實際上，類似的事件之前也出現過，在江蘇衛視《最強大腦》節目中，百度大腦挑戰一眾最強大腦，也有網友認為其中可能存在鮮為人知的內幕。那么，為何大家會對AI產生諸多質疑?AI又是否真如企業所宣傳的那么強大呢?
一，大部分AI技術仍存在致命的缺陷和瓶頸
我在網上搜索到一則《DMV2017年度最新自動駕駛測試報告》，報告準確顯示了目前無人駕駛的發展水平，值得一提的是，即便全世界做的最好的Waymo，也就是谷歌的兄弟公司，目前仍不能說完全實現了 L4 級別的自動駕駛。顯然，無人駕駛很難真正做到萬無一失。
另外，數據還顯示，Waymo 從每 1300 英里(2015 年)到 5000 英里(2016 年)到 5596 英里(2017 年)干預一次，提升的幅度越來越小。換言之，越往上無人駕駛面臨的瓶頸越嚴重。
眾所周知，無人駕駛技術是AI非常重要的一項應用，如果無人駕駛不能得到大面積推廣，這必然會讓人懷疑AI的發展前景。就眼下的情況來看，無人駕駛離大面積普及仍然有很長的路要走，實際上，對于交通這種對安全性要求極高的體系來說，無人駕駛或許永遠不可能被民眾普遍接受，因為沒有人愿意把自己的生命完全交給機器來掌控，只能在部分相對局限的區域，比如產業園區無人駕駛才有應用價值，因為在這些區域，即便無人駕駛出現故障，也不會產生太嚴重的后果。
再者，無人駕駛也未必能達到高于人類駕駛的水平，眾所周知，交通狀況、路況信息是極其離散的，而人腦在吸收和處理這些數據時比機器有著得天獨厚的優勢。舉個例子，如果出現某個路段臨時管制無法通行，那么人腦會第一時間做出判斷，但是機器就不一定了，面對復雜的情況，它一定會有一個漫長的學習和適應過程，這也使得無人駕駛在面對錯綜復雜的交通需求時顯得“捉襟見肘”。
當然，這種情況在其他方面也有反映，以AI同傳為例，如果是邏輯極其簡單、行文極其標準的內容形式，那么機器翻譯或許不存在太大的難度，也不會犯嚴重的錯誤。問題是，很多內容并不標準，不僅對上下文語言環境要求極高，而且，像中文的話，還存在各種各樣的修辭手法，在面對這些問題時，AI翻譯可能會出不少令人啼笑皆非的錯誤。不過，如果只是將AI作為輔助的翻譯手段，還是可以降低不少人工成本的，因為某些場景對翻譯的準確率沒有太高的要求，只要能出大概意思就可以。
另外，百度大腦登上最強大腦那個節目，也確實展現了百度大腦的一些技術實力，不過，正如某些網友所說，如果讓百度大腦像水哥那樣對幾百杯水進行“微觀辨水”操作，估計系統就會直接崩潰了。因為對于微觀信息近距離的獲取，機器不見得能勝過水哥的雙眼，同時，如何對不同微觀信息進行處理，機器所使用的算法不同，結果也可能產生巨大的差異。
真正要使人工智能全面超越人類，前提是規則必須確定、信息必須有序，這樣人工智能在邏輯分析、數據處理方面才會占據較大的優勢。還有一種情況，如果能讓機器具備人類的感情色彩、邏輯思維和學習能力，它也能全面超越人類，不過這看上去并不現實。
二，瘋狂背后，人工智能已浮現巨大的泡沫
今年3月份，中國創客導師、創新工場創始人李開復在參加某活動時，就公開指出人工智能存在巨大泡沫。“最近我見了一個做內衣的，也說自己是人工智能的企業，這是非常不正常的現象。現在，人工智能領域的泡沫化特別嚴重。”
實際上，人工智能的泡沫和其他任何一種科技泡沫相比具備極高的相似性。這種泡沫首先表現在概念炒作層面，即在相關應用大規模落地之前，概念已經被炒得滾燙，并形成了新的“風口”。之后便是大量資本的涌入，推動泡沫從概念層面升級到資本層面，從某種意義上講，任何泡沫都是資本推動的結果。當然，資本是要求回報的，如果資本無法從中獲得回報，或者相關領域商業潛力并不大，那么一陣狂熱后，資本必然會退潮，這也就是泡沫破滅的時候。
那么人工智能的泡沫到底有多大?這種泡沫又表現在哪些方面呢?
我們先來看看融資規模，CVSource顯示，人工智能創企融資事件從2013年21起到2019年僅一季就有130起，融資額更是由2013年全年融資15億增長到2017年的338億元，而2019年僅一季度融資總額就已超過了2017全年，達到402億元。大量資本的涌入，也抬高了AI獨角獸的估值------9月10日，軟銀中國向商湯科技投資10億美元，將商湯估值抬高至60億美元，那么這種具備標桿效應的融資案例，也可能會推動其他AI巨頭估值提升，當然，如果整個行業破滅，情況可能截然相反。
