4月10日，德州扑克人机大战结束，由人组成的中国龙之队惨败给机器人选手冷扑大师。
但是，这一次似乎并没有引发特别多的关注，大众对人工智能（AI）的关注似乎回归平淡，把它看成一个简单的技术进步，这可能是好事。
对它过度乐观的预期，或者过度悲观的认知，都会妨碍我们更好地理解它，回归平淡，可能是理解的开始。
一年前，谷歌的围棋机器人AlphaGo战胜韩国围棋选手李世石，被视为是智能时代的开始，人工智能成为热门话题，机器智能超越人类智能的时代似乎就要到来。
在2017年元旦，在网络快棋赛中，AlphaGo的改进版以60胜1平横扫中日韩三国棋手，也引发很多关注。下个月，它还会在乌镇跟中国棋手柯洁再战一场。
如果回到20年前，1997年，IBM的深蓝电脑战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，那是举世轰动。在之前，人们普遍认为，如果计算机能够在国际象棋上战胜人类，就可以认为机器的智能超越了人类。
机器在国际象棋战胜人类之后，人们发现，还有计算更复杂、计算难度更大的围棋。
在围棋上人类已经不是机器的对手之后，我们又说，还有德州扑克这样的并不主要是关于计算的，而是考验人的情感和魄力的。
可以这么说，国际象棋、围棋都是关于智商的（IQ）的，而德州扑克是关于情商（EQ）的。这次德扑人机大战是知名投资人李开复发起的，在机器取胜后，他评价说，“如果AlphaGo是超级IQ天才，那么‘冷扑大师’就是超级EQ天才。”
德州扑克之后，机器在某些它擅长的事情上，能超越人类的智能，就不再是疑问，而是确定的了。其实，人一直被自己发明的工具和机器超越，没有人能跑得过汽车，没有人能够在计算上超越计算机。
奇点论的乐观、悲观
关于人工智能，有一种声音特别受大众关注，就是所谓“奇点论”。所谓奇点是人工智能全面追赶，并且超越人类智能的时刻。
硅谷预言家库兹韦尔甚至言之凿凿地声称，纯粹的人类文明的终结是在2045年这一年。
当然，他是极端的技术乐观派，机器超过人类，未来的文明变成机器与人的混合文明，这是他乐见的。
还有一派，其中经常被提起的有物理学家霍金、微软创始人比尔·盖茨、特斯拉创始人“硅谷钢铁侠”马斯克等，他们是悲观派。
比如，马斯克比喻说，超级人工智能像“原子弹”、“核弹”，担心它带来人类的毁灭。
在对智能时代的全面乐观中，这种观点甚至比“奇点论”更有力地在人们心中投下了一大片阴影，尤其对技术不熟悉的人群中，人们往往对自己不懂的东西心怀恐惧。
其实，马斯克这些人还是乐观的悲观派，和一些不了解人工智能的人的悲观、恐惧是不一样的。
这么说是因为，他们在乐观地利用新技术。比如马斯克4月宣布创办人工智能公司Neuralink，试图实现人类和电脑的“脑机合一”，他认为这种和人工智能合二为一的道路是打败人工智能的唯一可能性。
Neuralink 将会追求马斯克自己所说的「neural lace（神经织网）」技术，说白了就是将微脑电极（tiny brain electrodes）植入人的大脑中，以便在将来可以实现在人脑中上传或下载思维。
2016年 6 月，马斯克说：「如果你要去主观假想人工智能的发展速率，那我们将会被远远地抛在后面。」而他提出的解决方案是一个「直接的表层界面」——大脑内的一层人工智能——可以使人类在功能方面达到更高水平。
「我们的输出水平太低了，特别是在手机上，只能靠两个手指敲击键盘」，马斯克说道，「这真是慢得可笑，因为对比而言，我们的输入就快得多，因为我们有一个进入大脑的视觉界面，它的传输效率很高，我们的眼睛能获取大量的信息。」
围棋人机大战、德州扑克人机大战、奇点论、原子弹威胁论，这些都是好的传播事件和有传播力的观点。
除此之外，我们还看到一些“惊人”的观点，比如说，2%的人将控制未来，50%工作将被AI取代。在谈论时，这些人也是真诚的、认真的。
但有时候，我们难免又认为，这些人并没有试图让大众弄懂在发生什么。当然，我们也可以解释说，引发关注，是理解的开始。
智能问题 = 大数据 + 算法
近年来，大数据和人工智能这两个技术词汇都引发很多关注，甚至进入大众的日常用语，被赋予了很多其实并不相干的想象，就像“互联网思维“这个含义模糊的词一样。
对于现在的人工智能，我认为《智能时代》作者吴军将它称为“机器智能”是更为合理的。
吴军有一个解释很有说服力，他说，
“下围棋这个看似智能型的问题，从本质上讲，是一个大数据和算法的问题”。
也就是，现在我们解决智能问题的方法，把它转化为计算机可以解决、擅长解决的问题。
这一波的人工智能新浪潮，也是数据的进步，因为只有在互联网和移动互联网情况下，我们才能有过去人工智能研究者无法想象的数据，可以去进行语音识别、机器翻译、图像识别等应用。
这一波的人工智能新浪潮，也是算法的进步，比如机器学习，也就是让计算机去对数据进行归纳、综合，由计算机去形成算法或模型。
比起关注人机大战、谈奇点论、谈人的工作被机器取代，我觉得，关注一下类似吴军这样基本的解释，把看似神秘的人工智能，解释为用机器去解决数据和算法问题，可能让我们更好地与技术相处，也与技术一起进步。
比如以大数据为例，最初听到大数据”要相关、不要因果“，很多人激烈批评。随着知识的普及，现在多数人已能接受，在大数据中、在不确定性的世界，因果关系难寻，我们不必强求找到因果关系，而是通过认识强相关性来解决问题。
附录：一个对库兹韦尔的攻击，仅供参考：
美国哥伦比亚广播公司(CBS)早在2010年就对库兹韦尔推销垃圾科学(junk science)的方法做了详尽分析[1]，指出库兹韦尔推销垃圾科学的手段主要有：
抓住消费者的恐惧心理 库兹韦尔经常鼓吹要把人脑植入计算机避免死亡，超强人工智能要毁灭人类，其实就是抓住了人们害怕的心理。
抓住流行文化 抓住廉价的科幻材料，抓住流行文化，让大家更加相信他的理论。库兹韦尔曾经拍电影来推广他的理论。
利用社会传播而非科学论证 库兹韦尔最常用的做法就是引用其他一些所谓社会名人的论断（比如千年虫Y2K），而不用科学的手段来论证。
从权威而不从事实出发 从库兹韦尔的网页我们就能看出，他的各种伪造的事迹、奖项、与名人的合影让大家相信他是权威。
伪造证据 美国哥伦比亚广播公司介绍，库兹韦尔曾经在2002年引用了一份不存在的高德纳(Gartner)研究报告来佐证自己的观点。
把真实的科学当做垃圾科学 库兹韦尔认为：气候变化这项大气和环境科学家多年的研究成果是一个骗局。
用家庭成员来证明自己的可信度 《纽约时报》介绍，库兹韦尔曾经在一份证词上用自己的儿子证明自己可信。
利用容易受骗的记者来传播消息 库兹韦尔经常欺骗类似阿什利·范斯(Ashlee Vance)这样的记者来传播他的“正面”新闻。
[1] James, Geoffrey, How Ray Kurzweil Sells His Junk Science, CBS Interactive, 2010.
摘自《奇点理论是人工智能科学理论，还是垃圾科学？》
马斯克的信息摘自：马斯克新公司 Neuralink，和脑机互联的这些年。
