4月12日，在义乌召开的2017世界电子商务大会上，有多家以人工智能为核心业务的初创公司对这个观点提出质疑，称尽管国内人工智能技术仍在初生阶段，但其在服务、策略、搜索、定价等具体领域的应用正在真实改变着零售业。
前些日子，去人类文明发祥地埃及转了一圈，不料想人类文明已临大敌——DeepMind又在搞事情了，完全靠左右互搏练出来的Alpha Zero，居然不顾人类心理阴影面积，碾压几千万张棋谱喂出来的前辈。
看起来，不仅人类经验已成废柴，连我们膜拜的大数据也将一无是处？正好相反，Alpha Zero的胜利，恰恰说明了数据在AI领域的唯一神性。现在，请把所有异端踩在脚下，来跟我一起念：
万物非主，唯有数据；
深度学习，数据使者！
什么是数据？其实就是一个二元组(x, y)：其中x是一次观测值，也就是“看到了什么”；而y是观测的标签，也就是“看到的是什么”。这两个要素，凑在一起才叫一条数据，缺一不可。举个例子，在语音识别中，x就是一段声音信号，y就是对应的文本；而在人脸识别中，x就是一副图片，y就是这个人的编号。
人们对数据唯一神性的认识，并非一帆风顺。在原始AI时代，由于计算能力的限制，纵有数据也无法处理，于是多神崇拜盛行：有人信算法，有人信专家，有人信穷举，也有人只信人品。直到本世纪，采用GPU的深度学习方案实用以后，我们才恍然大悟：原来数据里蕴藏着那么多的宝藏，只是过去我们无力挖掘罢了。现在看来，有充足(x, y)这样的数据是AI必要的物质基础。既然数据如此关键，聪明人肯定会问——能不能自动获得数据呢？对此，Alpha Zero给了我们一个并不意外的漂亮答案。
在围棋问题里，x是某局棋，而y就是这局棋的输赢。由于围棋的规则确定，任给一个x很容易算出y，于是机器就可以自动生产数据了。这揭示了无监督训练的一个本质要求：由观察x能够显着降低y的不确定性。对于围棋，x定了y也就定了，这简直太美妙了，三千万棋谱又算什么？我这儿要多少给你编多少！
自动生成的棋谱当然还得靠谱才行。就算你算力超过奥特曼，可是天天冥思苦想下图《环珠格格》中紫薇下出的弱智局面，也不过是浪费电罢了。这提出了自动生成数据的另一个要求：生成的数据p(x)分布，要跟真实分布尽量接近。对此，Alpha Zero是否考虑了，怎么解决的，我还没有仔细研究过。
AlphaZero的胜利，一靠数据至上的信仰，二靠围棋自生数据的特点。不过，不要以为在其他领域，也会被这样的馅饼砸到，因为能自生数据的任务并不常见。那么，有没有可能通过方法上的改进，大幅降低对数据的依赖性呢？有可能。对比一下人与AI视觉，会发现两者对数据的利用效率大为不同：有宝宝的可以留意，他们在画上见过一张卡通长颈鹿，到了动物园就能认出真的长颈鹿；而目前的AI要认长颈鹿，怎么也得看个几万张高清无码长颈鹿写真才行。
其实，从动物到人的上亿年进化中，视觉系统不断地被外界景象所刺激，也就在不断吸收数据和加强能力。妙就妙在，人类的视觉能力一则可以遗传，二则可以在不同任务上复用。想想也是，辨别纹理、线条，与认长颈鹿还是河马并无关系。那一张卡通图片的作用，只是告诉小孩子怎么拼出轮廓罢了。
这与“强AI“可能有些关系：深度神经网络的下面若干层，往往表达的是类似“线条、纹理”这样的初级信息，与高级语义的关系较弱。如果我们能把这些初级单元复用起来，AI就能够充分利用类似任务的数据，而不是撂爪就忘。这样一来，缺少数据的问题就大大缓解了。
人类的感知系统还有另一点令人困惑：别忘了在进化过程中，从来没人告诉一只猴子，眼前的哪个物体是鳄鱼。也就是说，人类的感知进化很可能是无监督的，这给了我们无限的希望，也让我们后背发凉。
先不扯那么远，仅就目前的AI来看，判断某项工作是不是会被机器替代，有一个大前提，和一个小前提：大前提，是可以获得足够的有效数据（能自动生成数据则无敌），也就是说机器有快速进化的基础；小前提，是人本身的进化过程没有见过大量的数据，也就是说人的起点并不高。
速记、客服这些与语音视觉相关的工作，满足大前提，不满足小前提。AI从这里起兵却遭遇劲旅——人类的视听系统可是上亿年的数据喂出来的啊！反而是股票操盘手、互联网数据分析师这些工作，迟早是AI的菜，人类并无还手之力——不信去测测基因，您有祖上遗传下来的炒股本能么？
还有什么工作容易被AI颠覆呢？考虑到“自动生成数据”这个关键，我冥思苦想以后，无奈地告诉大家，还真没准是编程。
机器自动写代码并不是个新问题，这叫做“归纳程序综合”（Inductive Program Synthesis，IPS）。IPS问题可以描述为：给定一组<输入，输出>数据对，自动产生一段代码，将这些给定的输入转换为给定的输出。传统的IPS方法，有点类似只能在4路小棋盘上的暴力搜索；可实际的编程任务，好比是19路大棋盘上的对局，还得靠万物灵长的程序猿来人肉搞定。
可如今天下大变，机器在19路围棋上已经碾压人类，凭什么编程就不行呢？机器人下棋，靠的是统计的方法和大量数据；而机器人编程，当然也要用机器学习替代暴力搜索。这里的关键，还是数据从哪里来。在这点上，Alpha Zero给了我们极大的启发。
如果在某些问题中，编程需求可以像围棋规则那样形式化表达。此时，给定一种输入，输出很容易确定，这就可以自动生成大量的测试数据。有了这些数据，后面无非就是算法进化的问题了。
所以，真正的难点，还在那个形式化的需求表达。目前这离我们有多远，我也说不清。设想一下，应该是在不同领域各个突破，分别制定表达方案。不过，编程领域的基础准备相当充分：那个叫Gitbub的网站，将是机器颠覆人类程序猿的大本营！从Github上的海量项目出发，分领域定义需求表达模式的话，后面的数据生成和编程模型训练，其进展恐怕比我们想象得要快得多。
现有的码农工作流程，可以分为沟通、设计、实现、调试、测试这几个步骤。某典型程序员随着年资变化，这几个步骤的时间占比大致是上图的样子。如果形式化脚本+自动编程成为现实，上图中的实现、测试、调试逐步骤就可以交给机器了。而沟通这一步，也将大大简化。
由于可能自动地生成数据，机器人编程解决复杂的任务恐怕是迟早的事儿。到了那一天，程序猿就要大幅减少，产品狗势力会进一步扩张：就算是不懂什么堆排序、B+树、CNN，只要用脚本把需求表达出来，一样能做出产品。不过，那时对产品狗的要求可高多了，得有真正的逻辑提炼和任务分解能力，就会吵个架、抢个功是远远不够的。
“遍身绮罗者，不是养蚕人。”亲爱的程序猿们，不要天真地以为你们创造了未来，未来就属于你们。狡兔死，走狗烹未必是机器自发的愿望，无奈编程这样高度形式化、数据可自生的任务，可能正是AI铁蹄首先要踏过的沃土。除了少量的高端码皇，广大码农码畜们只有尽早皈依大数据教，向高级产品狗快速进化，才能避免被淘汰的命运。
