如何评价诺奖得主 Thomas J. Sargent「人工智能其实就是统计学」的观点？
托马斯·谢尔盖（Thomas J. Sargent）作为一位对经济学和计量经济学做出杰出贡献的诺贝尔奖得主，他“人工智能其实就是统计学”的这番论断，无疑掷地有声，引人深思。这并非一个简单的比喻，而是他对人工智能本质深刻洞察的一种表达。要理解他的观点，我们需要从统计学和人工智能各自的核心出发，寻找它们之间的连接点。
首先，我们来审视一下统计学。从最根本的层面讲，统计学是一门关于如何从不完整或含有噪声的数据中提取信息、认识规律、并在此基础上做出推断和决策的科学。它关注的不仅仅是描述性统计（比如均值、方差），更重要的是推断性统计（比如假设检验、回归分析）和预测。统计学的核心目标是理解数据的背后机制，量化不确定性，并利用这些知识来预测未来事件或指导行动。
拿经济学中的应用举例，经济学家们利用统计学方法，通过历史数据来建立模型，比如解释通货膨胀的驱动因素，预测GDP增长，或者评估某项政策的效果。这些模型往往基于对数据的观察，从中识别出变量之间的关系，并试图将这些关系泛化到新的、未见过的情境中。即便是最复杂的经济模型，其基础也是对现实世界的简化和对数据的统计规律的捕捉。
现在，我们再来看看人工智能。近年来，人工智能，特别是机器学习（Machine Learning，ML），取得了令人瞩目的成就。无论是自然语言处理（NLP）中的文本生成、机器翻译，还是计算机视觉（CV）中的图像识别、自动驾驶，这些都展示了AI强大的学习和决策能力。然而，如果剥去那些炫酷的应用和复杂的算法架构，我们会发现AI的核心驱动力，尤其是在当前的主流方法中，仍然离不开从海量数据中学习模式和规律。
以一个经典的机器学习任务——图像识别为例。要让一个AI系统能够识别出一只猫，我们通常会给它提供成千上万张猫的图片，同时告诉它“这是猫”。AI算法，比如深度学习中的卷积神经网络（CNN），会从中提取出猫的各种特征，例如眼睛的形状、耳朵的构造、身体的轮廓等等。它通过不断地调整内部参数，使得它在看到新的、之前未见过的猫的图片时，能够准确地将其归类为“猫”。
在这个过程中，AI做的本质是什么？它是在学习一个概率模型。它在学习一个函数，这个函数能够将输入的图像（高维度的像素数据）映射到输出的类别（“猫”、“狗”、“鸟”等）。这个映射的学习过程，就是通过统计学的方法，找到数据中最能区分不同类别的特征，并量化这些特征出现的概率。
再比如，现在非常热门的生成式AI，如GPT系列模型。它们能够生成流畅、有逻辑的文本，甚至创作诗歌、编写代码。但其底层逻辑仍然是预测下一个最有可能出现的词语。通过训练在海量文本数据上，GPT模型学会了词语之间的统计关联，即在某个上下文环境中，某个词语出现的概率有多大。它不是“理解”了语言的含义，而是“学会”了语言的统计模式。
所以，当谢尔盖说“人工智能其实就是统计学”时，他强调的正是AI的这种数据驱动、模式识别、概率推断的本质。他认为，尽管AI的实现方式可能更加复杂，包含了复杂的神经网络结构、优化算法以及工程上的实现，但其最核心的“智能”体现在，它能够有效地从数据中学习，并将这些学到的规律应用于新的场景，从而做出预测和决策。
用统计学的语言来说，AI算法就是在寻找一个最优的模型，这个模型能够最好地拟合训练数据，并且在泛化能力上表现出色，即在未见过的数据上也能给出准确的预测。这与统计学中的模型选择、参数估计、模型评估等核心概念不谋而合。
当然，我们也要注意，这个观点可能并不是要否定AI中一些更深层次的探索，比如对因果推理、符号逻辑、乃至更具解释性的模型的需求。但就目前AI取得巨大成功的领域和主流范式而言，统计学无疑扮演了基石性的角色。
可以这样理解：统计学提供了一个数学框架和方法论，让AI能够从数据中学习。AI则像一个超级工具箱，它利用统计学的原理，通过强大的计算能力和精巧的算法设计，将这些原理发挥到极致，去解决过去难以想象的问题。AI的进步，很多时候是统计学方法的创新和应用场景的拓展，是统计学在“实践”中的一次次跃迁。
因此，谢尔盖的这句话，是一种对AI现象的“去魅化”，回归其本质。他提醒我们，在AI的光环之下，是扎实的统计学理论在支撑。理解这一点，有助于我们更清晰地认识AI的能力边界，同时也为我们进一步发展AI指明了方向——那就是在统计学理论的指导下，不断创新模型、改进算法、挖掘更有效的数据处理和利用方式。他的观点，是一种高度概括，但却精准地抓住了当前AI技术的核心命脉。
首先，我们来审视一下统计学。从最根本的层面讲，统计学是一门关于如何从不完整或含有噪声的数据中提取信息、认识规律、并在此基础上做出推断和决策的科学。它关注的不仅仅是描述性统计（比如均值、方差），更重要的是推断性统计（比如假设检验、回归分析）和预测。统计学的核心目标是理解数据的背后机制，量化不确定性，并利用这些知识来预测未来事件或指导行动。
拿经济学中的应用举例，经济学家们利用统计学方法，通过历史数据来建立模型，比如解释通货膨胀的驱动因素，预测GDP增长，或者评估某项政策的效果。这些模型往往基于对数据的观察，从中识别出变量之间的关系，并试图将这些关系泛化到新的、未见过的情境中。即便是最复杂的经济模型，其基础也是对现实世界的简化和对数据的统计规律的捕捉。
现在，我们再来看看人工智能。近年来，人工智能，特别是机器学习（Machine Learning，ML），取得了令人瞩目的成就。无论是自然语言处理（NLP）中的文本生成、机器翻译，还是计算机视觉（CV）中的图像识别、自动驾驶，这些都展示了AI强大的学习和决策能力。然而，如果剥去那些炫酷的应用和复杂的算法架构，我们会发现AI的核心驱动力，尤其是在当前的主流方法中，仍然离不开从海量数据中学习模式和规律。
以一个经典的机器学习任务——图像识别为例。要让一个AI系统能够识别出一只猫，我们通常会给它提供成千上万张猫的图片，同时告诉它“这是猫”。AI算法，比如深度学习中的卷积神经网络（CNN），会从中提取出猫的各种特征，例如眼睛的形状、耳朵的构造、身体的轮廓等等。它通过不断地调整内部参数，使得它在看到新的、之前未见过的猫的图片时，能够准确地将其归类为“猫”。
在这个过程中，AI做的本质是什么？它是在学习一个概率模型。它在学习一个函数，这个函数能够将输入的图像（高维度的像素数据）映射到输出的类别（“猫”、“狗”、“鸟”等）。这个映射的学习过程，就是通过统计学的方法，找到数据中最能区分不同类别的特征，并量化这些特征出现的概率。
再比如，现在非常热门的生成式AI，如GPT系列模型。它们能够生成流畅、有逻辑的文本，甚至创作诗歌、编写代码。但其底层逻辑仍然是预测下一个最有可能出现的词语。通过训练在海量文本数据上，GPT模型学会了词语之间的统计关联，即在某个上下文环境中，某个词语出现的概率有多大。它不是“理解”了语言的含义，而是“学会”了语言的统计模式。
所以，当谢尔盖说“人工智能其实就是统计学”时，他强调的正是AI的这种数据驱动、模式识别、概率推断的本质。他认为，尽管AI的实现方式可能更加复杂，包含了复杂的神经网络结构、优化算法以及工程上的实现，但其最核心的“智能”体现在，它能够有效地从数据中学习，并将这些学到的规律应用于新的场景，从而做出预测和决策。
用统计学的语言来说，AI算法就是在寻找一个最优的模型，这个模型能够最好地拟合训练数据，并且在泛化能力上表现出色，即在未见过的数据上也能给出准确的预测。这与统计学中的模型选择、参数估计、模型评估等核心概念不谋而合。
当然，我们也要注意，这个观点可能并不是要否定AI中一些更深层次的探索，比如对因果推理、符号逻辑、乃至更具解释性的模型的需求。但就目前AI取得巨大成功的领域和主流范式而言，统计学无疑扮演了基石性的角色。
可以这样理解：统计学提供了一个数学框架和方法论，让AI能够从数据中学习。AI则像一个超级工具箱，它利用统计学的原理，通过强大的计算能力和精巧的算法设计，将这些原理发挥到极致，去解决过去难以想象的问题。AI的进步，很多时候是统计学方法的创新和应用场景的拓展，是统计学在“实践”中的一次次跃迁。
因此，谢尔盖的这句话，是一种对AI现象的“去魅化”，回归其本质。他提醒我们，在AI的光环之下，是扎实的统计学理论在支撑。理解这一点，有助于我们更清晰地认识AI的能力边界，同时也为我们进一步发展AI指明了方向——那就是在统计学理论的指导下，不断创新模型、改进算法、挖掘更有效的数据处理和利用方式。他的观点，是一种高度概括，但却精准地抓住了当前AI技术的核心命脉。
网友意见
我还可以说所有的学科都是统计学呢，毕竟量子波函数就是概率性的。
我还是那句话，这种学科还原论，除了是一个真命题以外，什么意义都没有。
毕竟你可以把世间万物都还原到波函数的求解上，但是有意义吗？
再者，除了机器学习以外，基于规则的方法，基于搜索的方法，都被开除人工智能籍了吗？
AlphaGo说我第一个表示不服！
在终极的分析中，一切知识都是历史；
在抽象的意义下，一切科学都是数学；
在理性的世界里，所有的判断都是统计学。
——《统计与真理》
老头子这样说其实还是挺好的。
现在人工智能这款炒作的很厉害，虚火很旺。其实，大多数媒体和个人对人工智能这概念有误解，这得归功于好莱坞电影和吃瓜群众丰富的想象力。实际上现在的人工智能技术还是非常初级的，应用范围相当狭窄，最多的还是图像、音频处理这上面，像自动驾驶这块前两年挺火，现在基本没啥进展，主要是现在的AI技术存在很大瓶颈，处理不了自动驾驶这种复杂的商业应用场景。而且我不认为短期内，AI技术能突破性发展。自动驾驶汽车满街跑这种场景短期内没啥指望。最简单的了说，人工智能技术就是一个多级的归纳算法，有点和人的神经元结构相似，但是你指望这个算法能照顾老人、洗衣做饭、生产劳动，那还是看看好莱坞电影想象一下比较现实。
当前AI软件技术架构能解决什么现实问题？这是大家最需要考虑的。实际上我认为当前的AI技术还是玩具级别的，像阿尔法狗、谷歌的猜图游戏，也只能干干这些。
现在很多人也投资了AI领域，火热程度比得上前两年的VR技术，VR已经一地鸡毛了，AI前景也很难说比VR更乐观。
我只想说一句, 这不是什么观点, 这是事实陈述.
我也看不到ThomasJ.Sargent说的有什么错的地方, 根本就是这样的.
说到底, 就是无知媒体在作妖.
如果你真的去打算学习算法的话, 你会发现, 所有有关的正规教材, 都会叫自己统计学习方法, 或者叫机器学习算法, 我没有见过一本教材自称为人工智能算法的(当然,正规教材,逗逼教材就不知道了).
任何这方面的的书籍, 也会花大篇幅的教你统计学理论.如果你看了这些书籍, 就不会对他这句话感到任何奇怪的地方.
本来就是统计学习方法, 没毛病啊.
但偏偏就是那些完全啥都不懂, 又不愿意花一点时间去认真学习一下的媒体, 整天在大炒什么人工智能. 又是人工智能峰会,又是人工智能论坛, 好是个高大上.
还有, 那些下载了TensorFlow, PyTorch, 然后跑起来做个小demo的公司, 最喜欢管自己叫人工智能前沿领导者之类的名头了.
毕竟说自己是研究"统计学习方法"的公司多没面子, 搞不好别人还以为是会计培训班呢.
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