现在主流人工智能（AI）方法的本质是什么？

人工智能无疑已经是这个时代最火热的词汇，也是这个时代各行各业避免不了的关键词。

日常生活中，特别是很多非计算机相关背景人士写出来的关于人工智能的文章，要么过高估计了现有人工智能的能力，要么对人工智能抱有过高或不切实际的期望。

人工智能，最理想的情况，当然是要具有匹配人脑的能力；然而要达到这一目标，其路修远兮。

为了达到这一目标，人类已经进行了几千年的探索，总的方法论是: 降低目标，采用登天梯的方式，先从能够够得着的小目标出发逐步逐步的往前探索：

长期以来，人类发明如算盘之类各种小工具来协助自己，几千年间进步缓慢；直到20世纪40年代电子计算机的发明，人工智能的发展才走上了快速发展的道路，这期间主要有两条路线之争：一是以逻辑和形式化方法为核心的道路；一是以统计方法为核心的道路。当前，主流的人工智能方法主要是以统计方法为主，核心思想是： $Y = f(X)$ , $X$ 是自变量数据， $Y$ 是因变量数据，人工智能方法的目标是去学习到一个函数 $f$ ，从而很好地刻画 $X$ 和 $Y$ 之间的关系，在新来了一个自变量数据 $X_i$ ，从而通过一家学习得到的函数 $f$ 可以知道 $Y_i$ 。这里的 $f$ 可以是已知函数形式的函数，如分类算法中的logistics函数；也可以是不知道显示函数形式的函数，如用神经网络来表示的函数。

目前，以神经网络为核心的深度学习方法之所以取得了惊人的进展，主要有如下原因：1. 神经网络更精细的函数拟合能力（特别是参数估计方法的发展，否则学不出来参数）；2. 大数据；3. 算力。以语音设别为例，一个商业语音识别系统要想效果比较好，至少需要10万+小时的标注数据，这个标注成本就是千万级别的钱，在数据标注好之后，才是使用算法去拟合这个数据，可以这样说标注良好的数据才是语音识别系统强壮的本质，算法起到的作用只是锦上添花。当然，随着技术的发展，大家想进一步降低成本，提出新算法使得用更少的数据获得与使用更多数据一样的效果，但是这个前进的步伐绝对是有天花板的，即数据量不能无限地小。从中可知，标注良好的数据在人工智能中起到的重要作用。正因为如此，现在涌现了越来越多的专门从事数据标注的商业公司，在未来这些标注公司将在人工智能产业板块中起到越来越重要的作用。

综上，目前主流的人工智能方法由于其采用统计方法作为核心，有多少”人工“数据就有多少智能，所以不必夸大人工智能的能力，也不必认为现有人工智能一无是处。管他白猫黑猫，能抓到老鼠就是好猫，只要采用现有人工智能方法的框架能解决行业的痛点问题，就放心大胆使用。

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