而且，Alice 和 Bob 根本就没有发明新的语言，因为他们还是在用“i”、“balls”、“the” 等英文单词沟通，只是创造了一种新的表达方式而已。

而且他们“发明”的新语言，atv，人类真的听不懂吗？

再看一遍它们的对话：

Bob: I can i i everything else

Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to

Bob: you i everything else

Alice: balls have a ball to me to me to me to me to me to me to me to me

如果你明白了前面描述的试验目的，很容易就能明白它们的套路。句法的确是乱的，但一句话里 to me 重复的越多，这个东西对它的意义越大（权重越高）。

翻译过来就是：

Bob：我可以我任何其他（其他任何东西都可以给你）

Alice：球有0对我对我对我对我对我对我对我对我（我没有球，球对我特别特别特别特别特别特别特别特别重要）

Bob：你我任何其他（你可以拿走其他任何东西）

Alice：球有球对我对我对我对我对我对我对我对我（我要球，球对我特别特别特别特别特别特别特别特别重要）

难理解吗？

而且根本不是在谈判，就是很普通的表达而已。不给就吵嘛……

Facebook并没有“关掉”这个系统，而是重新设定了正确的激励，修正了机器人的行为，让机器人用标准的英文语法来进行交流。修正的原因也不是因为害怕 AI 失控——他们的目标是让机器人和人聊天（提高和人聊天的技巧）。两个聊天机器人聊天根本没有意义。

GAN 这个东西，苹果曾经用它搭建了一个系统，让它自动合成足以以假乱真的图片。但设计的目的并非欺骗人，而是为学界和业界的其他研究者带来帮助。因为训练神经网络需要大量的图片，但世界上已有的、已标记的图片数据库也就那么多，苹果的这项研究，能自动创建带标记的、能被用来训练的图片，解了大家燃眉之急。

今年二月，我介绍过 Google 本部的人工智能团队 Google Brain 做的另外一个实验：同样用 GAN，他们训练了三个机器人 Alice、Bob 和 Eve，让 Alice 和 Bob 俩人从零开始琢磨出一个加密方法，让 Eve 来猜。这三个网络的加密学知识都是 0，但随着训练次数越来越多，Alice 和 Bob 默契越来越好，Eve 也破解不了。

——这才是发明了人类都不懂的语言。可也没看见 Google 着急啊。

人工智能能够帮助人类做很多事情。比如图像识别技术就被投入到图片搜索引擎中。当你在搜索引擎里搜索关键词，选择图片，才能找到符合描述的照片。

再比如语音识别和自然语言理解技术。当你和 Siri、Alexa 说话的时候，它们才能比较准确地理解你的意图。

从神经网络技术的发展程度来看，人工智能的确很厉害了。但我可以告诉你的是：图像识别、语言理解准确度上能做到现在这么高，完全是因为人类编程调优的结果。

它既不知道自己是谁，也不知道自己在哪儿，更不知道自己在干什么。