AI技術(shù)不過是一個(gè)輔助性工具，并不是事情全部，百行百業(yè)通過利用AI技術(shù)提升自身的生產(chǎn)效率無可厚非，值得提倡。但我們也不能過于依賴AI，不能想當(dāng)然把什么事都交給AI，AI的作用畢竟還是很有限，哪些工作適合AI，哪些工作不適合AI，要做甄別，不然到頭來，向AI技術(shù)上的投資很可能是竹籃打水一場(chǎng)空。

要說現(xiàn)在什么技術(shù)最熱門，非人工智能莫屬。僅中國(guó)人工智能企業(yè)已過千家，去年這個(gè)時(shí)候才592家，包括所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里、百度、騰訊、京東等都提出了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，有的還成立了人工智能研究院，真金白銀的投入。其它行業(yè)企業(yè)展開人工智能研究的也有不少，都希望借人工智能的快車，為自己的業(yè)務(wù)發(fā)展加把勁。的確，人工智能(后面簡(jiǎn)稱AI)雖說是一門技術(shù)，可應(yīng)用領(lǐng)域卻極其廣泛，試想下現(xiàn)在哪個(gè)行業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)能離開人，AI技術(shù)本質(zhì)上就是用機(jī)器來代替人工來完成某些工作，從而提高工作效率。

人的大腦思維能力很強(qiáng)，但是直接計(jì)算能力卻很弱，比如若人腦來算1+2+3+… …1000可能要算幾分鐘，但計(jì)算機(jī)卻瞬間可以完成，只要告訴它運(yùn)算的規(guī)則，人腦來算其實(shí)也是按照運(yùn)算的規(guī)則來計(jì)算的。當(dāng)然，并不是所有的事物都有規(guī)律可循，要不斷學(xué)習(xí)和尋找更多的規(guī)則樣本，人腦的學(xué)習(xí)能力和推斷能力是機(jī)器所不具備的，這正是AI技術(shù)研究的方向，意圖通過AI技術(shù)來完成機(jī)器學(xué)習(xí)，從而模仿人的大腦，盡可能地接近大腦的思維去分析事物。

人的大腦并不是生來就會(huì)學(xué)習(xí)的，從出生開始，人的大腦就開始接受各種各樣的事物，并在不斷地認(rèn)知和學(xué)習(xí)，從而讓大腦越來越聰明，每個(gè)人的大腦都不同，相信絕大多數(shù)的普通人大腦都沒法和愛因斯坦的大腦相比，個(gè)體的差距其實(shí)是蠻大的，這就是接受和學(xué)習(xí)的方法不同造成的結(jié)果。對(duì)于機(jī)器，通過不同的AI技術(shù)讓機(jī)器去學(xué)習(xí)，得到的學(xué)習(xí)效果也不同，就是研究AI技術(shù)的意義了，誰能讓機(jī)器學(xué)習(xí)的更好，誰的AI技術(shù)就牛。在我們的人類世界里有科學(xué)家、有發(fā)明家、有工程師也有教師等等，百行百業(yè)里都有各種技術(shù)專家和牛人，沒有一個(gè)人能成為所有領(lǐng)域里的牛人，因?yàn)槿说木κ怯邢薜模總€(gè)人所經(jīng)歷的事情也是因人而異的，這就使得AI技術(shù)要和百行百業(yè)融合，造就每個(gè)行業(yè)里的AI機(jī)器人。

交通工具來講，從汽車、火車、飛機(jī)到超級(jí)火車，人們不斷追求著速度越高的交通工具，同樣，人們也渴望通過AI技術(shù)來提升工作效率，這就是促使AI技術(shù)迅速走紅的原因。其實(shí)，AI技術(shù)提出的很早，幾十年前計(jì)算機(jī)出現(xiàn)時(shí)，就有人提出AI，但并沒有得到人們的關(guān)注，原因在于那時(shí)的機(jī)器計(jì)算能力很弱，AI需要大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算，而現(xiàn)在即便單臺(tái)機(jī)器的計(jì)算能力不高，還可以通過網(wǎng)絡(luò)集群，將很多臺(tái)機(jī)器連接到一起，同時(shí)運(yùn)算，那這樣的計(jì)算能力就非常強(qiáng)大了。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等這些新技術(shù)為AI技術(shù)的發(fā)展提供了土壤，要不是這些技術(shù)的出現(xiàn)，AI仍然不會(huì)得到人們的青睞。

現(xiàn)在，AI技術(shù)火了，真的火了。科技企業(yè)，無論哪場(chǎng)新品發(fā)布會(huì)、哪個(gè)研討論壇、哪個(gè)技術(shù)的巡展，不拿出點(diǎn)AI概念的東西就落伍了，這也是當(dāng)前AI火爆的原因。不過，冷靜下來觀瞧，你會(huì)發(fā)現(xiàn)真正落地的產(chǎn)品還比較少，大家更多的還是處于炒作階段。我們看到了百度機(jī)器人小度，走進(jìn)百度大廈就能在明顯的位置看到它，我們看到了京東的機(jī)器人，騰訊的機(jī)器人等等，它們都在一定程度上具備了學(xué)習(xí)的能力，可以完成一部分簡(jiǎn)單的指令性工作，但和人的大腦相比，還是有一定差距，這也是要在AI技術(shù)上仍需不斷投入的原因。在AI技術(shù)上做投入，更看重的是AI的未來。

最熱的東西總是會(huì)有一些泡沫產(chǎn)生，AI技術(shù)也不例外，就像這兩年的共享單車，一時(shí)間出現(xiàn)了上百家的單車公司，很快大部分單車都消亡了，只留下少數(shù)幾個(gè)公司，瓜分大部分市場(chǎng)，AI技術(shù)也要經(jīng)歷這樣的過程，任何的投入都是需要有回報(bào)的，AI是一個(gè)投資周期長(zhǎng)，回報(bào)風(fēng)險(xiǎn)高的技術(shù)。所以，很多短跑者就要被落下，最終被淘汰，就看誰能堅(jiān)持到最后，無論是資金層面，還是技術(shù)積累方面都要堅(jiān)持下去才行。

曾有不少科技巨擎大談AI取代人類的事情，以現(xiàn)有的AI技術(shù)儲(chǔ)備，取代人類是天方夜譚。只能說，在某些方面，AI利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算和記憶能力，可以取代人類，取代部分人的工作，但是要讓AI來代替人來學(xué)習(xí)，很難，至少現(xiàn)在短期內(nèi)還看不到這樣的AI技術(shù)。其實(shí)道理很簡(jiǎn)單，我們現(xiàn)在對(duì)人的大腦內(nèi)部如何學(xué)習(xí)和運(yùn)轉(zhuǎn)仍是一個(gè)迷，這個(gè)不研究清楚，就無法利用AI技術(shù)去模仿人的大腦，那些利用大量數(shù)據(jù)，反復(fù)認(rèn)知學(xué)習(xí)，其實(shí)是讓機(jī)器逐漸形成一定規(guī)則，然后就可以按照既定規(guī)則來完成后續(xù)的工作，若一旦數(shù)據(jù)有變化，機(jī)器并不識(shí)別，立即就不會(huì)繼續(xù)工作了。當(dāng)我們搞清楚大腦是如何學(xué)習(xí)和運(yùn)轉(zhuǎn)的，并通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)，自然我們也就知道如何來控制這些AI機(jī)器人，不會(huì)出現(xiàn)教會(huì)徒弟，餓死師傅的情況。那些擔(dān)憂AI技術(shù)會(huì)完全取代人類，甚至?xí)麥缛祟惖南敕峙轮辉诳苹闷锊庞?，現(xiàn)在討論這個(gè)命題實(shí)在太早，未來誰也無法預(yù)知。

AI技術(shù)不過是一個(gè)輔助性工具，并不是事情全部，百行百業(yè)通過利用AI技術(shù)提升自身的生產(chǎn)效率無可厚非，值得提倡。但我們也不能過于依賴AI，不能想當(dāng)然把什么事都交給AI，AI的作用畢竟還是很有限，哪些工作適合AI，哪些工作不適合AI，要做甄別，不然到頭來，向AI技術(shù)上的投資很可能是竹籃打水一場(chǎng)空。另外，并不是誰都有實(shí)力做AI的，要有雄厚的資金支撐，這是一場(chǎng)馬拉松式的長(zhǎng)跑，很可能投資短期無法收回，創(chuàng)業(yè)型的企業(yè)進(jìn)入AI要慎重，雖現(xiàn)在AI是受投資資金的青睞，是眾人眼里的香餑餑，可一旦短期內(nèi)收不到回報(bào)，就會(huì)陷入泥潭、無法自拔。