不久前掀起的阿尔法狗和柯洁的围棋大战变相的将人们的思维重新拉到了AI这条战线上，或者准确地说，应该是将普通人的视线拉到了AI这条战线上。其实早在许多年以前，就有深蓝、沃森等人与智能的大战出现，从纵向思维到横向思维的全方面碾压人类——因为，机器最后都赢了。只是在不同的地方掀起了不同的波澜。这一次这股风吹到了我们这里。于是，国内变沸腾了。我这次的题目写为《看不见的AI》，主要讲述我对AI的认识过程，以及我在经过实验室的学习之后对AI所做的一些改观和我所知道的生活中所涉及的AI领域等。
记得有一部经典的电影叫做《I'marobot》，当年刚刚在中国上映的时候，掀起了一股非常好的观影热潮，主要是在讲述很多年之后，当机器人开始在民间流行，然后有一天突然反叛人类的故事。特效做的很好，剧情也很生动，尤其是机器人反叛人类的原因更是让人感触：在人类设定的三条基本原则下，其中有一条是“保护环境”。机器人主脑——“红心皇后”在执行人类的命令中，不断地反思和进行深度学习，最后得出结论“人类是破坏环境的主要凶手，应该将人类屠之殆尽。”然后便是一系列的特效与男主拯救世界的故事。当时，很多人误以为，这就是AI的未来，所以极力反对发展AI，认为AI创造的大脑将远远超过人类的认知，并反噬人类。但是，在AI发展这么多年以后，我们却是可以重新作出我们的认识。
对此，可能最具有置信力的说法应该是：图灵测试。以及网上的两部关于AI的纪录片。但是，是否说，一定是那种形式的才可以被称作为AI？例如，需要回答出一定量的问题、并在一定比例人群之内无法被别人区分是人或者还是机器。置身于“AI+”现实的我，在不断的学习与实践中逐渐推翻了这样一个认识。我在实验之中研究的项目方向主要是“老年人体感识别”，用于帮助老年人识别帕金森症，在实验过程中不可避免得要用到一些深度学习的例子，用到一些基本学习算法，例如：用于语音识别的马尔可夫模型，或者用于人脸识别的卷积神经网络，计算机通过不断地对数据的学习得到模型，加以判别，得到模式方程，用以辅助识别人体特征，这样一个模式识别过程。虽然这其中并没有出现所谓的创新型机器大脑，但笔者以为这也是出现了一些机器学习判断的过程，因此可以被称作AI。
(二）
于是，我想，基于上述，便是又可以提出另外一个问题：“就像汽车一样，AI能变成什么？”
是否我们又可以提出一个新问题：“他难道就没有弊端？”
就比如，我们每次打开浏览器，都会看到头条推荐，推荐一些新闻或者打开淘宝推荐购买产品，发现都是自己中意的范围，这确实令人很高兴，但值的商榷、担忧的是，你一旦点击，便是这个记录永远也无法删除的，便是你的喜好偏向永远也无法删除的，除非你将在很长很长的一段时间之内对个人兴趣进行大的转变，比如一年、两年等等，或者，这个软件会把那次操作当成是一个噪声或者瑕点然后过滤掉。于此，我们便会冷汗直流。就好像，我们被扒个精光放在网上，供人参观。谁也不知道，网络的另外一头坐着什么妖魔鬼怪。自己在网络上的操作越多，于是，网络可见的形象越清楚，每个人在网络上都生动地树立了一个自己的形象，与现实或同或不同，但都清晰可见。这样显然更别说何来隐私。
AI，或许我们在推崇发展的同时，我们也要谨慎自己的隐私。
（一）
首先，我想至少应该先要提出一个问题：“AI是什么？”
所以，笔者认为，AI不一定特指大脑。
我们不置可否的是在第三次工业革命（或者也可以称为第二次信息革命）的时代，AI致力于“创造”人的大脑。就像第二次工业革命解放人的体力一样，解放大脑的时代势必如喷涌一般涌现出各种各样的新颖之意。突破之不敢为，突破之不敢想。所以，在这个特殊的过渡阶段，我比之AI的解放大脑为多形式下的解放，就像解放体力时出现的不是完全像人一样的劳动生物，而是类似于汽车、飞机、机器之类的辅助生产的东西，完全像人一样的生物或许可实用性并不如上述成分强烈。那么，现下，笔者认为，应该将AI看作是一次解放大脑的突破，非创造类似于完全大脑的理想化，即生活中一切方便少用脑力劳动的一切方式。或者，这也只是因为，工业化水平还没有达到创造的标准和水平。
提到这个话题，我想若是道出，便又是侃侃而谈一段了。就像你问第二次工业革命产生了哪些东西解放了人的体力，我会说：飞机、汽车、机床、车床等。所以，属于“AI+”的今天，AI可以说便代表着一切，甚至，我以为，当你在用WORD输入一系列英文单词或中文词组的时候，他会跳出一堆一堆的下划线，表示你这一段输入的语法发生了错误，这应该也是属于机器学习的范畴的，那么这应当也可以作为AI的范畴。除此之外，我想要举出的例子便是他人叙述范畴，例如，我看的一本书《BIGDATA》里面讲到，沃尔沃通过一系列的数据挖掘，发现汽车轮胎和蛋挞放在一起销售，或促进蛋挞的销售量，毫无理由却在采取这项措施后，蛋挞销售量增加了一倍多；“谷歌翻译”是世界上最好的翻译软件，他使用了世界上最大的文字数据库，所以所做出的翻译准确度相当高；亚马逊通过读者的点击量以及购买图书选择之类几乎可以准确预知读者的下一本要买的图书……更如，我的数据库老师——宣昊老师一直和我们推崇的一些大公司里面，讲到关于Facebook的数据处理操作，据称，Facebook几乎可以通过你上传的照片推测出你的家庭成员，或者通过你的晒图、说说、购买记录预测出你的情绪高低，预测你的生理期等等状况。确实可以给予方便。
这样想来却又是很现实恐怖的。
记得之前看到一篇论文，说在浏览器上有一项功能，在深度学习、数据接收分析刚刚盛行之际被提出，据称可以关闭推荐和收集信息功能。一些公司接受了这项人道主义建议与提法，例如谷歌和微软；但随着竞争的激烈化，今天，我并没有在浏览器上找到这项功能。
高三:张幼安