为何在人类面前，人工智能还要大的突破？

在人工智能概念被热炒的时候，身为行业领导者的谷歌也清楚地知晓AI的局限性。 周三的Google Cloud大会上，谷歌副总裁Andrew Moore表示：“当前的人工智能仍然相当愚蠢，它们在处理人类大脑无法处理的事情方面确实很擅长，但不能活用类比、创造性思维、或者跳出条条框框进行通用推理”。

Google Cloud AI 副总裁 Andrew Moore 在人工智能大会上讲话

谷歌高管的这番话，并不是“强行劝退”，而是指明了应该如何科学地运用人工智能技术。以该公司为例，其已在图像识别等领域实现了重大的突破。类似大脑启发的神经网络，可以训练识别现实世界中的数据模式。对于不易编程的任务(比如语言翻译和以假乱真的计算机语音技术)，这一点显得相当实用。不过 Moore 也指出，我们应该了解人工智能的极限。

显然，Moore 很是赞同创新工场 CEO 李开复、以及《AI Superpower》作者的观点。在周一的 Techonomy 2018 大会上，李表示 —— 机器学习的最大突破，源于九年前。在那之后，并没有取得太大的突破。不过我们仍有扩大使用范围的空间，李表示，我们可能正处于自电力被发明以来的‘2.0 时代’。

人工智能的下一阶段，或许是“无监督”状态下的自我学习。当前的 AI 已接受了大量数据的培训，但数据源都经过了仔细的标记，以便 AI 正确发现其中的模式。无监督学习意味着 AI 要自行咀嚼原始数据，例如谷歌地图街景小车拍摄的数百万张照片。