“所以為什么要把一些非專業人士的觀點看得那么重要，甚至奉為經典和真理？應該去看那些真正研究人工智能的資深級專家，那么會發現他們有一種戒慎恐懼的心里，包括我也覺得現在的媒體把人工智能說的太過了。”
“人工智能的發展可以追溯到上個世紀50年代，是一個很曲折的發展史，也很無奈，因為大家都是一哄而上，過不了多久便一哄而散，每次都是對它寄予厚望，然后一大堆人進入這個領域，包括大量的資本，最后發現沒有什么突破立馬全跑了。”
“近年來人們再一次趨之若鶩，現在任何企業都覺得只要和人工智能沾邊一下就高大上起來，市值翻倍、翻幾倍，覺得特夢幻，不可思議。”
“那么現在的人工智能是個什么狀況？大部分人研究人工智能，我覺得應該說是應用，整天媒體上說人工智能又做到這個、又做到那個，下棋又贏了，打游戲又贏了，這些其實在業內人士看來都是一種比較簡單的技術路線。”
“簡單來說就是采集大數據，標注數據。例如搞圖片識別技術的，用大量的數據來訓練，再去做一個相當于擬合的工作，一個多元函數，你不知道這個函數結構長什么樣，但沒關系，你有大數據擬合，這其實就是一個神經網絡的思想而已。”
“最后擬合出結果來，對一個輸入給出一個很好的輸出，就可以識別出來這個圖形到底是個什么東西了，識別能力甚至比人還要高。”
“這個當然好，但前提是你得有數據支撐啊，而且是海量的大數據做支撐，這其實是人工智能研究的一個比較低級的技術路線，而且建立大規模的數據中心非常非常消耗能源。”
“而現在出現了一種比較高級的路線，那就是alha-go的那種路線，但還是離不開大數據，不過區別是這個數據不是靠人工標注了，而是讓ai自己跟ai博弈，然后讓它自動生成數據，這就是alha-go后來為什么變得那么強的原因。”
“它一開始是學習人類的棋譜，再次升級之后就變成alha-zero。為什么叫阿爾法零？因為它不需要學習人類的棋譜了，他從頭開始唯一給它輸入的就是圍棋規則，然后在這個規則框架之內自己跟自己對弈，很快就能積累數據，迅速找到圍棋最好的做法，從而超越人類。”
“所以這是一個比較高級的技術路線，對于研發能力也要不小的要求，尤其是對于計算能力和算法的要求，alha-go團隊最大的貢獻是證明了這條路可以走，所以不失為人工智能發展的一大進步標志，而這直接導致了我們現在很多行業都刷新了技術，做到了以前做不不到的東西，例如圖像識別技術，具體點人臉識別的應用就帶來了很大的商業價值。”
“但這條路線在我看來依舊太狹窄了，遠遠不夠好。在我看來，當前市面上所有的人工智能其實都沒有智能，我知道我這話說出來肯定會引發爭議，那就要看怎么去定義智能了。”
“我的意思是，當前市面上的人工智能應用，它唯一做的都是數據統計與分析，都是你給它大數據，然后他從中學習，從而得出一套基于大數據它做的比人更優秀，所謂大數據深度學習就是這么個意思。”
“但這真的是我們人類學習一個知識的方式嗎？我覺得壓根不是，舉個例子，鸚鵡和烏鴉，大家都知道這是兩種鳥類，差不多大小。鸚鵡學舌很聰明對吧，但我想說的是鸚鵡比烏鴉弱智太多。”
“為什么？似乎鸚鵡看起來很聰明，你在它面前說幾句話重復幾次后它就學會了，鸚鵡學舌嘛，模仿人類說話也很標準。但是你如果去嘗試跟鸚鵡對話，你就會發現，它根本就不知道自己在說什么，因為它不能理解說的那些是什么，僅僅只是一個機械式的重復而已。”
“同樣，現在很多所謂的聊天機器人，大家平時接觸到的人工智能應用的聊天機器人，網上也有很多跟聊天機器人對話的視頻、截圖，乍一看很驚艷，例如微軟科塔娜、小米的小愛同學……好吧，我不是特地針對哪個ai產品，我的意思是市面上所有的人工智能都一個樣（辣雞）。”
又是引來一陣哄笑聲，觀眾們都下意識的在心里幫著補充了“辣雞”二字，也就葉華敢這么說出來了吧，一下子把市面上的ai都給否定了，現場的媒體是最樂意看到這樣的事情發生了。
拱火啊，這是媒體最愛干的事情。
而葉華接著說道：
“為什么這么說？首先它是不是已經通過圖靈測驗？至于網上腦洞大開的說它們是故意不通過圖靈測驗的那純屬扯淡，理由很簡單，上限就在那兒，你不能說讓一個三歲小孩去理解微積分，他沒能理解就說他故意的是吧，好，這個腦洞謠言破掉了，那么它是不是具備自我意識了？顯然，沒有！”
“我記得沙特授予了英國人開發的人工智能索菲亞以公民身份，看起來很震驚，當時也引起媒體熱議。但實際上你真不能跟它多聊，聊多了你就會發現其實它就是東拉西扯，來來回回就那么幾句，你可能就會發現它其實并不知道自己在說什么，就跟鸚鵡學舌一樣的道理。”