随便看个手机发布会，都能发现AI功能的加入，但很多用户对此有些不屑一顾，暗自觉得有炒作的嫌疑。那么，这些宣传中的功能就是所谓的AI吗？手机新卖点：AI去年下半年以来，几乎所有的手机产品都以AI为概念发布。三星去年首次发布了AI助手Bixby，后来在今年GalaxyS9发布时，也强调了Bixby可以通过摄像头完成智能翻译、货币转换等功能。华为麒麟970芯片也首次集成了NPU神经网络单元，后续的Mate10和P20产品都加入了拍照识别物体的功能。其中，P20系列的AI摄影大师可以智能识别动物、食物、自然、人像等19类、500+场景，再通过场景检测+推荐规则+用户习惯=照片的计算过程mode为用户自定义拍照模式。近期发布的努比亚V18还对NeoSmartAI引擎进行了优化，表明系统可以更加省电、流畅、易用。就连相对低调的苹果，也在A11处理器的名称中加入了“仿生”二字，还称其为每秒高达6000亿次运算的神经网络引擎。“神经网络”一词的使用无疑向消费者暗示该芯片还具有对AI能力的支持。从广义上讲，必须算是AI。“卧槽，给相册做个智能分类，也算是AI了。”这是一位网友在看到某国产手机厂商发布会时的评价。的确，现在所有的手机厂商都开始向AI的概念靠拢，小到芯片，大到上面提到的相册分类管理。AR+相机的位置引导，手机的能耗控制，让很多人以为是过去就有的功能，但瞬间被包装成了AI等等。那么，什么是人工智能？除了人工智能这四个字的直译外，其实对于AI的定义也存在争议。例如，一些概念强调人工智能需要具备机器学习和深度学习的能力。显然，在一些手机中，仅仅利用已有的数据库，然后做出相应判断的智能功能，并不符合这个概念。另外，在深度学习的概念中，有人认为应该强调深度学习，就是说它需要有一个神经网络，让机器模拟人脑去学习，自己形成逻辑，然后得到超越人脑的能力。就像AlphaGo在自己学会下棋、自己下棋后，完成了向人类棋手的飞跃。显然，很多手机中的AI功能也很难做到这一点。但是，从这个角度来看，一个问题在于，人类目前对人脑的了解非常有限。99%的计算机深度学习都是按照计算机自己的方式完成的，这也与AI中的“人工”二字相去甚远。.但是，人工智能有一个广义的概念，是目前公认的，即：根据对环境的认知，采取合理的行动，优化一个定义好的目标函数。显然，所有手机厂商推出的AI功能，都满足于AI这个宽泛的概念。这些功能是根据用户所处的环境，然后自动采取相应的动作。也可以说，就连用户之前非常熟悉的Siri，一些电池看家应用，即时翻译应用，都可以称之为AI。AI水平和用户内心的预期是有差距的。但是，为什么上述用户会抱怨滥用所谓的AI概念呢？显然，原因就在于目前业界对AI概念的讨论。新的启示是，原本弱小的人工智能可以达到超越人脑的高度，这也给人工智能贴上了新的标签。AlphaGo背后的超强学习能力也成为了AI的新标志。机器不仅可以依靠已有的大数据做出反应，还可以通过数据库自己学习，找到自己的逻辑，从而推导出新的。解决方案，这是AI新的发展方向。但在不具备自学习能力的AI功能中，由于与用户接触过的现有功能没有太大区别，用户很难与当前流行的AI概念产生强烈的联系（强调神经网络、深度学习）。人际关系、本性与内心期待不同，抱怨在所难免。当然，如果将AI的自学习能力应用到手机中，还涉及到用户越来越看重的隐私问题。AI在学习过程中，如果将不断收集的数据存储在云端，显然会存在巨大的争议，比如语音助手、人脸识别，经过长期学习后，显然可以重现用户的面部和声音，这将带来巨大的争议。很大的风险。因此，苹果和华为也在手机中内置了专门的神经网络单元来存储此类数据，但同时也面临着如果用户更换手机，机器需要重新学习用户特征的问题。只有在用户使用一段时间后，机器才能达到原来的水平有学习的水平。
