让我们回到现实中来。朱莉娅到底是什么？水谷有极限，是因为那时史蒂夫·沃斯维克的时间有限，无法回答别人可能向他的机器人提出的所有问题。朱莉娅的极限在哪里？如果我们再给她看几亿部电影，她会变得更加真实、更像人类吗?
我与计算机语言处理方面的权威托马斯·米科洛夫（Tomas Mikolov）讨论了这些问题。在攻读博士学位期间，托马斯发明了一种递归神经网络模型，它是科学家创造朱莉娅和托尔斯泰机器人的基础。接着他来到谷歌工作，创造了Word2vec词语表示算法。Word2vec应用广泛，从网络搜索到翻译，无所不包。几乎所有关于神经网络生成语言的研究都滥觞于托马斯的研究。
托马斯对这些方法的理解让他对朱莉娅这样的机器人产生了怀疑。他不认为朱莉娅是朝着他眼中的人工智能目标迈出的重要一步。他告诉我：“这些网络主要做的是重复利用数据库中的句子，通过聚类实现一些有限的归纳。”这些句子原本就是人写的，电脑只是对它们做点细微改变后再将它们重复出来而已。
同样的批评也适用于托尔斯泰机器人。那些吸引我眼球的奇文瑰句不过是将托尔斯泰的丰富语言稍加改头换面、重新组合罢了。它时不时能够冒出一个托尔斯泰最初没有用写过的佳句，但托马斯在自己所做的分析中直言不讳地指出：“如果你手动挑选算法生成的输出，这些文本读起来可能非常优雅动听，甚至‘智能’，但这完全是假象。”
我同意托马斯的说法，亚历克斯的托尔斯泰虽然有趣，但它是个冒牌货。
被算法操控的生活OUTNUMBERED
198