快被人工智能（AI）这几个字烦死了。创业项目简直是热门词汇的集中营，不贴「智能」、「AI」这两个标签，就好像项目缺乏了氧气，难以呼吸。
我内心模拟了一下投资人在看了几千份带有「智能」字眼的商业计划书的感觉，大概会吐。在这些「智能、智能、智能」个不停的项目里，哪些才是真正可以应用「人工智能」这么未来导向的技术呢？
不要慌，AI 并非万能
事物发展要遵循规律。尽管技术上迎来「寒武纪大爆发」是可能的，只不过，绕不过去的坎始终会绕不过去。别看 AlphaGo 把柯洁都战哭了，人工智能真的要形成消费洞察与决策，依然有很长的道路要走。
毕竟，在理论的模型，依然是由人类喂给机器的情况下，机器的认知能力，不会超越这个理论框架——机器厉害的是，不会疲劳，可以暴力穷举。而人在做这种重复性劳动时，优势不够明显。
换言之，现在人类不知道如何解释的问题，机器也依然不能解释。如果没有理论证明了 A 变量与 B 变量之间所存在的 C 关系，机器也只能是告诉我们数据上的变化，这背后最重要的 C，却是机器所看不到的。
另外，尽管由于智能手机的流行，基于移动网络的服务逐步流行，人们产生的各类数据不断被采集、保存，然而数据量依然不够大，而各个网络服务的数据，以商业体的自私天性，是不会有公司愿意共享出来的。所谓大数据，不过是「大公司通过种种方式所搜集的数据」。
能理解香蕉的猴子
以上只不过论证一个问题，即是「机器无法理解隐性、没有被数据化的知识。」只要依然存在不能被数据化的知识，那么人工智能就不能完全取代人类的作用。
而基于这个问题，则可以产生另外一个有趣推论：机器人可以理解显性知识，而且在规则明朗的情况下，它可以产生媲美人类智力的活动。这可以归纳出简单的公式。
显性数据 + 显性规则 + 人工智能 = 媲美、甚至超越人类的智力活动。
比如人工智能可以说是大获全胜的围棋领域。这并不意外，因为围棋的所有知识都是显性的，无论是过去经典棋局还是游戏规则，这符合上面那个公式。
最近也有文章说德州扑克也将被 AI 攻陷。这不意外，再次套用以上公式，游戏、体育都符合「显性数据」、「显性规则」这两个条件。而在这样的情况下， 不知疲倦、不会被情绪所影响、只追求胜率的人工智能，当然是职业玩家、体育选手的劲敌。
或者这么说，AI 是能理解香蕉的猴子。
怕什么，最好的陪练来了
这也开启了另外一个可能性，大话先放在前头：人工智能是人类历史上最好的陪练。
为什么历史上存在那些精彩对战？为什么天才经常产生于动荡的时代？
外部动力：在外部压力大的情况下，人的潜能往往得到更好的发挥。动荡的年代，既产生灾难，也产生天才。因为，在这样的年代，人类学习与交流的意愿最强。春秋战国出现的的大量思想家奠定了中国传统文化根基，二次世界大战让军事科技飞速发展之余，也是物理学、化学等科学科目进步最快的一个时期。
同级竞争：精彩的竞技，往往需要参与者拥有同样的高水准才可能产生。历史名局往往来自两个同样顶尖的高手相互对战，就如西门吹雪战叶孤城。天才往往诞生于周围也是天才的环境中。他们相互学习，相互合作，也相互竞争，结果是共同提高了水平。反之，如果同级竞争的人不够强，那么在一段时间内，就容易出现大家的水平提高不够快，也不够高的情况。
在体育竞技的世界里，比赛要好看才能保持观众的热情。而好看的比赛，取决于参赛者本身的水平。比如说，CBA 的比赛一定不如 NBA 好看，因为中国篮球队的竞技水平整体不如 NBA。
所以，如果用人工智能作为体育选手、游戏选手的陪练，那么是否就可以令选手们一直保持竞技的高水准？如果整体选手们的竞技水平一直是高水准，那么比赛显然就会变得好看了。
原因就是，人工智能在任何游戏、体育领域所具备的压倒性优势。如果它作为所有选手的陪练，那么就会产生巨大的外部动力，让体育选手们努力提高自己的水平。而不再是，只要比其他人优胜一点点就可以。
换言之，在人工智能面前，人类选手都是渣，而为了挑战人工智能，人类选手将想尽办法来赢取最终的胜利。
另外，因为人工智能的水准很高，如通过了人工智能陪练的人类选手，水平也不会太差，所谓名师出高徒就是如此。在整体人类选手水平在进步的情况下，体育比赛的场面，想必会变得好看。
在依然含有大量隐性知识的消费领域，人工智能要实际应用，可能还有一段距离；但在知识完全显性的体育领域，人工智能的应用，应该不会太远。而是否真的会出现这样的陪练呢？一起想一想？