人工智能并不是什么新鲜的词汇，很早以前就存在了。
我们小时候玩的“小霸王”，里边有下象棋的小小游戏，其实就是人工智能的前身，所谓AlphaGo，也只不过是类似的程序发展而来。但是它更复杂、学习了更多东西、运用了更多改进计算和迭代进步的方式、用于运行的微电子设备更加强大。但除此之外，本质还是一样的。
人工智能在下棋领域的历史
20年前，IBM的“深蓝”电脑在国际象棋比赛上，战胜世界大师卡斯帕罗夫。
中间沉寂了20年，互联网科技大潮来的时候，AlphaGo横空出世，1.0版本横扫韩国，2.0版本横扫中国。去年，人工智能AlphaGo以4：1胜李世石，前不久柯洁与AlphaGo进行了一场较量，最终柯洁九段执白209手中盘再负，人机大战2.0柯洁以0：3的总比分落败AlphaGo人工智能。
先看看这个Alphago究竟是什么来头？它是由Google旗下顶级人工智能研究工作室DeepMind公司研发。
人工智能AlphaGo，说来说去，就是让机器学会像人类一样进行学习！其智能之处在于“可以不断的自我学习和进化”，例如，围棋大战中多次非常规落子都令专业棋手纷纷表示“看不懂”。谷歌工程师也提到，AlphaGo不依赖棋谱来决策落子的选择，它已经有了深度的自我学习能力！
教育领域的人工智能，能上重本，却无法拿高考状元
近两年，人工智能在围棋领域可谓是大出风头，现在又要开始进军高考了！2017年全国高考于6月7～8日举行，今年的高考大军中有一个特别的“考生”，倒不是因为年龄过大或偏小，而是因为：它根本就不是人！
它的名字叫“数学高考机器人”，是成都准星云学科技有限公司研发的一款人工智能系统AI-MATHS，依托于清华大学大数据、人工智能、自然语言识别等前沿技术而研发的一套以自动解题为核心技术的人工智能系统。而此次参加高考，它将只进行数学科目的考试。
它的考场在哪里？又如何进行考试呢？这场特殊的“高考”只设有数学科目，由于涉及到试题保密，机器人无法与全国的考生同台、同步竞技。研究人员需在6月7日高考数学科目结束后第一时间拿到全国卷及部分省市的试题交给AI-MATHS进行解答。“高考机器人”单独在一个关闭外部网络的房间内，断开题库+断开网线+无人干涉，由公证人员监考，输入本届高考数学试卷来“读题”，通过内部服务器的计算，显示输出答案。
可能会有人提出质疑，机器人答题应该会很简单，只要它内部存储数量足够多的题库，通过对试卷拍照扫描，再快速的与成千上万的题库进行比对就可以解题了。其实不然，AI-MATHS是通过综合逻辑推理平台来解题，而非储存照搬题库！这也正是AI-MATHS尖端的技术：靠系统学习知识点，形成逻辑推理能力后再进行自主解题，倒是和人类解题的思维过程有些类似：读题-理解分析-转化为数字模型-计算-答题。
可能大家不明白，笔者举个例子。比如若题目为10-1=？人工智能系统和正常人都可以轻松作答。但题目加上场景描述变为：李雷有十个苹果，被韩梅梅吃掉一个，问李雷还有几个苹果？同样的问题不同的表述，正常人照样可以轻松作答，而人工智能系统可能彻底“蒙圈”了，它完全不理解李雷是什么，韩梅梅是什么，苹果是什么，吃掉又是什么意思……所以说，实现人工智能答题的最大的难处就在于如何将人类的语言文字描述转换为数字化的数学模型，换句话说即能读懂题。
早在今年2月份，AI-MATHS和成都一所中学学生的PK中只考了93分，相对于150分的满分这个成绩刚过及格线，不过研究人员表示，当时的AI-MATHS仅有100套试题的训练量，从那次PK之后研究人员就加大了题目的训练量，目前AI-MATHS已有500套试题的训练积累，所以会取得更好的成绩，甚至成绩可能达到重点本科的录取水平。
但是，回过头来看，数学能考150的学霸大有人在，人工智能目前还差了很多很多人。而且，这只是一个科目，语文呢？人工智能会写作文么？英语呢？人工智能能做阅读理解么？
所在，在这个所谓的考试噱头领域，至少在目前，人工智能远不如人类。只有在下棋这样的单纯领域，人工智能才是能和人相拼的。
从发展沿革来看，人工智能有致命弱点，不足惧
随着人工智能屡屡获胜，几乎所有人都认为人类最终要输给人工智能，并且结果也确实如此，不过在笔者看来，大家可能都忽略了一点，人工智能其实也是人类智慧的产物，正如谷歌董事长埃里克·施密特所说的那样：无论谁胜谁负，实际上都是人类的胜利！
继人工智能两次战胜世界顶尖围棋手之后，现在又来参加高考，或许不久的将来，大学课堂上坐在你旁边的真就是一个机器人了。相信大家都曾看过不少人类大战机器人题材的电影，将来的某一天，掌握了深度学习能力，具备自主意识的人工智能机器人向人类发起挑战，试图奴役人类统治地球……难道人工智能真的会在未来统治人类？答案是否定的！
虽然人工智能的智能化水平突飞猛进，但到目前为止，人类仍然是这个星球上最擅长学习的物种。人机围棋大战中李世石在四盘棋局里短时间内不断调整策略和应对方案，并成功找到AlphaGo的弱点，而AlphaGo在此期间却没有办法做任何调整，因为人工智能的学习与进化需要庞大的数据支持和长时间的训练，单局棋的经验对它来说只是九牛一毛而已。
一个很简单的段子，考150分的学霸和149的学霸有多大差距？差距就是150分的学霸因为卷子只有150分，而149的学霸只能考149。
人工智能最大的问题，是学习迭代的有限性，无法实现人的intelligence的无限延展性，即人的思维是矢量的，可随意拉伸扩展，人工智能的能力是标量的，只有靠硬性的堆砌，是有颗粒度的。
这就说明，人工智能的能力上升，依赖输入，而不是依赖自我的“无中生有”的能力。
而人，是具备这样的能力的。也许有一天，人工智能也能考150，但它的150，变幻一套没有学习过的内容，就考不上了。而学霸们，靠着人独有的intelligence，只要不失误，不超纲，总能实现150！
这就是区别。况且，除了数学类的，人工智能在所有偏人文的内容上，都还远远达不到可以拿出来做噱头的水平。
