2017年人工智能是什么？
我是做自然语言处理的，现在自然语言处理是个什么地位呢 简单说就是人工神经网络+统计学习，用来处理文本（包括语音）数据的一种方法。比如一个中文分词系统，用这种方法学出来之后就可以自动把中文字符串切分成词序列。 之前自然语言处理一直比较火的原因是机器学习领域的热点就在文本分析上。因此有很多论文和观点认为自然语言处理已经是相当成熟的技术了。确实在某个层面，因为基于统计的方法论，只要数据够多，模型够复杂，基本上任务都能达到SOTA。
但今年开始感觉不一样了，就好像前两年热闹繁华的夜市小摊，突然一夜之间都被赶走了，只剩下一个卖西瓜的大叔和一个算卦的老太太。自然语言处理现在已经没有以前那么火的，大家好像不再提这个概念一样。为什么？因为机器学习方法已经成熟了么？我不这么认为。我认为是新的算法出现了，且这些算法是在特定领域内才可以取得很好效果，所以自然语言处理这种通用的方法就不那么好使了。
什么是新出现的算法呢？强化学习。最近我在做机器人控制方面的研究，发现强化学习在这个领域可以有很好的应用，而且效果比传统方法要好很多。既然强化学习在这方面有很好的表现，那是不是意味着机器学习在很多领域都可以取得很好的效果了呢？我不那么认为。我认为强学习虽然在某些方面有着不错的效果，但是也存在很多问题：数据量需求极大、无法解决半监督学习和弱标签问题、模型复杂难以解释等等。所以我并不认为现在机器学习已经成熟了，尤其是在深度学习方法出现后，各种新算法和新框架层出不穷，我反而觉得我们处在机器学习时代的一个萌芽阶段。