個(gè)分詞作為分詞結(jié)果，這種基于統(tǒng)計(jì)的笨辦法，比按照人類思考方式的語法規(guī)則的方法，大大提升了語音識別的識別率，從而成為目前大部分語音識別方法中使用的技術(shù)；
這算不算另外一個(gè)，使用笨辦法戰(zhàn)勝聰明方法的案例呢，當(dāng)然，它的成功仍然是拜大數(shù)據(jù)的發(fā)展所賜；
最后說一下自動駕駛技術(shù)，自動駕駛技術(shù)也許會成功人工智能領(lǐng)域最突出，最凸顯科技成就的一個(gè)領(lǐng)域，想想要讓車輛識別復(fù)雜交通下各種場景，還能快速的應(yīng)對，這個(gè)技術(shù)想想就真的很讓人驚嘆；
目前自動駕駛領(lǐng)域有兩個(gè)研發(fā)方向：
?方向一： 利用車輛上裝備的幾十種傳感測量設(shè)備，對道路，對車輛、對人流，對環(huán)境，對信號燈，對異常行為等等一系列的情況進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，然后通過復(fù)雜的算法來進(jìn)行計(jì)算診斷，然后再做出應(yīng)對；
? ? ? 這個(gè)方向，其實(shí)就是我們?nèi)祟愸{駛行為的方向，我們?nèi)酥饕ㄟ^眼睛、耳朵來實(shí)時(shí)感知交通路況，然后把信息送回大腦，驅(qū)動我們瞬間做出判斷，當(dāng)然也有一些駕駛行為已經(jīng)形成習(xí)慣，不太需要大腦的參與；
方向二：實(shí)時(shí)的計(jì)算算法太復(fù)雜，那么有沒有笨辦法了，笨辦法就是把所有道路、信號燈、道路兩邊的環(huán)境都記憶到庫里面，再把每條道路歷史發(fā)生過的各種交通情況變成特征庫，然后，當(dāng)車輛行駛到道路上的時(shí)候，識別到不同行為時(shí)，都是和特征庫進(jìn)行對比和分析，并依據(jù)對比結(jié)果，采用所匹配的特征庫使用的處理方法；
到底哪種方法會更有效了；現(xiàn)在并沒有結(jié)論，但從過往的一些案例來看，太復(fù)雜的算法，通常意味著高實(shí)現(xiàn)成本，以及高的風(fēng)險(xiǎn)，而笨辦法在大數(shù)據(jù)、算力支撐的基礎(chǔ)上，可能會有更好的結(jié)果；
讓我們拭目以待；
了解完這些，你還會覺得人工智能就真的很高大上嗎，從技術(shù)，從產(chǎn)品人的角度，我們需要更深入的去理解和認(rèn)知這些東西，也許能幫助你在面向這些新事物時(shí)有一個(gè)更客觀，理性的思考；
----本文觀點(diǎn)，引用自吳軍的《智能時(shí)代》；
