【花师小哲】AI作画兴起，但浅谈AI（？）

AI作画最近又被炒的沸沸扬扬了，而且这次规模真的是空前的大。

不过说实话我其实也不太想谈这个话题。真的，人工智能批评理论说过来说过去其实也就那么几条，例如黑盒啊、离散啊、表征啊。

前不久看到公众号一篇文章说（好像是）马斯克批评某人工智能批判理论抄了他的观点。然后我看了一下，我的天，这些批评意见不是我们做AI的人人尽皆知的东西吗？可关键是现如今短时间内真的有方法能打破神经网络在AI届的统治地位吗，反倒是神经网络还在一路高歌猛进，像比较“边边角角”的表格领域，神经网络也开始蚕食xgboost最后的尊严了，不出预料的话神经网络肯定能啃下来的。现有的很多说要改变现状的人，提出的思路不还是神经网络+X（例如推理）的方法吗。哎，这就是所谓的我知道神经网络问题很多，但不得不用的无奈。

还有Deepmind前不久公布的矩阵快速乘法，这个算是一个很大的突破了，然而这东西竟然是持续50年才有的突破，我读一些比较古老的书都说矩阵乘法是存在优化空间的，看到现在才有这样的突破感到挺意难平的。嘛，毕竟AI的基础研究还是太贫瘠，这也是神经网络的隐患之一：底子不稳却走得太远。

当然，现在AI作画这个情况也不单单只是AI领域的问题了，之后会怎么发展我也完全不清楚。

不过因为AI作画的热潮，有很多不懂AI的朋友近期又来问我写相关问题，所以还是想简单科普一下不了解AI的人最好了解的一些简单的事项：

（1）不要按照人类的思维去理解AI。很多人都再问为什么AI明明能做A事情，却做不到明明更“简单”的B事情，这就是把人类的思维逻辑套到AI上了，常见的AI毁灭地球之类的想法根源也是在此（不过倒不是说完全不可能，但现阶段现在还完全不必因这样的想法而恐慌）。

（2）目前仍然建议把AI完全当做是工具来看待。其实这样做的目的是为了让很多事情不至于复杂化，例如指责AI却不指责用AI“做坏事”的人。

虽然AI是我吃饭的家伙，我也做过人工智能批评理论的研究，但AI的领域还是太广了，这篇也只是随手写写。本文仅代表个人观点。