李世乭手里又添上了一支烟，这是他在本场比赛叫的第二次暂停，第82手。作为一个围棋界的老手，他经历过无数场比赛，然而这场比赛实在是太特殊了，因为这一次，李世乭所代表的似乎不仅仅是自己，也不仅仅是国家，他，似乎代表了全人类。
这是2016年，甚至有史以来观看人数最多的一场围棋比赛——“人机大战”。2016年3月10日，李世乭在两次离场抽烟后最终在对手下到第211手后，带着痛苦的表情投子认输，而此前，他已经败了一局。
人类连续失败两局，这显然不是偶然了，事实上在随后的几场比赛后，与李世乭对战的人工智能软件AlphaGo最终以4：1获得了这场人机大战的胜利。
这是人工智能提出的60年来，最大放异彩的一次。
依然是3月，微软在Twitter平台上推出人工智能聊天机器人Tay，Tay模拟成一个19岁的美国女孩，在Twitter上自由交友，通过和人类用户聊天可以继续进行深入学习。
一天后，Tay开始发布夹杂着各种脏话的种族歧视言论，并表现出非常偏激的互动状态，微软只好暂时将其关闭。
“丢人丢大发了”，这是当时很多人对微软的这位“不良少女”的评价。
人工智能再次登上头条，只是这次多少有些黯然神伤。
这就是2016年的“机器人”，虽然“肢体”还不足以让人类惊艳，但是“大脑”已经引起了世界的注意，谷歌人工智能公司DeepMind首席执行官、AlphaGo之父戴密斯·哈萨比斯也从没几个人认识的极客工程师，变成了明星一般的名字。
人们似乎从未对机器人AI这么有信心过，甚至不少人开始害怕，机器人统治世界的那一天是不是真的要到来了。还请各位看官们放心，在目前的技术水平里，电影依然是电影。
事实上，全面AI化完全不是什么值得惊讶的事儿，毕竟这也不是什么突然的变革。机器人的AI化其实只是时间到了，因为从机器人这个大概念出现开始，这个产品线的脉络就是非常清晰的，让机器变得越来越像人，或者说越来越能替代人，本来就是这个领域的一贯追求。所以，当机械硬件的发展和人工智能软件的发展都达到一定水平，AI化的时代自然就来了。
现阶段的人工智能，也远没有你想象的那么神奇。因为人类其实还没有搞清楚自己的大脑是如何运作的，人们能做的，其实不是让机器去“模拟”人类的思考方式，而是创造了一种新的思考方式，让机器看上去可以与人类的思维接近。再强大的人工智能，也不明白“为什么要这样做”，他们只知道“要这样做”。这就是为什么AlphaGo能够比人类棋手更懂得如何利用规则的原因，但同时这也是Tay会被教坏的原因，因为基于自然语言识别的Tay并不知道人们为什么这样说，只知道大部分人都这样说。
今年1月，日本科学家发表了一篇论文，他们正视图教会人工智能看漫画，这种技能被称为“视觉语言”，这是比自然语言识别更高级别的技术，通过这项技术，机器人可以“看懂 ”某一页漫画中的人是在生气还是高兴，然而却无法预测下一页漫画的内容，在这种对人类情绪的“推测”技能上，机器人的表现甚至还不如人类小孩。
所以大家大可不必看到AlphaGo的“高智商”就开始担心机器人会统治人类，即便它学会了视觉语言，给它一个大大的微笑，它是没法判断你只是想要逃过此劫还是真的爱它的。
说回到与咱们生活息息相关的消费级产品来。今年的机器人领域，另外一个典型特点就是消费级机器人市场的井喷式发展，一时间甚至出现了无数的细分领域，“陪伴型机器人”、“教育型机器人”、“导购型机器人”、“清洁型机器人”，产品多到让人眼花缭乱。
然而相较于研发领域的成功，今年的消费级市场其实依然没什么突破。在这里我要给今年的消费型机器人市场泼盆冷水，尤其针对那些具有“人工智能”的陪伴型产品，我购买意见是：不要买。是的，这是一轮扫射。
人工智能的发展被强行划分成了两个阶段：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指针对某个特定场景下的人工智能设备，比如扫地机器人、航拍无人机之类的。强人工智能则是拥有记录和修正能力，可以通过不断产生的数据，做出分析，并用这种分析指导行为。 但是，这两种程度的人工智能判断，却是可以作弊的。
举个例子，早在2014年，一款名为尤金·古斯特曼的人工智能程序就通过了著名的图灵测试，它模拟了一个13岁的乌克兰小男孩，33%的评委都无法辨别出它是人类还是机器人，也就是说，它可以像一个真正的小孩儿一样和你聊天，然而，这次测验被一部分业内人士认为是一种“作弊行为”。因为开发者故意让它表现出“什么都不懂”，并且其实只是套用了小孩子惯用的撒泼打滚的卖萌对话脚本，从认知角度来说，甚至不大能算得上是思考。但事实就是：它通过了测试。
举这个例子是为了说明，今年我们看到的很多“能和小朋友多轮自然语言对话”的人工智能机器人，其实在宣传上耍了同样的把戏。
识别出对话中的关键词，再到自己的数据库或网络上搜索这个关键词，找到预设的信息并念出来，这不过是一个语音版的检索工具。不少厂商却将这种弱人工智能偷换概念成强人工智能，在宣传上强调“能和小朋友自然交流”，这就太夸张了。
甚至，作为这个交互方式中最核心的自然语言识别技术，也没有发展到可以放心使用的阶段。环境音嘈杂，完蛋；小朋友说话不清楚，完蛋；说话带方言，完蛋；说话声音太小，完蛋；网络不稳定，完蛋。有太多太多的因素都在影响着用户的使用体验，同时，越是初期的技术需要的研发成本也越高，创业厂商急于收回成本，产品售价也是高的不得了。这种市场环境下，现在消费，还是太冲动了。
虽然目前的机器人市场还不成熟，但这并不能说明这种细分领域方向上的努力shift没有意义的，对于在人工智能带动下的机器人领域的未来，我们还是应该非常有信心的。就算强人工智能的实现仍然需要时间，但弱人工智能的应用也有着不错的未来。
比如工厂中的重复性劳动就很有可能全部交给机器人完成，体育赛事等简单的快讯新闻也有可能完全由机器人发出，餐馆里端茶送水的有可能大部分变成机器人，甚至手术中的一些精细操作也可能由机器人完成。总之，不需要大量思考，只要以某种相对固定的模式运作的工作在将来都有可能交给机器人完成。
发展专业型机器人的好处是显而易见的，首先，正如与李世乭的对战中AlphaGo所表现出的稳定性，机器人的工作是不受情绪影响的，因此它可以更稳定的完成操作较为复杂的工作。另外，产业上对于机器人的投入是一次性的，后续不需要再重复投入，加上机器人“无怨无悔的奉献精神”，采用机器进行工作显然有助于降低长线成本。
然而真正令我们感到兴奋的，依然会是在强人工智能领域的突破，但这个领域的继续深入发展，却不仅仅是科学。
谷歌在2014年成立了人工智能伦理委员会，2016年9月，英国又正式颁布了《机器人和机器系统的伦理设计和应用指南》，给机器人设立了一套道德标准，甚至明确规定了“机器可以和人类谈恋爱吗？”、“机器可以欺骗人类吗？”等等问题。人类就这样，一边害怕一边期待的不断探索着人工智能的未来，同时也不断探索着“我们究竟是谁”这个人类的终极问题。
《60岁老翁状告妻子 称共同生活40年竟不知其是机器人》。
嗯...也许若干年后我们会看到这样的一个标题，那时候的人工智能，才算是真正成熟了。
