二、一些奇怪的現象

AI圍棋戰勝人類，本身是一個偉大的成就。然而在這個偉大浪潮推動下的AI學術大躍進與創業熱中，卻出現了很多奇怪的現象。

理性地分析AI這個事情，至少應該提三個問題：1． 這玩意到底做不做的出來；2． 假如這玩意能做出來，那么它做出來以后到底有沒有應用前景；3． 假如這玩意能做出來且有應用前景，它會不會毀滅人類。這三個問題是層層遞進的關系，對1的答案是肯定的討論2才有意義，對2的答案是肯定的討論3才有意義。于是有了第一個奇怪的現象：大部分的吃瓜群眾，直接跳過了1、2而去關注3。甚至他們中的樂觀主義者，直接跳過123，開始充滿自信地迎接這個“未來趨勢”了。是Alpha狗狗給我們的信心過于足了嗎？

要知道，真正的AI工作者甚至對問題1都沒有足夠的自信。不錯，AlphaGo毫無疑問“已經做出來了”，但不要忘了，圍棋再復雜，它仍然是一個游戲；從一個兩頁紙即可將規則全部講明的游戲到一個充斥著復雜場景的現實世界，有著巨大的鴻溝需要跨越。在NIPS 2016上，可以明確地感受到，DeepMind已經處在一個深陷游戲之中無法自拔的尷尬狀態——不僅幾乎所有的paper都是以游戲為demo的，甚至有些研究的目標都是奔著游戲而去的（例如有的工作研究人類玩游戲時是否用到了先驗知識，有的工作研究人類玩游戲時的學習曲線，分的很細）。游戲在這些的研究中并不只是一個用來展示的demo，而就是研究的核心。DeepMind在AlphaGo之后一直宣稱的進軍醫療這件事，卻在NIPS 2016上幾乎不被人提起。

有意思的是，擅長營銷的Andrew NG在NIPS 2016的演講還趁機輕踩了一下他不太涉足的無監督學習和增強學習。他在白板上畫了這樣三條曲線。

意思是說，有監督學習的應用在2011年起步，到現在已經比較成熟了；無監督學習剛剛起步；增強學習的真實應用則還是遙遠的未來。雖然脫不開為自己營銷之嫌，這個說法本身還是比較靠譜的。連李開復也在幾天前發的一篇長文《AI創業的十個真想》中，白紙黑字地說到“AlphaGo本身沒有商業價值”。像下圍棋這樣的增強學習技術應用到真實的生活生產，產生游戲之外的價值，不說是一個遙遠的未來，至少還是一個技術上比較不確定的事情。

第二個奇怪是沒有人問問題2。普通人并不奇怪，奇怪的是產品經理這樣一群人，他們在平日工作中對一個產品的應用前景的拷問，可以苛責到極致；而到了AI這件事上，卻看不到一篇在產品技術層面客觀剖析應用前景的文章。一個最明顯的例子是最近大熱的聊天機器人。不知道“聊天機器人將是下一代的操作系統”這樣一個牛皮是如何在業界傳播開來的？再重復一遍，“聊天機器人將是下一代的操作系統”，這話聽上去就需要很多解釋和論證吧？反正每當我在一個網站正常服務點不進去，不得不求助在線客服或者是電話客服（指人工客服）的時候，就已經很不爽了。當然不是說別人想法都和我一樣，但是對于一個與用戶直接交互的界面，是不是至少應該做個用戶調研，再說“聊天機器人將是下一代的操作系統”這樣的話？

第三個奇怪有關成本。Facebook圍棋項目負責人田淵棟前日在自乎專欄上寫過這樣一段文字：

“在八月份美國圍棋大會上，我有幸見到了AlphaGo的主要貢獻者黃士杰（AjaHuang）和樊麾。我問他們，我們用了大概80到90塊GPU來訓練模型，我是否可以在演講時說我們用了AlphaGo百分之一的GPU？那時Aja神秘地笑了笑說：具體數字不能講。不過，也許小于百分之一吧。”

一塊GPU大約兩萬人民幣，算算總共要花多少錢吧。這還遠不是全部，還有以月記的計算時間、電力／帶寬消耗，以及那么多份200w美金的工資。

當然這樣估算成本未必科學。我想表達的是，唯獨在AI這件事上，人們似乎表達出了對于成本問題前所未有的寬容。這寬容體現在除了真正在一線做AI的工程師，極少有人關注成本問題。另外需要澄清的是這里疑問的點是“人們不關注”，并不是想表達“AlphaGo勞民傷財了”這個意思。個人內心里其實是把AlphaGo當做一件偉大的藝術品來看待的，而藝術品是無價的——只有在討論藝術品的時候可以用“無價”這個度量，對于商業產品不行。

三、該怎么看待這件事情

不要預期過高，不要預期過高，不要預期過高。泡沫時代的我們已經習慣了對未來事物預期過高。被透支的預期甚至成了維持經濟的重要支柱。只是每一次泡沫破滅都會很疼。很懷念曾經那個時代，在那個時代里，科學技術的進步源于對真理的信仰與熱愛，而不是為了填補預期與現實的反差。然而那個時代已經回不去了。

勤奮一些，學習真相。巴菲特從來不投資自己不熟悉的業務。如果不能判斷一件事情，那么就應該真正學習它，知道它是什么東西，在積累了足夠知識之后做出判斷。如果少一些分不清“深度學習”和“機器學習”的關系的人，或許這個世界也會少一些錯誤的風向。接受無知而被營銷者和媒體的觀點擺布，是一件非?？膳碌氖虑椤＞拖裎覀冇袝r不能從政府那里得到真相，在AI這個學界和工業界各種勢力利益關系已經非常龐大復雜的領域內，僅憑我們聽到的，恐怕很難得到真相。

如果AlphaGo僅僅是AlphaGo，那該多好啊。