人工智能被高估了吗？
要回答这个问题，我们得先明确我们谈论的是什么样的人工智能。通常，人们提到的AI，一部分是指我们目前正在应用的“弱人工智能”或“狭义人工智能”（Narrow AI），它们专注于执行特定任务，比如语音识别、图像分类、下棋等。另一部分则是指科幻作品中描绘的“强人工智能”或“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI），它们拥有与人类相当甚至超越人类的认知能力，能够理解、学习和应用知识于广泛领域。
如果我们将讨论集中在强人工智能（AGI）上，那么答案很可能是肯定的——目前来看，我们离真正意义上的通用人工智能还有相当长的路要走，而许多关于AGI的乐观预测，在很大程度上是基于一种“过度推断”的。
我们必须承认，近年来AI在特定领域取得了令人瞩目的成就。比如：
深度学习的突破： 卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，循环神经网络（RNN）及后来的Transformer模型在自然语言处理领域，都带来了革命性的进步。这使得机器在某些任务上，甚至超越了人类的表现。
大型语言模型（LLM）的崛起： GPT系列、Bard等模型的出现，让我们看到了AI在生成文本、回答问题、进行创作方面的惊人能力。它们能够流畅地沟通，提供信息，甚至模仿人类的写作风格，这确实让人印象深刻。
在特定行业的应用： AI已经被广泛应用于医疗诊断（辅助影像分析）、金融风控、自动驾驶、科学研究（例如蛋白质折叠预测AlphaFold）等领域，并显著提升了效率和精度。
然而，这些成功往往是在高度受限和精心设计的数据集、特定的任务框架下实现的。让我们深入剖析一下人工智能可能被“高估”的几个方面：
1. 对“智能”的定义存在误解：
我们常把AI的能力比作“像人一样思考”。但目前大多数AI系统，尤其是深度学习模型，它们本质上是强大的模式识别器和统计推断引擎。它们通过分析海量数据，找到数据之间的关联性，然后根据这些关联性进行预测或生成。这与人类基于理解、逻辑推理、常识、情感和创造力的智能，有着本质的区别。
例如，一个AI模型可以写出非常像人写的诗，但它并不知道“诗”是什么，也不知道“美”的含义，更不会因为感悟到某个场景而产生创作冲动。它只是在模仿它在训练数据中看到的“诗的模式”。这种“能力”更多是一种“模仿”或“逼近”，而非真正的“理解”。
2. 缺乏真正的常识和世界模型：
人类的智能很大程度上建立在我们对世界运行方式的深刻理解之上，即常识。我们知道水会往下流，物体会掉落，即使我们从未被明确教过。我们拥有一个内在的“世界模型”，能够理解因果关系，预测行为后果。
目前的AI，尤其是大型语言模型，虽然能存储和检索大量的文本信息，但它们对物理世界的运作规律、社会交往的微妙之处、以及抽象概念之间的深层联系，往往缺乏直观和坚实的理解。当遇到训练数据之外的、需要常识推理的场景时，它们很容易出错，甚至给出荒谬的答案。例如，让一个模型回答“如果我把一个球放在桌子上，然后用手推一下，会发生什么？”，它可能能够基于文本信息给出正确答案。但如果问“如果我把一个气球放在微波炉里加热，会发生什么？”，它可能需要依赖训练数据中的相关知识，如果训练数据不够全面，就可能“一本正经地胡说八道”。
3. 缺乏真正的创造力和原创性：
AI在内容生成方面（如绘画、音乐、写作）已经展现出惊人的能力。但这种生成往往是基于对现有数据的重组、融合和风格模仿。它是在已有的“范式”内进行“创作”。真正的创造力，往往是打破现有范式、提出全新概念、甚至是基于情感和个人独特体验的。
例如，当一个AI生成一幅画时，它是在学习了无数画作的风格、色彩、构图后，按照某种概率组合出新的图像。而人类艺术家，他们的创作可能源于一次触动心灵的经历、对社会现象的深刻反思，或是对某种全新艺术语言的探索。这种源头上的不同，使得AI的“创造”更像是“组合”而非“创造”。
4. 过度依赖数据和计算能力：
当前的AI进步，在很大程度上是依靠指数级增长的数据量和计算能力推动的。我们投入了天文数字的资源来训练这些模型。这让我们怀疑，这种进步是否是可持续的？如果遇到数据稀疏的领域，或者需要更高效、更低能耗的“智能”时，现有方法的局限性就会暴露出来。
人类的学习过程，尤其是幼儿的学习，是极其高效和适应性强的。我们不需要海量标注的数据，也不需要超级计算机。通过少量互动和观察，我们就能迅速学会新技能。这表明，人类智能的某种底层机制，是我们目前AI技术尚未触及的。
5. 期望值过高和“幻觉”：
正是因为AI在某些方面表现如此出色，人们自然会产生很高的期望，甚至将它们视为无所不能的“智能体”。然而，许多AI系统，尤其是大型语言模型，会产生所谓的“幻觉”（hallucinations）——即自信地输出看似合理但实际上是错误或捏造的信息。这种“幻觉”的产生，是因为模型在生成过程中，更多地依赖于预测下一个最有可能的词语，而不是基于事实的准确性。
这种“幻觉”的存在，使得我们在依赖AI提供信息时，必须保持高度的审慎和验证，这与我们期望的“智能”应有的可靠性，存在着距离。
6. 缺乏情感、意识和主观体验：
AI可以模拟情感反应，例如在对话中表现出“关心”或“同情”，但它们本身并没有情感。它们不懂得快乐、悲伤、爱或恨。意识、自我认知、主观感受这些构成人类存在核心的要素，目前在AI领域是完全缺失的。
那么，AI是被“高估”了吗？
要说AI是“被高估”了，更多的是指对当前AI技术的能力边界和发展路径的普遍误判。我们不应该把现有AI的强大能力，等同于即将到来的通用人工智能，或者认为它已经掌握了真正意义上的智能。
AI在特定任务上的效率和能力，无疑是被低估了的（或者说，是其潜在价值未被充分认识到的）。 它们正在改变我们的工作和生活方式，带来巨大的经济效益和社会价值。
然而，如果我们将“人工智能”的定义推向科幻中的AGI，那么目前的AI技术距离那个目标还有着巨大的鸿沟。我们不应该因为少数惊艳的演示，就认为AGI已经触手可及，或者AI已经“学会”了我们赋予它的意义。
更准确的说法可能是：我们对AI的能力存在着“认知失调”。一方面，我们对AI在特定狭窄领域取得的突破感到震惊和赞叹，并对其未来发展充满浪漫化的想象；另一方面，我们又常常忽视其内在的局限性、以及与人类真正智能之间的本质区别。
未来的AI研究，需要在模仿人类学习效率、常识推理、因果关系理解、以及提升模型的可靠性和可解释性等方面取得突破，而不是仅仅依赖于更大规模的数据和模型参数。
总而言之，与其说AI被“高估”了，不如说我们对“智能”的理解，以及对AI技术发展路径的预期，可能还需要更深刻的反思和更清晰的认识。AI是工具，是强大的工具，但我们必须认识到它的局限性，并以一种更务实、更审慎的态度去面对它带来的机遇和挑战。
网友意见
先正面回答一下这个问题，我觉得就目前这个弱人工智能阶段来说人工智能是被高估了的，但是在未来的强人工智能阶段，人工智能不会被高估。
就像一位知友说的：人工智能完成了太多人类本身不能完成的事情，并且在不断地刷新纪录。个人认为，人工智能有它的优势，目前来说但也存在很大的局限。目前来说，人工智能在某几个方面具有很大的优势：无人驾驶，图像识别（包括人脸识别），自动写作（前段时间出现的AI采写的新闻），语音识别，翻译；但是在情感和艺术（绘画、音乐）方面，目前的人工智能发展的极为有限。比如，听到小明今年16岁这句话，我们可以判断出这句话隐含了这样的信息：小明今年未婚，但是AI就没办法判断出这样的隐含信息。
以人类的短板去跟工具的优势比较，那么这将注定是一场败局：比如在计算方面，人类赢不了一个计算器；在奔跑方面，人类跑不赢自行车、摩托车、汽车、飞机、轮船等；在杀伤力方面，武术大师、拳击高手可能敌不过一把手枪……
然而，这些人类赋予其特定功能并让其超过人类很多倍的工具都没有取代人类，只有人类才能赋予他们存在的价值，人工智能也是如此。也许你要说这些工具和人工智能不同，它们不具备“思维”能力，可事实上，人工智能目前所具备的 “思维”能力，与真正的人类思维还相去甚远。
目前关于人类大脑的研究虽然进展迅速，但是颠覆性革命还遥遥无期，心理学的研究不过是“无边黑暗中一支小小蜡烛的微光”，人工智能算法的优化只是加快了其对既定情景做出反应的速度，而人们在对自身的思维、心理、智慧等知之甚少的情况下，以此为理论依据研发的人工智能注定也只能停留在一个相对局限的阶段，离人类真正的思维和学习能力还有相当大的差距。
虽然经过多年的发展，目前已经有数百种神经网络模型被提出，但这其中并没有一个完美的模型。以BP神经网络为例，它使用多层前馈网络，采用最小均方差的方式，在语音识别、过程控制、模式识别等方面获得了广泛的应用，但是它需要大量的输入输出数据，需要长时间的训练才能完成特定的动作和表达。
对于多数神经网络结构，由于数学基础不完善，其内部缺陷无法完全消除，泛化能力受到很大限制，简单点说就是神经网络遇到它没见过的东西，还是会懵的。
人工智能目前的发展只能说处于初级阶段，能做的事情并不多，需要走的路还很长。像其他工具一样，人工智能有它的优势，也有它的局限性，远远还没有达到像人类一样“自主思维”的程度，从这个角度来讲，人工智能的确是被“广大人民群众”“高估”的。
但是在未来强人工智能时代，相信它会极大的提高人的效率。拿中医这个领域举例子，目前的中医的诊疗基本上都是靠医生的经验来完成，中医是越老越值钱，想象一下，中医里的望闻问切的几个要素，比如，中医诊疗的时候都要看大家的舌苔，拿如果我们收集到几千上万尽可能多的舌苔样本，再把这些样本分类，对应不同的疾病，这样局限性是不是会少很多？其实在西医方面，更容易实现，被称为“医疗界的阿尔法狗”的“腾讯觅影”，实现了AI在医学领域的应用突破，不仅可以在短短几秒钟完成对内镜检查的筛查，而且让乡村医生诊治大病成为了可能。
人工智能的时代来了，我相信它会带给人类更多的是惊喜，而不是惊吓。人工智能本身并不可怕，理性地对待人工智能的发展，不要让人工智能成为恶人的武器才是真正应该考虑的（有感于《速8》中僵尸车席卷美国大街小巷的画面），我想埃隆·马斯克要表达的也是这个意思。
被低估了。
蒸汽机，电动机让机器掌握了机器自己的动力方式（而不是模拟人类）
现在的DL，也是让机器掌握了自己的思维方式（而不是模拟人类思维）。
AI 被低估了。就像你在蒸汽机刚出来时无法想象手机电脑一样。
任何打破了人类本身框架的机器方式，都会远远超越人类。（机器学人跑步，最快比人快10倍，但是飞机火箭的方式，是100倍1000倍）
》add
教育领域有很多改变，编程就是一个。过关式学习可能成为教育主流。教育并不只是儿童教育，还有成人教育。当机器能更精确辨别人的读音，外语教育将全部被机器代替。
医学会是再下个领域，10年内不是谁家的病敢让机器去看，而是谁家的病敢让庸医来看。
》棋牌发烧友更是担心人工智能的发展会不会造成围棋等传统竞技游戏退出历史舞台。
国际象棋就是前辈。并没有。
》除了很多职业会被AI代替，更恐怖的是，很多职业的产生还没交给人就被AI拿去了。
比如，google说其能源管理经过AI优化，下降了40%。这就是说本来有个降能师的职业，还没产生就被AI 抢去了。
新的很多职业，会更加以能否被AI 接口 来优化，更多的职业甚至还因为不能结合AI，还没开始就淘汰了。
》 另外，在硬件上，一大堆公司在做芯片想替代GPU。也就是说，大约在2017-2018年，机器学习的成本可能下降10倍。然后以后以每18个月再下降一半的速度下降（甚至更快）。
现在约束硬件成本的，主要是软件应用范围不够。
add:
对于把人工智能看作是要搞一个新生命的人来说，大部分是低估了的（主要是因为认知偏差），如果你认为很快我们就能搞出来，那是高估了。对于把人工智能看作是生产力工具，替代人的一部分功能的人，如果你认为马上就要全方面替代人类，那大概是高估了，如果你认为有生之年看不到这一天，那大概是低估了。
在现有的模型和技术下，真正的强人工智能（有意识的生命体），还基本上是不可能的。但是现有技术的发展，让一部分业内人员感受到了强人工智能的可能性。比如我几年前还是一个坚定的强人工智能没有可能，到现在觉得也有一定的可能性，但是仅仅是可能性而已。
现有的AI和自动化技术，基本上还处在提供针对性功能层面，比如说机器视觉里的模式识别什么的。这也是AI研究的主要目标，在一些特定功能上可以替代人类，甚至做到比人类更好。所以开始担忧AI意识什么的可以歇一歇了，还有什么AI没有意识所以不能替代人类的也可以歇一歇了。因为研究发展的主要目的不是为了让它产生什么意识灵魂，只是为了提供一种特定功能，你看到一只猫可以辨认出来是猫，并不是因为意识灵魂什么的，而是因为你有这个能力而已。
现有的技术其实还没有办法在全方位大规模替代人类，但是行业内的担忧主要在于领域内的发展速度实在太快了。很多人会提出人工智能的概念是五十年前提出来的，但是一直都只是个噱头罢了，以此低估人工智能。但是很多人不太清楚的是，最近的这一波热潮，并不是把历史堆里的东西捡起来重新炒一炒，而是以深度学习和硬件水平为基础，带来的一系列快速发展。可以说，几乎每一天，人工智能的相关方向都有一定的发展和突破。没错，现在技术水平还不足以完全取代翻译等等工作，但是你怎么知道明年还是会不可能呢？
也许我们终将碰到下一个巨大的瓶颈，然后这一轮人工智能的浪潮会慢慢的平息下去。但是在这个发展的过程中，没有人知道我们会发展到什么地步，那对于人工智能的高估肯定是比低估好的。大家的忧虑不仅是可能发生的未来，而更是很多人对未来没有清醒的认知，和我们的社会对未来并没有做好准备。
而即使是现在的发展水平，也有很多人是低估了的。因为AI的研究属于相对比较源头的东西，它的很多发展是会慢慢通过资本传递到社会的其他层面的。这一波AI研究的快速发展，真说起来，大概不过五六年的时间，你可以猜测一下，这五六年的发展，需要多久才能传递到社会的方方面面，影响人们的每日生活。然后你可以猜测一下，这样的快速发展要多久才会停止，然后这种发展传递到全社会之后，会在整个社会层面造成多大的改变。
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