统计学家的矫情和人工智能专家的反驳

2018年8月，诺贝尔奖获得者、统计学家Thomas J． Sargent在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。好多的公式都非常老，我们说所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。

面对统计学家自我感觉良好的幻觉，AI研究者纷纷坐不住了。

其中，阿里AI负责人、阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室主任金榕，决定逐条批驳Sargent的观点。也借机正本清源，表达了对于AI发展现状和未来的看法。

主要观点：

(1) 除了统计，AI中的“学习”、“推理”和“决策”中还使用了代数、逻辑、最优化等许多其他学科知识与方法。此外，有了算法后如何有效实现也非常重要。所以单纯说AI就是统计学，或者说“所有的AI都是利用统计学来解决问题的”都是片面和不准确的。

(2) 2010年前，许多上一代机器学习成果的确是基于统计学的，他们被归类于统计机器学习。但技术是持续进步的，近几年推动人工智能进入发展快车道的深度学习技术，并不能归因于统计学。

(3) Sargent提到的动态规划（dynamic programming），也不属于统计学范畴。

(4) 统计学是人工智能若干重要基础之一，但远不是全部。AI的核心能力还来自于数学（博弈论、数值分析、逻辑学等）、运筹学（优化）、计算机科技（分布式计算、并行计算、CPU、NPU）、神经科学，甚至心理学。

(5) AlphaGo使用了蒙特卡洛树搜索、神经网络、增强学习等方法，因为算法规模大，所以采用了分布式计算来实现。棋力更强的AlphaGo Zero没有使用人类数据，而是从自我博弈中学习。这更说明AI远比统计学来得广泛。

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