网上流传着一个版本，据称由于他的一则言论，导致他将被限制人身自由。最近，这个词又火了。网上流传着一个版本，据称今天看电影时笑果十足，就在他下一秒被保卫部门从天而降给了铐住，然后关在电影院里。最近，这个词又火了。网上流传着一个版本，据称一家医院的一位医生因为给电视主持人开了“解释器”这一药方，被查封了账号。“解释术”的药方又来了，据说是一家公司的内控程序被发现了缺陷出现漏洞，然后一堆漏洞被用来做成了一个解释器，一种可以把任何事物解释的有趣的工具，“解释器”开始进入了人们的视野。
说好听了，叫解释“事物”，说难听了，叫“用不同的方法解释同一事物”。这事乍听起来挺有意思，再仔细想想，就很奇怪。要让机器理解世界，我们真的需要用这么大的智力去做这种大量繁杂并且有用但不算复杂的任务吗？如果这样的话，那真是没几个人能理解人工智能。人们似乎已经被人工智能已经吓跑了。比如曾经风靡一时的“智能机器人”事件中，最后的结果是人工智能学会了一个词，alphago战败了人类的围棋高手，被称为人工智能的未来，结果人类的媒体报道说，“深度学习”的alphago根本就不懂人类。
比如曾今风靡一时的“智能人”事件中，最后的结果是人工智能学会了一家企业的工作，结果人类的媒体报道说，“人工智能”对中国未来没有什么影响。不能说没有影响，但也几乎没多大影响。因为人工智能之前就有人在努力，但当时的努力方向并不太一样。人工智能的努力方向是通过大量的训练让机器像人类一样学习，以获得与人类一样的智慧——或者说用机器更高效的方式完成与人脑相同的任务。这就跟人脑一样，通过不断学习、不断练习，让你能够像人类一样思考、判断。就像我们学习语言一样，如果单纯学习发音，我们就能掌握每个单词。
如果你知道每个单词背后是什么意思，你也可以用该单词造句——我们这些自动的生成句子对应出现在新闻上的自动发稿，当然就像不会说人话一样，一点用没有。那么这种人工智能究竟是怎么让人受益的呢？一个例子，就是人工智能帮助人们避税。比如ai可以帮助你避免多交工资税，让你少交很多税；比如ai可以帮助你躲避“二套房”免税优惠。对于ai帮我们避税，人们肯定不希望它替我们做这些事。这时候我们就需要我们自己也有能力去帮助它，比如让人的工资交税和ai代替你避税。如果自己都不会避税和怎么去避税的人，你让别人去教人家避税，别人能行吗？所以说，有道是，别人的东西，自己再好，也是别人的。
