首先要明確，人工智慧，是人類開發出來的。雖然在圍棋中，它碾壓了人類，但是，要清楚的認識這是人類智慧的產物，這足以讓我們自豪。現在，之前大熱的阿爾法狗已宣佈從圍棋退役，它留下的智慧會供人類重新認識圍棋，使人類登上更高峰。

人類還能開發出更多高科技的產品，用來改善我們的生活。人工智慧的產物雖然看起來擁有比人類大的多的能力，但我們更應該把它看作是人類的智慧，是為人類服務的，而不是片面認為它能打敗人類。

計算層面人類肯定是比不上AI了，從當年深藍國際象棋第一，到現在的阿爾法狗圍棋的第一，本質都是計算領域。而人類更擅長的是創造性，是意識層面上的事。

技術的發展將先於應用層面，但認知層技術仍存在瓶 頸需要突破:相比應用場景層面的發展，基礎應用層的技術將會是 AI中較早發展的部分。不過，從AI整體發展階段來 講，我們認為AI仍處於早期，雖然語音識別、計算機 視覺等感知層的技術目前已經取得了一定成就，但語 義識別等認知層的技術仍不甚完善。具體來講，語義識別由於受到上下文語境、背景知識 甚至是情緒表達的影響，其識別準確率並不很高。這 就導致它沒辦法被應用於更廣泛、要求更精細的場 景。對於To C的場景來說，它也很難十分精準地匹配 使用者需求，導致像Siri這樣的語音助手難以發揮更大的 作用。即使是像計算機視覺這樣的感知層技術也存在發展不 均衡的問題。其在深度學習理論出現後得到了大的突 破，但目前僅人臉識別、OCR識別較為成熟，物體識 別、場景識別仍在技術攻關中。在對動態影片影像識 別或光線遮擋問題較嚴重的情況下，技術仍存在瓶頸。此外，資料標註目前仍大量依靠人力完成，一旦深度 學習等演算法能夠反過來與之相結合，無疑將大大提高 資料標註的效率與準確度，將會從基礎設施的層面上 對整個AI行業的發展有極大的推動作用。

因此AI在以上領域雖然取得了突破性進展，但還無法超越人類，也需要在人類的幫助下，完成進化，替代人類做機械性的勞動！