小明向老师请假：我下午做手术。

老师：什么手术？

小明：人体无用结缔组织群体切除。

老师：说人话！

小明：我下午要去理发。

我看到很多“人工智能”、“大数据”的报告时，就想到了这个笑话。很多“人工智能”项目，被一些太学术话的名词包装起来。看似高大上，实际上却是“不说人话”。

科技界“不说人话”是有传统的。过去很多“智能控制”、“模糊控制”就不太说人话。30多年前，有位老师的“智能控制”项目获得国家科技进步奖。知情人告诉我：“所谓的智能控制，就是他用的算法不是PID，而是有几个IF语句”。还有位老师，东西做得不错，报奖的时候头疼了：没有什么高深的算法，怎么才能表明水平呢？有位老师给他出了一个主意：“就说是模糊算法吧”。这个东西，后来得了国家发明奖。

我们经常遇到这样的困境。要把事情做成，必须踏实去做；为了报奖，必须用某些概念包装一下。很多人也是被逼无奈，真的没办法：否则，申请不到项目、也拿不到奖、甚至难以生存。一旦“包装纸”用多了，就会有大学者们四处宣传：这些概念应用非常广、取得了大量成果！于是，喜欢用这些概念包装的人越来越多。不包装，都不好意思写论文、报奖了。

现在的人工智能热，也与此类似。下面我们也用“说人话”的办法解释一些名词。

所谓的“智能”就是让机器决策，或让机器帮助人决策。过去的信息没有数字化，没有办法让机器处理，只能靠人来决策。现在数字化条件好了，可以让计算机来决策了。

所谓的“预测”，本质是现状和需求清楚了，未来能算了。大哥比方：家里每天吃多少米清楚了，家里存了多少米也清楚了。于是，就知道大约多少天以后需要买米了。类似地，如果未来的计划有了，就可以计算未来的需求：晚上要来多少客人，就知道要准备多少饭。所以，预测需要知道现状、计划就差不多了。除此之外，要解决数据不准确、不统一、有延迟等小问题。

所谓的“大数据”，往往就是能把过去成功或者失败的案例记录下来，能够被追溯、被模仿或者规避。这种知识类似于人的经验知识：有种草药吃了能治病，以后有了这种病就吃这种草药。在互联网背景下，这种知识很容易传播。所以价值会倍增。

如果仅仅从算法的角度看这些技术，都不是特别复杂的。或许真的就是几条IF语句。但问题是：我们不能单从算法看问题。这就好比：研究爱因斯坦，不能从化学角度去看。从化学角度去看，爱因斯坦不过是一堆普通的碳水化合物。

理解智能化的意义和价值，关键是理解条件和需求的改变：现在有条件做、有价值做了。当然，做任何高技术，都要练就一身硬功夫：确定项目时要有洞见和预见，策划项目时有全面深入的系统思考，实施项目时要有精益求精的工匠精神。用时髦名词去忽悠人就不对了。学者应该学会说人话。

来源：微信号 蝈蝈创新随笔

作者：郭朝晖

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