昨天的热点在于阿里云小Ai挑战“我是歌手”，但我认为：最应该关注的是技术，就像AlphaGO一样。也许是阿里云的初衷，但从参加发布会记者的反馈看，技术讲的非常少。
我特地要了一份新闻稿仔细研读了一下：对于技术的介绍就只有：“小Ai基于神经网络、社会计算（social computing）、情绪感知技术。为了进行预测：小Ai “海补”了几百万首歌提升音乐品味和鉴赏能力，形成多维度评价，例如音高、能量、语谱、基频等，以及训练小Ai，对音频及受欢迎程度之间的关联性思维。小Ai从历史赛事和海量资料中寻找影响比赛结果的变量因子，比如歌曲、歌手、粉丝、现场氛围、网友讨论等维度，基于此构建的实时动态模型进行预测。” 我梳理出来的有关技术的叙述就是这些。
所谓神经网络，通过AlphaGO事件，我的理解大概就是判断局面，哪些地方落子了，哪些地方可以落子。对于小Ai是什么呢？大概应该是音高、能量、语谱、基频等，也就是小Ai对音乐理解。难吗？AlphaGO难在树宽和树深，我理解就是计算深度，好的棋手计算50步以上，各种复杂变化。AlphaGO如果采用暴力计算，即便是云集群的计算，也是力所不及的，所以就涉及了另外一项技术：蒙特卡洛算法。其实，也好理解，就是这个算法决定算什么，不算什么。小Ai需要蒙特卡洛算法吗？
阿里云没说。我猜测不用。因为对于一个演唱进行音高、能量、语谱、基频等多维度评价，能有多少个维度，所谓树宽。涉及到深度计算吗？没有吧。小Ai难在哪儿？阿里云没多说，我也想不出来。
再说所谓“洞察人心”。落实到技术上就是所谓“歌曲、歌手、粉丝、现场氛围、网友讨论”等维度，从历史赛事和海量资料中寻找影响比赛结果的变量因子。对此，我关心数据量能够有多大。如果是电视机6亿听众，他们在社交媒体的互动，这个数据还是很大。但，且慢！“我是歌手”不是电视机6亿听众参与打分（从超级女声，李宇春之后，就禁止投票了，原因，你懂的……），即便是现场观众打分，其实，样本量也是相对比较小的。阿里云不是也说吗：“小Ai的学习速度是人类的1万倍，人类需要10万小时成为某一领域的专家，小Ai只需要10小时。”区区现场几百个听众，50个评委，算什么啊。我觉得对于机器来说，这都不是事儿。对吗？
好了。说说，实时动态模型吧！
阿里云没有说。我猜测就是：基于两个维度的一个模型。好了！果真如此，我真不知道有什么难的。人工智能体现在哪里？
既然搞不懂这些，我真的不知道在其他领域，该技术有什么现象的空间。
不是苛求阿里云。作为BAT，如日中天的A，应该有更高的标准。论名气、资金、技术，已经过了追求“眼球”的阶段了。展示实力才是最重要的。我认为如果不是炒作，就应该全程参与，把这个过程作为一个“演练”和“测试”，展示技术的神奇和进步，顺便普及一下技术。这是我希望看到的。当然，AlphaGO也没有普及技术。技术不是谷歌普及的，是社会、专家们说的，对不对，谷歌没说。
我觉得，阿里云似乎更热衷于“容祖儿、黄致列、徐佳莹纷纷好奇的人工智能是什么鬼？”，此外，还看到“我是歌手”总导演和小Ai之父的合影，还有名星作陪，这是个秀吗？
如果是个大Party就算了。要展示人工智能技术的神奇，是不是让名星走开些，会好一些吧！
也许阿里云小Ai就是个秀，所谓人工智能、技术也许真的就是配角。不会吧！
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