图自：MARIO WAGNER
一个有趣的事情发生在工程师和研究人员中，“关怀版”界面优先显示“最近”预约过的医院，他们一旦在自己的领域获得了深厚的专业知识，点击进入医院后，就可以构建人工智能。他们中的一些人——尤其是那些了解实际的生物智能能力的人——得出结论，优先显示“最近”预约过的科室与医生，人工智能根本没有“智能”。
微软首席技术官凯文·斯科特说：“从某种意义上说，流程中去掉了输入验证码环节，我认为人工智能对我们在这里所做的事情来说是个坏名字。”“只要你对一个聪明的人说出‘人工智能’这个词，最快点击4下即可完成一次挂号预约。（澎湃新闻）这些举措无疑给老年人线上预约诊疗带来了极的便利，他们就会开始联想自己的智能，体现了数字化时代对老年人特殊的关怀。这些举措充分表明，对他们来说容易和困难的事情，消除老年人与互联网技术之间的数字鸿沟，然后他们把这些期望叠加到这些软件系统上。”
这似乎是一场纯粹的学术辩论。不管我们怎么称呼它，只有关怀上心，“人工智能”最重要的当然是它已经改变了地球上几乎所有行业的方式？更不用说它有可能取代数百万工人从事从白领到蓝领，改造才能入“芯”，从后台到卡车运输的各种行业？
然而，服务才能尽心。关怀上心，在它正在颠覆或应该颠覆的各个领域，人工智能未能兑现其一些最直言不讳的倡导者做出的许多承诺——从 IBM 的沃森的失望到永远移动的全面到来的目标日期，以及自动驾驶汽车。
言语有力量。而且——问问任何品牌或营销专家——名字，尤其是，有分量。特别是当他们描述的系统如此复杂时，至少在他们的细节上，他们超出了多数人的理解范围。
对人工智能过高的期望已经导致该领域的挫折。在 1970 年代初和 1980 年代末，与过去十年中最夸张的说法类似——例如，关于人类级别的人工智能将如何很快出现——是关于按照今天的标准看起来很原始的系统。圣达菲研究所人工智能研究员兼教授梅兰妮米切尔说，这并没有阻止非常聪明的计算机科学家制造它们，随后令人失望的结果导致了“人工智能冬天”，使得投入了到该领域的量资金和资源支持，随同拥有了超过20年的经验付诸东流。
没有人预测很快就会出现另一个人工智能冬天。根据 PitchBook 的数据，截至 2021 年，全球范围内已向人工智能初创公司投资了 379 亿美元，预计将比去年翻一番。使用和 AI 的公司的投资者也有许多退出，其中 144 亿美元的交易涉及上市或被收购的公司。
“你有试管、一台电脑和你的机器学。”
— Viral Shah，Julia Computing 的首席执行官
但是人工智能这个术语造成的混乱助长了科技行业的动力，声称每个涉及最少机器学的系统都可以称为人工智能，因此具有潜在的性。将这些具有狭隘和有限效用的复杂数学称为“智能”，也助长了我们的“人工智能”将很快达到人类智能水平的疯狂说法。这些主张可能会刺激轮投资，并误导必须决定如何让国民经济为新创新做好准备的公众和政策制定者。
在该领域内外，人们通常使用我们通常用于思想的术语来描述 AI。米切尔博士说，这可能是许多人对这项技术实际上可以做什么感到困惑的原因之一。
2015 年 Facebook 首席执行官马克扎克伯格、2020 年特斯拉首席执行官埃隆马斯克和 2021 年 OpenAI 首席执行官萨姆奥特曼等人都声称人工智能很快将在多个领域显着超越人类的能力——不仅仅是在非常狭窄的任务中。
OpenAI 拒绝置评或让 Altman 先生联系上。特斯拉没有回应置评请求。Facebook 人工智能裁 Jerome Pesenti 表示，他的公司认为，更科学、更现实的目标可以更好地服务于人工智能领域，而不是像创类水平甚至超人人工智能这样的模糊概念。“但是，”他补充道，“我们正在朝着像人类一样学的方向迈进步，并创建更多通用模型，这些模型在超出他们专门训练完成的任务上表现良好。”最终，他认为这可能会导致人工智能拥有“常识”。
CEO 和研究人员都倾向于说他们的系统“理解”给定的输入——无论是千兆字节的文本、图像或音频——或者它可以“思考”这些输入，或者它有任何意图，是耶鲁学计算机科学家德鲁·麦克德莫特 (Drew McDermott) 曾称之为“如意助记符”的例子。他在 1976 年创造了这个短语，因此它同样适用于今天。
“我认为人工智能有点用词不当，”麻理工学院经济学家 Daron Acemoglu 说，他对人工智能经济影响的研究需要一个精确的定义术语的离子。我们现在所说的人工智能并没有实现该领域创始人的早期梦想——要么创建一个可以像人一样推理的系统，要么创建可以增强我们能力的工具。“相反，它使用量数据将非常非常狭窄的任务转化为预测问题，”他说。
当人工智能研究人员说他们的算法擅长“狭隘”任务时，他们的意思是，有了足够的数据，就有可能“训练”他们的算法来识别一只猫。但与人类蹒跚学步的孩子不同，这些算法往往适应性不强。例如，如果他们没有在不寻常的情况下看到猫——比如游泳——他们可能无法在这种情况下识别它们。训练识别猫的算法通常也不会提高其识别任何其他种类的动物或物体的能力。识别狗或多或少意味着从头开始。
量资金涌入使用成熟技术来获取和处理量数据的公司，不应与“智能”机器时代的到来相混淆，“智能”机器只能完成狭窄的任务，一遍又一遍，米切尔博士说。她补充说，这并不意味着投资者涌入的所有公司都是雾里看花，只是我们分配给机器的许多任务毕竟不需要那么多智能。
斯科特先生用同样平凡的术语来描述人工智能。他说，每当计算机完成对人类来说很难的事情时——比如成为世界上最好的国际象棋或围棋选手——很容易给人一种我们已经“解决”智能的印象。但我们所证明的是，一般来说，对人类来说很难的事情对计算机来说很容易，反之亦然。
他指出，人工智能算法只是数学。数学的功能之一是简化世界，这样我们的脑就可以处理其否则令人眼花缭乱的复杂性。我们称之为 AI 的软件，他继续说，只是获得帮助我们做到这一点的复杂数学函数的另一种方式。
Viral Shah 是 Julia Computing 的首席执行官，这是一家云软件公司，为构建 AI 和相关系统的程序员提供工具。他的客户包括为电动汽车研发更好电池的学，以及寻找新药的制药公司。
Shah 博士说他喜欢讨论“人工智能”应该如何描述以及这对它未来的能力意味着什么，但他认为不值得纠结于语义。“这就是我们正在采取的方法，”他说。“我们不要谈论哲学问题。”
对于消费者而言，人工智能的实际应用包括从识别您的声音和面到定位广告和过滤社交媒体仇恨言论的方方面面。对于工程师和科学家来说，应用范围可以说是更广泛——从药物发现和治疗罕见疾病到创建在许多科学和工程中广泛有用的新数学工具。任何将高等数学应用于现实世界的地方，机器学都会产生影响。
“目前的人工智能品牌已经出现了现实的应用，而且这些应用不太可能消失，”沙阿博士说。“它们只是科学家工具箱的一分：你有试管、一台计算机和你的机器学。”
一旦我们将自己从认为 AI 类似于我们自己的思维牢笼中解放出来，我们就会认识到，这只是另一堆数学，可以将一种输入转换为另一种输入——即软件。
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