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人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

作者:MrBear 编辑:杨晓凡
2018/06/22 22:28

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

雷锋网 AI 科技评论最近看到了一篇辛辣的帖子。这篇来自机器学习爱好者 Adam Geitgey 的文章大大方方地讽刺了人工智能领域的令人尴尬的风气,我们编辑们也是边看边掉冷汗 —— 我们应该没有踩坑吧啊哈哈哈哈…… 雷锋网 AI 科技评论把文章内容编译如下。

从深度学习掀起热潮以来,就有一个对等的话题跟着火了起来,那就是「人工智能研究是否存在泡沫」。更有人担心我们还会迎来又一次的「人工智能寒冬」——如果人工智能「忽悠」不动了,那么人工智能的研究资金就会面临枯竭的窘境,一些当前火热的人工智能公司搞不好也要被骂成骗子公司。

当然,目前就有很多炒作和负面报道围绕着人工智能。就拿那些声称 Sophia 是「第一个人工智能公民」的来说,它实际上只不过是一个奇怪的木偶脑袋挂在一个聊天机器人上:

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

- 「专家们已经制造出了能形成人类般感情的机器人」 - 不好意思让大家失望了,木偶戏了解一下

即使深度学习最近取得的提升还并不是真正的智能,也不能让我们距离「强人工智能」更近,不过深度学习还是为我们的研究和生活带来了不小的影响的。它在真实落地的产品上取得了巨大的进步,为真实世界中人们的日常生活提供帮助,比如谷歌翻译:


 人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

所以,无需再浪费口舌争论我们是否处于人工智能的泡沫之中了。相反,我们不如把更多的精力放在一个我们都能意识到的问题上 —— 有那么多关于人工智能的新闻报道都使用了惨不忍睹的配图!!!

无图无真相,看看下面几个例子,你就会知道我说的是什么意思了:

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

这个「爆炸图」究竟是好还是坏呢?我说不好……

许多关于人工智能的文章都有这样的图片——就是一个发光的脑袋,里面源源不断地涌出电脑的能量。(不得不说,这还真的是一个用的大

我猜这些编辑创作这些文章时的脑回路是这样的:没有图片的故事多无聊啊,而且用图说明人工智能的概念也比较困难!

但是,下面这样的一个机器人用手指戳键盘的示意图也太差劲了吧。

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

整个人类历史催生了这一切 —— 一个可以按下空格的机器人

另一个曾经被屡试不爽的套路是,捏出一个 1998 年的古老的通用 3D 机器人模型,然后将它直接粘贴到电路板的上方:

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

你能感觉到这个机器人会思考吗?还不清楚?再仔细看看吧,我们不是明明在这个电路板上 Ps 进去了一张大脑的图片吗?在左下角还打上「人工智能」的水印呢…

说句公道话,我打赌这种设计工作对于图形设计团队来说也不怎么有趣。我能想象到设计师们目光呆滞地盯着电脑好几个小时,试图用四五百种方法来表达「人工智能」的情景。

但是,看看下面这幅图。这幅图的设计师一看就是直接在一幅 iPad 的图片上粘贴上一个山寨版的 Adobe 图标,然后加了一个 bling bling 的 ET 的手指在上面就完事了,简直是在敷衍:

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

人工智能新闻的配图已经广为人所诟病,劣质图片泛滥成灾。只要你在谷歌新闻上搜索「AI」,你就会明白我的意思:

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

看啊,我多么喜欢和机器人握手…… 如今的机器人是多么聪明啊!

那么问题来了,这件事的始作俑者是谁呢?在组团跟风之前肯定是有个开创了这种诡异画风的人的吧。

我猜这最有可能是机器学习的先驱大牛——吴恩达(Andrew Ng)!他在学术生涯中颇有建树;他不仅仅创建了谷歌大脑,而且还可能比任何人都投入了更多精力告诉程序员机器学习是如何工作的,大家都说他是一位好人! 

但是,尴尬的是,他也同时要为使用这张糟糕的图片推广机器学习而负责……

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

呃…… 其实如果机器人也要考学位什么的,真的还是挺可怜的……

结果就是,我们现在生活的这个世界变成了这样子,你在谷歌中一搜「AI」这个单词,就会得到这样的结果:

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

嗯,我觉得我们是时候要表明立场了!不然这些可怕的媒体就要越走越远了……我们不再想要发光的电路板,不再想和机器人握手,不再想看到那些生硬地写着「AI」的毫无意义的电路板了!

或者,至少我们可以开始使用现在最好的这些机器人图片作为配图,不行吗?

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

所以,如果你是那些可怜的、不幸的图形设计师中的一份子,您今天可以歇歇了。因为……我这里免费向你提供一张极好的配图!请看:

人工智能领域真正令人尴尬的事情原来是……

(聪明的你一定看得出来这张配图里又有多少我们刚刚吐槽过的东西)

(完)

via medium.com/@ageitgey,雷锋网 AI 科技评论编译

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