也许，机器人就在我们身边。当你通过屏幕与“另一个人”对话时，你并不知道他是真实的人还是AI。早在1950年，图灵就提出：如果一台机器能够与人展开对话，但是人看不到与自己交流的是人还是机器。当这样的对话不能判断对方是机器时，就可以认为这台机器是具有智能的。这就是大名鼎鼎的“图灵测试”。
在“对话”甚至“写作”这样的领域，人工智能的水平越来越高。2017年，李彦宏出版了他的专著《智能革命》，让笔者印象深刻的是，这本书的序言由“百度大脑”写作完成，其中写道：一个新生的地方，穿越千年时光，穿越了无尽的荒凉。答案就在这里搜索。第一缕曙光，远处熟悉的歌声还在耳边回响，你却依然不知我将去向何方。千年时间留下十字文章，曾经谁重复往昔旧模样。
百度大脑的这篇“神作”，是人工智能登上历史舞台的觉醒宣言还是某种神秘的预示，不得而知。不过，当下“会说话的机器人”正被越来越多地应用到现实的领域。
01
火爆全网
是美国开放人工智能研究中心()研发的聊天机器人程序，2022年11月30日发布。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，像人类一样聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
上线不到一周，的日活用户破百万，2个月破亿。火爆全球，一时间成为现象级AI应用。
有多智能？有网友向其提出一个问题：中国的延迟退休政策，对于40岁左右的人群会有什么影响？回答了三点：第一，他们可能需要工作更长的时间，影响到他们的职业生涯规划和工作状态；第二，会影响他们的退休生活质量；第三，这可能会刺激就业市场；第四，有助于缓解退休金基金的资金短缺问题。
这回答确实是有板有眼，都在点子上。而更绝的是，还相应地提出了对策建议：
1、提前规划退休：尽早开始为退休做准备，确保有足够的经济储备。
2、提高技能：通过培训和学习提高自己的技能，以适应新的就业机会。
3、多元化投资，以确保退休后的经济安全。
4、健康管理：保持健康是保证退休生活质量的关键。
5、与家人和朋友保持联系：与家人和朋友保持密切的联系可以帮助人们缓解退休的压力。
这对策建议，几乎已经达到了专家的“论文”水平。这些天，网上与互动的内容非常多，包括有人让写一篇关于“新中产爱上买黄金，钻石惨遭抛弃” 的文章，同样写得有条有理，论据论证都非常清晰充分。
在之前，聊天应用软件并不少见，但是最大不同之处在于更高级别的智能化。这样智能体现在三个方面：
第一，体系性。一般意义上的聊天软件，顶多只能简单问答。但是可以达到进行深入的“交流”境界，能够对一些具有专业性的问题，给出形成体系性的回答，对比以前智能聊天软件零碎的回答，似乎更懂用户。
第二，对新知的掌握。作为掌握庞大数据和超级算法的“机器人”，可以掌握的知识领域可能会超过绝大多数的人。只有问不到的，没有它答不出来的。这就使得比百科全书还要厉害，新概念、新词汇，没有它不知道的。
第三，深度并且系统化的回答。这可能是对一款智能机器人最难的。比如上文所举案例，关于如何应对延长退休年龄，的回答不亚于很多专家的专业观点。
02
商业化应用场景
似乎已经成为一个具有博学知识水平的高级人才，虽然目前“这个人”尚不能称之为“拥有智慧”，但这样一个什么都懂而且条理清晰的“人”，自然能在各个领域大显身手。各大科技公司已经开始纷纷发布自己的智慧程序，或者在自己的产品上直接与进行嫁接。
1月17日，微软CEO Satya 公开表示要将产品与自身生态结合，将加入到Bing、、、Azure等微软的众多软件当中。随后的一周中，微软又宣布向追加数十亿美元投资。近期，更是公布了最新的订阅制商业模式。
北京时间2月8日凌晨，微软宣布推出由支持的最新版本Bing(必应)搜索引擎和Edge浏览器。Satya 表示，“搜索引擎迎来了新的时代”。微软称必应构建在新的下一代大型语言模型上，比更强大，并且能帮助其利用网络知识与的技术进行智能对接。
2月6日，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在一篇博文中宣布了的竞争对手Bard，将其描述为“实验性的对话式人工智能服务”，将回答用户的询问并参与对话。皮查伊说，该软件今天将提供给一组“值得信赖的测试者”，然后“在未来几周内更广泛地提供给公众”。
同一天，百度也官宣了正在研发的文心一言(ERNIE Bot)项目，计划在3月完成内测，随后对公众开放。
可以想见的是，由于的高度智能化，在人机对话过程中，它可以更准确地给出提问者所需要的“答案”。与传统的搜索引擎不同的是，用户可以围绕想知道的问题与进行互动，不断深入地“交流”，直到用户满意。而传统的搜索是单向度的、标准化的、大批量的答案提供，用户需要在谷歌或者百度提供的答案中进行自主筛选。所以，比较起来，搜索引擎不会向用户“反问”而缩小范围，但不仅仅会反问，还能进行自主筛选。另外，搜索引擎提供的内容是既有的，他人创造的，谷歌和百度只是这些已有内容的“搬运工”，而提供的内容则是自创的。
另一方面，作为全球最大的办公软件开发者，微软与结合，可能会进一步优化用户的“文字创作内容”，例如写文章，做课件，找资料这些方面。
对于线下实体商业，也表现出了非凡的可想象空间。
比如对于零售行业而言，如果将相关的大量产品知识输入并且经过一段时间的算法训练，对产品的了解可能比一个十年的导购人员还要更专业，因为的记忆力更强，更善于选择最佳答案。另外，如果让服务于线上，在电商的销售咨询过程中，可以做到以一对百，而且服务更专业，对着屏幕的我们甚至不知道与自己交流的是一个真实的客服还是一个虚无缥缈的程序机器人。
03
人工智能会打开潘多拉的魔盒吗？
人工智能可以分为“狭义AI”( AI)和“广义AI”( AI)。“广义AI”是使用相同的算法来解决一大类问题的系统。原则上，“广义AI”系统可以学习和适应以解决新的问题，而无须人为干预。“狭义AI”系统使用特定算法来解决特定问题，如下棋、识图等。
可以这么理解，“狭义AI”的问题之解是有限的，封闭的，但是广义AI所需要解决的是具有高度自主意识，需要依靠经验、智慧，甚至个体的见识、价值观而做出判断决策的事情。
中国科学院院士，清华大学人工智能研究院名誉院长张钹认为，目前人类基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板。从狭义AI向广义AI突破，对目前的人类来说，需要巨大的时间，甚至需要颠覆性的，革命性的创新。
人工智能的突破需要三个环节：第一是大数据，第二是计算能力，第三是算法。后两项是较难的瓶颈。
到目前为止，人工智能能做的有三件事是因为它满足了五个条件。也就是说，只要满足了这五个条件，计算机就能做好，只要有任何一个或者多个条件不满足，计算机做起来就困难了。
第一个是必须具备充足的数据，也就是大量的案例，比如说写一篇关于“黄金和钻石”的论文，需要给AI输入大量的关于这两者的素材内容；
第二个是确定性。比如说自动驾驶，交通规则是确定的，路面的情况基本上也是确定的——除非出现意外事故而变成不确定。但是可以将现实世界中的各种意外事故案例进行输入，以“穷尽法”将不确定的意外变得确定。
第三个是最重要的，需要完全的信息，围棋就是完全信息博弈，牌类是不完全信息博弈。交通意外事故虽然可以有很多现实案例，但总归是无法完全穷尽的。比如一位孕妇发生交通意外跟其他人发生交通意外处理的情况可能就不同。
第四个是静态，包括按确定性的规律演化，就是可预测性问题，在复杂路况下的自动驾驶就不满足这一条。实际上它既不满足确定性，也不满足完全信息。
第五个就是特定领域，如果领域太宽他做不了。单任务，即下棋的人工智能软件就是下棋，做不了别的。
所以，狭义的AI处理问题的原则，基本上就是符合这五个条件的工作特点，就是四个字“照章办事”，不需要很大的灵活性。
到目前为止，人工智能获取知识以及记忆、存储知识的能力可能远高于人类，但是这些“知识”都是既有的，是人类所创造出来的。从狭义AI向广义AI进阶，重要的是要考量AI的“自主创造”能力。人类智慧的最伟大之处在于经验的积累、情绪价值的表达以及对某些价值观的认可和信奉，这些是AI无法跨越的门槛。
04
实体商业应该如何面对
对实体商业来说，未来一段时间内，的应用可能主要体现在三个方面：
第一，内容生产和内容营销。 可以帮助企业创建根据受众的特定兴趣和需求量身定制的内容，从而更有可能吸引他们的注意力并提高参与度。相比于目前的人力，有着成本上的优势。随着模型的成熟度越来越高，其可以生成效果比人工更好的广告/营销内容。
第二，取代线上客服。无论对于电话接线客服还是网络平台的在线客服，在经过对企业和产品相关知识的训练之后，完全有可能取代客服人员。
第三，企业内部的培训。以的知识结构体系，有针对性地输出想要的内容，对员工进行一些知识内容相对封闭(非经验类)的培训是完全可以胜任的。
当然，到目前为止，依然处于起步阶段，很多人认为的论文或看似专业的回答都是“正确但无用的废话”，其原因，在于目前所掌握的方方面面的内容体系是粗线条乃至于众所周知的。真正需要对某个行业甚至某个企业产生实际意义的商业价值，需要大量更加专业以及多元化的“数据内容”输入，并且在既有的算法基础上不断训练优化，才有可能真正输出具有“建设性和创造性”的有效内容。
一如百年前人们嘲笑马拉的火车一样，今天我们可能把当成一款带有娱乐性质的软件，但毋庸置疑的是，人类正处于AI大发展的前夜。
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