今天说说AI：确切地说称呼为"大数据统计仿真"更准确，一切都以统计学为核心。举个例子：百分之90的人早上起来洗脸刷牙吃饭然后上班，用AI对此的模拟则是使用成千上万的人的早上起床后的行为来训练AI的核心统计模型(神经网络)，然后把早上的时间和人的年龄，性别等作为输入，行为(就是做什么)作为输出，这样一个早晨管家AI机器人就诞生了，原理其实很简单。
再来一个例子：所谓智能呼叫中心，用户打电话进来说了句"你好"，接听者不是人工坐席，而是AI坐席，AI进行语音识别，然后根据识别出来的内容进行有选择性的语音回复。这里的核心就是语音识别，原理也是一样的，AI事先必须要用百万级别以上的语音(包括各种方言)进行训练(也就是深度统计)，否则以AI的智慧有可能回复一句脏话(没经过样本数据的训练，神经网络节点没有统计权值，回复个屁啊)。
说到这里应该会发现AI一个致命的问题：样本数据。没有样本数据，AI就是张白纸，同样，对于脱离了样本数据范围的，AI更会变成傻子，AI只能活在自己的训练样本数据世界里，非常单纯，是个好孩子。攻破AI很简单，给它输入奇怪的数据(脱离AI的训练样本数据范围)，看看它会输出什么?!
这个漏洞其实谷歌很早就发现了，他们的AlphaGo演变成AlphaZero就是为了解决这个漏洞，AlphaGo是用人类职业棋手的棋谱进行训练的，棋谱中布局套路，棋型，局面等都是规范的，不可能是天马行空乱下一气，这无形中就限定了训练样本数据，那时候其实AlphaGo的漏洞很多，可惜李世石不懂。
而AlphaZero则完全抛弃人类棋谱，靠自我对弈依托着胜率统计来避免了上面所说的漏洞。但所谓的胜率统计也无非还是在统计，还是在自我对弈几万，几十万盘后选择出胜率大于百分之50的下法(多种可择优选择)，这跟作弊有啥区别?作为棋手的人只能在脑海中思考区区几个变化图，而AI竟然能在短短一分钟内演练几十万个变化图还一直到终局!
所以说人类下不过AI不是水平不够，而是AI靠着作弊打败了人类!
说这么多就是要告诉大家AI没什么可神秘的，更不是高大上的东西，而是靠着海量样本数据堆彻，统计来的，其实是最最笨拙的，跟具备创造性的智能丝毫不沾边。
