人类利用计算机和机器人来代替做许多工作，从而提高效率。就目前而言，从性能和成本上来看，计算机和机器人所做的工作是某些人类很难实现、但对机器来说很容易的工作。但是，有些工作对人类来说，哪怕是小孩子都能信手拈来的，机器却很难实现。
人工智能研究人员将这一现象命名为莫拉维克悖论。莫拉维克悖论是指，让计算机和机器人实现儿童能做的事，要比让其完成成人所做的事要难得多。
这个想法是在第二次 AI 热潮，也就是 20 世纪 80 年代，由汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）、罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）、马文·明斯基（Marvin Minsky）等人工智能研究人员明确提出的。莫拉维克说：“与让计算机接受智能测试或玩西洋跳棋相比，让其拥有一岁儿童水平的感知和运动技能则要更为困难或不可能实现。”
东京大学的松尾丰老师是人工智能研究的权威人士，他把AI 分为“儿童 AI”和“成人 AI”（图1）。“儿童 AI”是指儿童在成长过程中，像学会说话、抓住东西站起来这种从经验中学习到的智力活动的 AI。而“成人 AI”则是指人类利用专业知识以及大数据，能够设计出细节行为的 AI。
图 1 “成人 AI”与“儿童 AI”
技术成熟的“成人AI”
“成人 AI”通常用在数据分析和未来预测领域。举例来说，可以将其用于对顾客消费记录的分析以及门店所需商品的需求预测等。
这一技术以往多用于通过收集和分析企业内部积累的数据，来帮助相关人员进行管理决策。最近在大数据热潮的推动下，不只是企业内部的数据，通过来自企业外部以及从物联网（IoT）等各种设备获得的数据，甚至可以用来分析城市的功能。因此，其处理的数据量和类型也在不断增加。这一分析和预测技术，最初是为了处理大量数据而产生的。这些数据往往是人类难以处理的，比如商店的销售记录等。“成人 AI”处理的对象，主要是那些对人类来说存在困难，但对机器来说却轻而易举的内容。
近年来，“成人 AI”在技术方面取得了巨大进步。过去，企业中的数据分析是普通人难以胜任的工作，通常需要一位称为“数据科学家（Data Scientist）”的数据分析专家来完成，这些数据分析专家在分析方法方面具有深厚的专业知识，并且熟练掌握专用工具。然而，随着技术的进步，这种情况正在发生翻天覆地的变化。随着一种新的分析工具的出现，它让我们不再需要“数据科学家”，哪怕完全不懂分析方法，我们也可以像熟练的数据科学家一样进行分析。
美国的 DataRobot 就是“数据科学家”的代表。DataRobot搭载多种数据分析算法，能够自动选择最合适的算法，并对其参数进行优化。
当然，不可否认的是，如果一个完全没有数据科学相关知识的人使用这一工具，则可能会出现一些比如分析数据偏差或者混合不同获取情况数据的低级错误。但是，如果具有一定的基础，那么通过使用这一工具，必然能够扩大原本门槛较高的数据分析的使用范围。
本次热潮的特点：“儿童AI”
“成人 AI”的使用由来已久，而“儿童 AI”是近几年才开始在实用层面上使用的。“儿童 AI”就是实现莫拉维克悖论中所说的以往机器难以从事的工作的 AI。
而此次 AI 热潮的最大特点是，通过深度学习等尖端机器学习的技术实现了“儿童 AI”。
“儿童 AI”使得各种以往被认为是只有人类才能完成的工作陆续得以实现。例如，在围棋中击败世界冠军的 AI、利用摄像头和传感器获得信息的自动驾驶汽车、用两条腿行走的机器人，以及能够自己构建室内地图打扫卫生的扫地机器人等，这些在以前是痴人说梦的事情都成为可能。
而且，机器和计算机的速度远超人类，还能24小时365天不休息连续工作，不会因为疲劳而失误，这一点也比人类具有优势。但是，机器却依然很难完成“叠衣服”等工作（图2）。总体来说，它就像是蹒跚学步的孩子，对其今后的进步空间，我们可以充满期待。
图2 目前机器很难完成的工作
此外，在融入新技术上，“成人 AI”和“儿童 AI”也有很大区别。就“成人 AI”而言，工具供应商会积极将新技术融入工具中，用户在不知情的情况下就会享受到最新技术带来的好处。
然而，要想熟练使用尖端技术，解决公司面临的问题，专家的参与是不可或缺的。
本文主要内容来自《图解人工智能大全》
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《图解人工智能大全》
作者：[日]古明地正俊、长谷佳明 著
《图解人工智能大全》由日本著名人工智能（AI）研究机构首席研究员和高级研究员撰写。作为AI 的入门读物，本书旨在以简单易懂的语言向专业人士和普通读者介绍AI 的基础、前沿的商务案例，以及AI 系统构筑的注意事项等相关知识。考虑到有些读者可能不具备相关的专业知识，本书使用了大量图片，以帮助读者理解文字内容。
本书适合所有对人工智能感兴趣的读者阅读，也可作为从事人工智能开发工作的入门书。
撰稿人：董春晖
责任编辑：母云红
审核人：李 军
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