高斯牛顿法拟合的AI是个泡沫与噱头？

直到今天，我坚定不移地认为，AI是个泡沫。今天所谓的AI，最底层说白了就是高斯牛顿法拟合。

用大数据训练，然后得到一个容错性比一般系统更好的处理系统。这就是今天的人工智能。人工是有的，但智能显然是不够。

现在的所谓人工智能，其实只是低级的对神经细胞的模拟。事实上，人脑有极为复杂的结构，蕴含了无数子系统，每个系统又由成千上万个神经细胞组成。现在的AI实质上仅仅能够模拟人脑一个极为低级的子结构的功能。

换句话说，如果不能对人脑各个子系统直接的相互作用深刻理解，AI是无法达到所谓智能的程度。此外，AI目前还是个黑箱，并没有一种理论可以精准地来计算，实现某个功能到底需要多少神经元，到底要用多少样品来训练，训练后出错率到底有多高。

比如AlphaGo，到底训练多少盘可以打败李世石，训练多少盘能够击败柯洁，这个问题其实根本没有理论能够计算。在工程上，没有理论估算这些在实用层面就会有巨大风险和浪费。

总体来说，AI时代还没有到来。因为我们还缺乏对大脑的认识。而且现有的理论还不够完善。现有的AI只能在互联网这种虚拟世界发挥一定的作用。它最大的前景其实是游戏，毕竟一个游戏中的失误，也不会怀孕。至于现实世界，包括自动驾驶，其实AI只是个噱头。