DeepMind已经超越了人类的思维在Go板。 沃森已经粉碎了美国的琐事神在Jeopardy。 但是要求DeepMind玩Monopoly或Watson来玩家庭暴动，他们甚至不知道从哪里开始。 因为这些赢咖4引擎没有专门设计来玩这些游戏，并且不够聪明，无法自己去找出它们，他们会给出无意义的答案。 他们会斗争很大，人类会超越他们 - 很多。
如果这些机器是如此聪明，为什么他们失败的日常人，更不用说天才级的战略家，认为理所当然？为什么一个知名的Twitter赢咖4不能被人称为赢咖4，聪明到足以阻止自己呕吐？
事实是，没有人类提供的上下文，没有现有的AI技术可以掌握即使最简单的挑战。只要是这种情况，今天的AI版本实际上不是“聪明”，不会是我们的任何业务或社会问题的银弹。声称作为一个企业或报告作为一个记者是适得其反和误导。
那么我们的意思是什么呢？ DeepMind花了几年时间玩Go，Watson有了Jeopardy的上下文，已经提供了terabytes的琐事和自然语言的例子来帮助解码节目的回答问题格式。这只是因为这种人类手持和“训练”，这些机器能够提供这样主导的表演。即使是一个看似简单的赢咖4平台，像x.ai的会议安排助手花了好几年时间学习会议安排的上下文，以达到消费者可接受的能力水平。
没有上下文的AI是奇点。由于我们还没有实现这一点，所以期望AI开发自己的智能可能是不公平的。事实上，我们对AI技术的希望，恐惧和期望太高了。当给定适当的上下文并且旨在解决诸如如何玩游戏或打击网络犯罪等具体问题时，这些技术的确可以推动有意义的创新。例如，为赢咖4注册汽车供电的软件将成为这些突破之一。像Siri，Alexa或Google Home这样的Cuter技术虽然方便，却不能真正解决任何全球性问题，并且仍然包含许多消费者相当大的经济障碍。
越来越多的人称为“赢咖4”，无论是在科技行业还是在媒体，都比智能更加人为。每个人都谈论它，没有人同意它的实际意思。这导致了一个问题：什么是“AI”？也许问题应该是：什么问题是新技术试图解决？最终这些技术被称为什么都不重要;重要的是他们是否能改善生活和执行任务广告。
该行业继续构建和实验复杂的神经网络，机器学习系统，甚至问题回答引擎，如沃森，因为他们是有趣和有趣的，他们提高我们对大型AI追求的理解。当然，所有这些AI相邻的技术都有可能显着改变任何行业。考虑到基于AI的初创企业如何能够确保风险投资，人们很容易想象AI正在对企业和人们的生活进行彻底的革命性变革。但是有了这么多的AI项目，专注于相对无害的赢咖4平台，如照片识别或黑色星期五的洞察，甚至仍然短缺，这也不奇怪，类别已经接近泡沫状态。
在不久的将来，AI将真正智能，能够无上下文地操作。这将更像是着名的恐惧Skynet - 然后我们将有一整套其他的问题，担心，如人类的灭绝（如比尔盖茨和伊隆马斯克恐惧）。但是现在，无论我们如何被媒体对AI和马斯克对盖茨和马斯克的着作的煽情性解释认为，现有的技术不够先进，不足以自己掌握简单的任务，更不用说对人类构成生存威胁。
但作为一个乐观主义者和现实主义者，我更加喜欢这个空间中的相关技术，它以一种特定的背景和问题开发，这是目前有意义的创新的驱动力。这些技术（如机器学习，自然语言处理和认知计算）虽然还不是“赢咖4”，但已经导致了从医疗保健，交通到金融和营销等行业的巨大破坏。这种区分似乎微不足道，但事实上是至关重要的。如果技术行业明智地使用术语，并且对消费者现实的赢咖4能够真正实现的话，那么技术行业将仅能够对AI的承诺设定现实的期望。
