越来越多好莱坞大片和媒体报道给 AI 加上光环，或是更加妖魔化。就 AI 是否会抢走人类的工作、甚至毁灭人类的话题，我们已经讨论很久了。

但在数学家和经济学家眼里，人工智能的本质相当简单。

2011 年诺贝尔经济奖获奖者 Thomas J. Sargent，最近出席了由厚益控股和《财经》杂志联合主办的世界科技创新论坛。在现场演讲的时候，他表示：

人工智能其实就是统计学，只不过用了很华丽的辞藻。它其实就是统计学。很多公式都非常老，但是所有的人工智能都是利用统计学来解决问题的。

不论是多先进、多准确的语音识别或人脸识别技术，它的内核都离不开统计学和数学。

Sargent 表示，如果你去学人工智能课程，你会发现它其实就是将不同统计方法组合起来再运行；而数学底层的最小二乘回归法，其实就是人工智能最基层的组成部分。这之间本就有着千丝万缕的关联。

而人工智能和统计学，在解决问题的时候也有着相似的思维模式。

在工程学、物理学、经济学等应用学科里，研究人员往往会建立模型去模拟现实世界的运作。他们希望用一系列的等式去解释平时观察到的现实现象，并通过微调参数和模式，最终使所得的数据尽可能接近现实。Sargent 称这种做法是在「模拟上帝」。

在写参数、模拟的过程中，我们在假装是上帝产生了这些数据，我们尽量想接近这个准确度……我们扮演的是上帝的角色。

从本质上来讲，Sargent 认为人工智能算不上是什么科学领域的新突破。

他在论坛现场解释表示，人工智能其实是基于统计学近二三十年的进步，是站在了「巨人的肩膀」之上；而另外由于物理学和统计力学等领域的发展，带来了计算机运算速度的提升，才有了这个领域带来的突破。听起来就像是统计学的「加速版」。

在论坛之外的一个补充采访中，极客公园向 Sargent 提问：

有观点认为，机器人可以通过大量的计算变得像人类一样聪明，甚至具备独立思维，你相信吗？

Sargent 给出的答案是不。

在他看来，人工智能的确是解决问题的好帮手，计算机也确实非常擅长计算，但计算所得的东西是需要人来组织和分析的。以让李世石、柯洁等人类棋手头疼的 Alpha Go 为例，这种成功的人工智能应用背后，其实更多是科学家在思考和设置教学内容。

人工智能是由机器和人分饰两角的，非常有趣……它更像是一条帮助工作的快捷方式，但这条路径需要很多聪明人投入到基层运算中。

受今天人类科技进步的启发，Sargent 认为，未来任何新领域的开创和突破都需要专家和通才一起合作，技术领域的融合和互相促进非常重要。而企业甚至是国家的运转也是同样道理。

年轻人，苹果电脑等你们活到我这个年纪就进博物馆了。技术发展太快了，以后将会给人们带来很多财富。