最近刚读完几本书《智能的本质：人工智能与机器人领域的64个大问题》，《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》，《完全读懂AI应用最前线》，第一遍读理解的不是很全面，但第一本书里的观点还是很尖锐的，AI相关从业者或者学生读一遍应该会产生许多思想碰撞的火花，而且目前国内媒体和书籍以及学生普遍盲目迷信深度学习的威力，三本书的观点（主要是第一本）全面的阐述了AI发展的利好与需要解决和无法迈过的门槛。我读完这几本书主要思考了如下四点问题，在这里写出来和大家讨论。真理越辩越明，学术也无对错。
1.现在的AI技术是不是终极解决方案
第一本书里明确指出现在的AI方法是基于暴力计算的方法，缺少智能应有的美感，以数千瓦的功耗却无法与人类80瓦的大脑相比。其实大数量神经元堆积到底是不是AI的解决方案还无法给出明确的答案，需要进一步对大脑进行深入研究，但是关于消耗功率的问题确实值得改进，我个人认为的原因有两点：
1.大功耗不利于设备进行嵌入式开发。
2.功耗大应该是优化做的不好。
第一点是从AI落地角度来看的，我更喜欢从第二点的角度来看待问题。首先提出一个问题，为什么人类是最聪明的动物？这里我没有进行科学的文献查找，如有错误欢迎大家指出。首先，人脑的体积不是最大的，其次人类大脑占比也不是最高的，那么是什么让人类成为万物灵长的呢？我斗胆猜测，是人类大脑优化的更好。
相同数量的神经元，猴子无法产生复杂语言、理性思维的高级思维技巧，我想可能是因为人类祖先由于种种巧合而把自己的大脑训练的更好吧，然后通过类似于计算机“固件”的方式将某些学习高级思维的神经结构保留下来（例如人类幼儿学习语言、情感推测出奇的快），经过时间的积累，神经元的优化趋近于最优，就可以以最少的神经元数量和功耗达到实现复杂功能的目的了。同理，类比于现在神经网络，也许暴力计算就是智慧产生的根本也不一定呢，也许人类就会优化出那种功耗低，体量小，功能又接近甚至超过人类的神经网络结构也不一定呢。预测未来最好的方法就是实现未来，猜疑并停滞不前并不是解决问题办法。
2.AI发展需要的不是速度而是坚持
之前TED上有一个关于AI的20个必听演讲，其中有一个演讲的观点大致如下：
AI的发展将是一个赢者通吃“The Winner Take All”状态，因此各国政府，各大公司都争先发展AI并不只是噱头而已。
但是今天的主流技术“深度学习”究竟能走多远，能带领人类飞多高还有待考证。就像一幅漫画描述的一样（好久之前看到的，找不到了，只能描述个大概），一群猴子想要登上月亮，有的猴子爬树，有的猴子做梯子，有的猴子做飞机，而最后能登上月亮的猴子是那只做火箭的猴子。人类科技发展进程大致与此类似，一项科技发明的最大价值体现的地方往往并不是其最初设想的目的。因此无论今天AI的方法是不是我们最终需要的火箭都没有关系，甚至我们造的就是梯子也没有关系，因为就算登不上月亮，我们还可以用梯子摘果子吃。
因此，我认为科技的发展没必要向媒体渲染的一样一天吃个胖子，科学家的伟大之处就在于可以静下心来去突破人类知识边界的一个点，突破的点多了，圈子自然就会变大。
3.AI是人类必须迈出的一步
根据热力学第二定律，宇宙终将归于混沌。也就是说，人类终将走向毁灭，因此如何在宇宙的一隅存在的更长久才是我们思考的大问题，不迈出下一步终将毁灭。也许目前的深度学习技术确实是统计学领域的延伸，无法达到AGI（通用人工智能）的要求，但科学的发展时相互连接互相推动的过程，人类尚且无法探究到意识是怎样产生的，就要求自己造的机器拥有意识未免太过苛刻。就像费曼说过的“如果我无法创造它，那我就没有理解它”，人类尚且无法理解意识，何来创造意识一说呢。
可是长远来看，AI（广义的人工智能）的发展必不可少，就算前路艰难，人类也势必迈出这一步。因为人类的肉体过于脆弱，虽然思想可以到达宇宙的任意角落，但身体将我们限制在太阳系，所以古人以天地为囚牢，今人又何尝不是呢。
4.弱AI时代的明珠—自动驾驶
AV是个好东西，上一个AV推动了互联网的发展，催生了许多实用技术的诞生，今天呼之欲出的AV（自动驾驶）更是集计算机视觉，语音识别，行动规划，机器人控制等近现代可以融于一身的集大成者，所以我想称之为弱AI时代的明珠也不过分。各路大佬对自动驾驶的看好程度并不一样，比如比较乐观的像百度系，以及各创业公司CEO，当然还有各路媒体，当然还有为AI灭火的，其中比较理智的像是吴军，王垠，Waymo公司，谷歌等。换句话说，真正技术领先的公司或者看透技术发展曲线的个人看待技术往往比较理性，当让百度系和各路创业公司由于公司发展，在宣传上略有夸大也是正常。
自动驾驶早在上世纪七八十年代就开始发展，直到今天也没有普遍应用，但是随着各项技术的成熟，相信其真正落地也不再是梦想吧（甚至很快就能实现）。
本人才疏学浅，以上言论均为近日读书所得，如有不当之处欢迎批评指正。愿AI为各行业赋能。
最后，祝好！愿与诸君一起进步。
