那么还有一些事情，对于我们而言是非常容易的，可是人工智能处理起来依然比较困难。比如说理解幽默、比如联想能力、比如说漫画识别等等。这些方面上至老人下至三岁小孩，我们的水平都比人工智能高很多。比如我举一个例子，这是一个真实的事情，有一天我买东西，下了一个单，客服说一杯咖啡后，就会有人与我联系，害得我赶紧下楼买了一杯咖啡，很显然我做了一件十分搞笑的事情，我们正常人都能明白，但是机器就不知道幽默点在哪里。

这张图片，大家的第一反应就是一个头发花白的老人。可是如果我提示你，图片里面有字。我们都能很快地找出“长命百岁”来。

还有就是漫画识别，我们从来没有见过这张漫画。但是让我们认识陈佩斯。我从来没看过它的漫画，第一眼看见，我也知道它画的是是陈佩斯。但是机器怎样通过这张漫画识别呢？

这张画，显然和真实的陈佩斯还是差了很多的。这个方面也有很多人在研究，但是目前的水平还不尽如意。

所以为什么有的方面人工智能的水平能够轻松超过人类，但是有一些人类看来很简单的事情，机器却难以完成呢？我们来分析一下。像刚刚讲过的语音识别这些技术，我认为它之所以在人工智能领域里面能做，是因为“说得清”。这个说得清并不是指是别的材料说话很清楚，或者是通过什么数学公式能给它描述得清。这个“说得清”的意思是能够明确地定义。这里所说的定义，并不一定指形式化的定义，可以是举例、可以是假设等。比如说我们做猫狗等动物的识别，可以给出大量的动物照片，说这些是猫，这些是狗。可以很明确的用数据给出动物的“定义”。但是让机器理解幽默就很难了，我们很难去说清楚为什么这句话是幽默，幽默点在哪里。

结论：机器能做“说得清”的事情，不能做“说不清”的事情。

人工智能就是通过“定义”+算法，来求解问题。

这里面对于人工智能领域提炼出来一个原则就是，能说清楚的，能做；说不清楚的，至少现在还做不好。但是技术是在发展的。人工智能的发展就是由“说不清”变得“说得清”，也就涉及到了描述的问题和相应的算法求解的发展。比如说围棋，过去没找到方法，“说不清”，但是谷歌突然间有了这种方法，把围棋说得清了，计算机围棋问题也就解决了。也就是说能“定义”的就能求解。这个定义不是说简单的一个文字，一个形式化的东西。现在的人工智能就是一个“定义”再加上算法来求解问题。那么这些就是目前我们人工智能能够做的。

首先是能够定义，当然这个定义一定是以计算机能够理解的方式，并且有可以求解的算法。可以是形式化的定义比如说是什么定理，或特征定义，也可以是数据定义或者假设定义。比如这个东西很复杂，要限定条件，在假设下去求解。如何下定义，这是一件和复杂的事情。

三、当前行业中人工智能的应用 1. “猫”脸识别

我们结合具体的例子来看，比如我们做识别猫的应用，那么什么是猫？我们查了一下搜狗百科：”头圆、颜面部短，前肢五指，后肢四趾，趾端具锐利而弯曲的爪，爪能伸缩。夜行性。以伏击的方式猎捕其他动物，大多能攀缘上树。”，这个东西我们人能看懂，但是，我们自己识别猫的时候肯定不会按照这个去做。可能我们看到一个稀有的品种，或者是研究猫的专家会去研究这个定义。但是我们让计算机去做，这是不行的，按照这个定义来，肯定识别不出猫。那我们现在怎么定义？给些图片就行了，这就是现在大家做的。我给一大堆图片，告诉系统类似于这个的都是猫，类似于这些的肯定不是猫。这就是我们下的一个定义。加上机器学习算法，可能就能识别猫了。

2. 专家系统