第152章：即…自我情感逻辑分析（2/3）

“PHC不仅仅是一款产品，它是一个全新的领域，是一片全新的蓝海生态，它所具备的能力足以孕育下一个十年的科技巨头，在未来的十年，这里将会诞生一个又一个的独角兽公司，乃至超级独角兽公司。”

“我们海岸线公司将致力于以PHC为基准去打造并丰富这个闭环生态链……”

发布会现场，当叶华说到“闭环生态链”这个故事的时候，所有想要进军PHC的人猛地清醒过来，然后心情变得爱恨交加起来了。

果然啊！

但凡混科技界的，尤其是混互联网科技圈的业内人士，在听到“闭环生态链”的时候，无不第一时间想到了乔布斯为苹果打造的闭环生态体系。

这意味着海岸线公司也要打造一个类似于PHC

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Store应用商店，也将意味着只要在PHC平台上线内容，对方要获得抽成。

和苹果公司一样，这特么就是躺在无数第三方开发者身上赚钱的节奏啊，可以说第三方对这种闭环生态体系是又爱又恨，顺带也抱怨了一波乔帮主，都是他带的头，要不是逝者为尊，真想连带乔帮主一并大骂了。

然而，骂归骂，在骂的同时想要打造闭环生态的公司一抓一大把，因为大家都知道建立闭环生态能够打造坚固的护城河，可以赚大钱啊。

叶华这种决议，固然招人骂，不过只要能够赚到钱，都不是大问题了，苹果公司已经开了个好头，第三方也愿意接受，前提是能够赚到钱。

“生态”这个故事叶华并没有着重的强调，只言片语的提了一下就足够了，因为这是讲给第三方听的，这些人都懂其中的道道，不需要过多的赘述。

而叶华清楚关键在于用户和销量，你PHC销售不出去，“生态”这个故事讲的天花乱坠，那些第三方也不鸟你。

但PHC卖出去了，形成用户规模了，等于你有了一个庞大的基础设施了，你不讲，那些第三方也都会天然的趋之如骛，毕竟，天下攘攘皆为利往。

所以，核心还是用户与销量，最终消费者才是一切的前提。

权重问题叶华始终分的无比清楚，停顿了一会儿，在舞台上走了几步接着说道：“如果把它比作一个生命，PHC是骨干，全息显示是面貌形象，但一个完整的生命似乎还缺少一个内在的灵魂……”

这话一出也是勾起了不少人的好奇心，人们也听出了言外之意，这是在暗示还有一款重量级的产品？

顿时，叶华说道：“强大的AI是赋予PHC灵魂的关键。”

不少的业内人士小小的吃惊了一把，海岸线公司居然在研发人工智能？不过很快便释然了，现在的科技公司不跟人工智能沾一下边都不好意思说自己是一家科技公司。

海岸线这样的企业，在研发人工智能绝不是什么意外的事情。

但惊讶的地方是在于他们居然就能这么快的推出成熟的AI应用了？要知道，在场的人可是很清楚海岸线公司今天的发布会是推出一系列产品，这技术开发能力也太恐怖了！

但更多的，大家都期待的地方在于叶华在AI领域的建树如何，牛皮现在已经开始吹了，但最终能不能像全息科技那样惊艳世人才是最关心的。

“在公布海岸线公司的人工智能产品之前，在对它进行评价之前，我们或许该了解一下当下全球人工智能领域是一个什么样的发展状况。”

此时此刻，发布会现场响彻这叶华的声音，他在舞台上从容淡定的踱步而走，侃侃而道：

“或许大家通过各种信息渠道，听说人工智能马上就要超过人了，今天这个时代人工智能的话题比任何时候都火热，甚至说要取代无数人的工作，很多人关心人工智能的发展，但是，他们并不是因为对科技发展感到多么欢欣鼓舞，真正的出发点是始于一种焦虑的心态。”

“我更相信大家突然这么关心人工智能领域，更多的是关心自身的工作是不是在可预见的未来就要被人工智能给抢了。”

关注发布会直播的吃瓜网友和现场的粉丝都默默的在心里点头，这的确是很多人所关心的焦点，毕竟，饭碗很重要啊。

叶华继续道：

“那么当今世界的人工智能到底发展到什么程度了？好像已经无比迅猛了，人工智能已经可以干绝大多数的工作了等等，但如果你去问业界的专家，得到的答案是相反的，他们关心的是现在的人工智能做的事情还是太少，而不是太多。”

“至于那些讨论人工智能取代人类，消灭人类等等哲学向的问题，我可以肯定的说，这些人都不是真正研究人工智能的专家。”

此话一出，导播恶趣味的把直播镜头给了位于前排坐席区的埃隆·马斯克，来了一个三秒左右的特写镜头停留在马斯克身上，后者淡定的盯着舞台，表情上看不出这位大佬此时的内心波动是个

啥。

一些科技产品发烧友正在看直播，看到这个镜头特写，在联想到舞台上叶华刚刚言论，瞬间秒懂。

因为埃隆·马斯克就是发表过对人工智能担忧的名人之一。

这个时候，给这么一个镜头，导播李时珍的皮。

弹幕也是各种皮。

硅谷钢铁侠也是要面子的好么。

不过，埃隆··马斯克的确不是研究AI的专家，他擅长的领域是玩搞火箭回收技术，搞电动汽车的，AI还真不是他的专业。

与此同时，舞台上的叶华说道：

“有一点我必须要吐槽，个别媒体甚至一些主流媒体，现在对于人工智能夸大宣传已经到了让我们这些搞AI的业内人士非常吐血的程度。”

现场顿时传来一阵低潮的哄笑声。

“例如，我看到媒体经常拿出来说的人就是已故霍金先生了，毫无疑问，霍金先生是一位伟大的学者，那么他是做什么的呢？他是一个物理学博士，是研究黑洞、研究宇宙学这些领域的权威专家，但他从来没有搞过人工智能，而且霍金先生患有渐冻症多年，本来就没法做科研了。”

“结果媒体把他当成了一个人工智能领域的专家，去请他出来大谈特谈人工智能的危险，这本身就是一件很滑稽的事情，不免有炒作热点的嫌疑，在我看来就是蹭AI热度。”

“所以为什么要把一些非专业人士的观点看得那么重要，甚至奉为经典和真理？应该去看那些真正研究人工智能的资深级专家，那么会发现他们有一种戒慎恐惧的心里，包括我也觉得现在的媒体把人工智能说的太过了。”

“人工智能的发展可以追溯到上个世纪50年代，是一个很曲折的发展史，也很无奈，因为大家都是一哄而上，过不了多久便一哄而散，每次都是对它寄予厚望，然后一大堆人进入这个领域，包括大量的资本，最后发现没有什么突破立马全跑了。”

“近年来人们再一次趋之若鹜，现在任何企业都觉得只要和人工智能沾边一下就高大上起来，市值翻倍、翻几倍，觉得特梦幻，不可思议。”

“那么现在的人工智能是个什么状况？大部分人研究人工智能，我觉得应该说是应用，整天媒体上说人工智能又做到这个、又做到那个，下棋又赢了，打游戏又赢了，这些其实在业内人士看来都是一种比较简单的技术路线。”

“简单来说就是采集大数据，标注数据。例如搞图片识别技术的，用大量的数据来训练，再去做一个相当于拟合的工作，一个多元函数，你不知道这个函数结构长什么样，但没关系，你有大数据拟合，这其实就是一个神经网络的思想而已。”

“最后拟合出结果来，对一个输入给出一个很好的输出，就可以识别出来这个图形到底是个什么东西了，识别能力甚至比人还要高。”

“这个当然好，但前提是你得有数据支撑啊，而且是海量的大数据做支撑，这其实是人工智能研究的一个比较低级的技术路线，而且建立大规模的数据中心非常非常消耗能源。”

“而现在出现了一种比较高级的路线，那就是Alpha-GO的那种路线，但还是离不开大数据，不过区别是这个数据不是靠人工标注了，而是让AI自己跟AI博弈，然后让它自动生成数据，这就是Alpha-GO后来为什么变得那么强的原因。”

“它一开始是学习人类的棋谱，再次升级之后就变成Alpha-Zero。为什么叫阿尔法零？因为它不需要学习人类的棋谱了，他从头开始唯一给它输入的就是围棋规则，然后在这个规则框架之内自己跟自己对弈，很快就能积累数据，迅速找到围棋最好的做法，从而超越人类。”

“所以这是一个比较高级的技术路线，对于研发能力也要不小的要求，尤其是对于计算能力和算法的要求，Alpha-GO团队最大的贡献是证明了这条路可以走，所以不失为人工智能发展的一大进步标志，而这直接导致了我们现在很多行业都刷新了技术，做到了以前做不不到的东西，例如图像识别技术，具体点人脸识别的应用就带来了很大的商业价值。”

“但这条路线在我看来依旧太狭窄了，远远不够好。在我看来，当前市面上所有的人工智能其实都没有智能，我知道我这话说出来肯定会引发争议，那就要看怎么去定义智能了。”

“我的意思是，当前市面上的人工智能应用，它唯一做的都是数据统计与分析，都是你给它大数据，然后他从中学习，从而得出一套基于大数据它做的比人更优秀，所谓大数据深度学习就是这么个意思。”

“但这真的是我们人类学习一个知识的方式吗？我觉得压根不是，举个例子，鹦鹉和乌鸦，大家都知道这是两种鸟类，差不多大小。鹦鹉学舌很聪明对吧，但我想说的是鹦鹉比乌鸦弱智太多。”

“为什么？似乎鹦鹉

看起来很聪明，你在它面前说几句话重复几次后它就学会了，鹦鹉学舌嘛，模仿人类说话也很标准。但是你如果去尝试跟鹦鹉对话，你就会发现，它根本就不知道自己在说什么，因为它不能理解说的那些是什么，仅仅只是一个机械式的重复而已。”

“同样，现在很多所谓的聊天机器人，大家平时接触到的人工智能应用的聊天机器人，网上也有很多跟聊天机器人对话的视频、截图，乍一看很惊艳，例如微软科塔娜、小米的小爱同学……好吧，我不是特地针对哪个AI产品，我的意思是市面上所有的人工智能都一个样（辣鸡）。”

又是引来一阵哄笑声，观众们都下意识的在心里帮着补充了“辣鸡”二字，也就叶华敢这么说出来了吧，一下子把市面上的AI都给否定了，现场的媒体是最乐意看到这样的事情发生了。

拱火啊，这是媒体最爱干的事情。

而叶华接着说道：

“为什么这么说？首先它是不是已经通过图灵测验？至于网上脑洞大开的说它们是故意不通过图灵测验的那纯属扯淡，理由很简单，上限就在那儿，你不能说让一个三岁小孩去理解微积分，他没能理解就说他故意的是吧，好，这个脑洞谣言破掉了，那么它是不是具备自我意识了？显然，没有！”

“我记得沙特授予了英国人开发的人工智能索菲亚以公民身份，看起来很震惊，当时也引起媒体热议。但实际上你真不能跟它多聊，聊多了你就会发现其实它就是东拉西扯，来来回回就那么几句，你可能就会发现它其实并不知道自己在说什么，就跟鹦鹉学舌一样的道理。”

“那为什么说乌鸦就聪明呢？一个真实例子，我说的这个乌鸦是现实中的乌鸦，是拍摄下来的。”

这时，发布会现场投射出一块巨幕，播放着一段年代久远的记录画面，渣渣画质。

“画面里的这只乌鸦，它拿到一个高坚果，想吃到里面的果实，但又啄不开果壳，怎么办？”

“于是它做了一个观察，发现高坚果落在公路上面，汽车轮子一压就出来了，OK，乌鸦做出这个观察，同时它也意识到这样的汽车在公路上来来往往是不能去吃果实的，因为太危险了。”

“然后它做出了第二个观察，发现马路上是有红绿灯的，红灯的时候汽车就不走，这个时候可以安全的去吃果实了。”

“同时乌鸦做出一个推论，在这个红绿灯路口观察到的事情，在另一个红绿灯也通行。”

“看，这是多么聪明的一只乌鸦，人可能看到这个例子会说这是表现出真正的智能。但乌鸦做事的范式，跟我们平时理解人工智能的那种情况正好相反，人工智能用大数据分析做小任务，乌鸦呢，是用小数据做大任务，完完全全相反。”

“乌鸦得到了什么数据信息？它只是观察了屈指可数的几个例子而已，因为它的生命只有一次，它不能自己跑过去以身试验，不然早就死N次了。”

“所以，真正的人工智能是能够通过很小很有限的数据就能提炼出其中的内在规则，最后进化出立刻就能推演一个很靠谱的执行范式。”

“为什么能够做到这一点呢？因为它有因果关系，而传统的人工智能仅仅只是一个统计并做相关性的数据分析。”

“再举个栗子，公鸡打鸣太阳就会升起，两者是一个相关性的关系，但并不是因果关系，不是说因为公鸡打鸣所以太阳升起，事实上我们都知道，打不打鸣太阳每天照常升起。”

“所以这里有一个核心问题，因果逻辑与相关逻辑是不一样的，这很重要。”

“不然你比如我们去做图像识别，识别的根本是其功能，例如人一眼就能看出这个房子里这里是厨房、书房、卧房等等，因为我们首先想到的是这个地方的功能是干什么的，这样就能马上看出图像中的很多特征。例如人可以轻松判断出一个现代书房和一个古代书房，虽然看起来外观相差很大，但如果用现在的计算机去或人工智能去识别，根本不会认为这是两个同样的东西，它怎么都识别不出来，但是人一眼就能准确下判断，这就是书房，因为它的功能是一样的。”

“这就是因为人是能够分析出其背后的因果关系。”

“研究人工智能同样不能忽视这一点，所以想要做人工智能我觉得要从两点去考虑，一个是物理规律，即物理世界的自然界规律，比如一个物体要怎么方才能稳定，需要一个什么样的支撑；其次就是人的动机，这个是用来驱动人去思考，用我自己的话来说，即……自我情感逻辑分析！”

“而我们海岸线公司的AI研发，走的就是这么一条路线，并取得了革命性的进展……”

言外之意，叶华这是在暗示真的已经创造了真正意义上的人工智能了？这话一出，无异于一枚深水炸弹被引爆，现场的业内人士无不为之震惊。

……