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1 # 東方林語
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2 # 四葉分享
人工智慧呢無處不在你看vivo手機。最近出了個人工智慧款。關於這條吸引了好多業內人士來懟我，我也說咯，我也不太確定它是不是拍照功能貼上了人工智慧的標籤，感興趣的大家自己去搜一下。所以----原答案我修改了，我的意思是即便是我們談手機拍照人臉識別功能，它雖然也算人工智慧，但既然大多數手機都具備這種功能了，那麼又有什麼理由值得作為核心賣點的呢？（vivo的粉可能又要來懟我-(￢∀￢)σ）還有那個淘寶上現在賣那些翻譯機，nlp這是人工智慧研究的主要方向之一，我當然知道，但是同樣的功能，谷歌翻譯、百度翻譯手機app也能做到，其他廠商自家的機器翻譯做得並不如這二者好，卻非要做成硬體來賣，真的是人工智慧的突破嗎？還是蹭著熱點賣產品呢？這些產品真的具有核心競爭力嗎？同樣的價格買個文曲星，或者商務通，你要說它們智慧我也無法可說。
最後我還是覺得，現在什麼都能叫做人工智慧，怎麼定義是商家說了算，而不是科學家說了算。
所以你在媒體上看到的人工智慧，跟科學家論文裡面看到的人工智慧不是一回事。前者是媒體熱點，是產品，是商業概念。後者是學術熱點，是科技研究，是課題，在美中國人工智慧是一個科技概念。但是在國內，人工智慧根本就不是一個科技概念啊，那它是什麼呢？他是一個商業概念。
那什麼叫做玩概念呢？
什麼又叫做蹭熱點呢？
有熱點，大家就喜歡蹭，就是這麼簡單。
有些“愛國者導彈”又來懟我說我黑祖國母親，真心沒有，我愛她愛得和你我他一樣的深沉。
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3 # 吳修軍
人工智慧第一代：知識，1956年提出人工智慧概念，用知識規則解決問題。
人工智慧第二代：資料，alphago問世迎來了深度學習為基礎的大資料時代，AI+金融，AI+安防，AI+醫療，AI+汽車，AI+製造等都是基於資料，同時各種瓶頸問題也接踵而至，安全性，可靠性，追溯性等等。
人工智慧第三代：知識+資料，人工智慧四大要素知識，資料，算力，演算法。以算力演算法為基礎，構建知識驅動加資料驅動，將是現在和未來的的方向。智慧體產品AI CODER就是就是知識加資料驅動的典型智慧體。
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4 # 23號夢想家藝術空間
我們玩的智慧手機，我們的上一代上一代上一代，他們可能都沒有見過，更別如何去玩？人工智慧也會讓我們的上一代，或者我們這一代也沒有見過，也不知道如何去玩，但是伴隨她普及的這一代，卻人人都熟悉，人人都會玩，就像我們的遊戲直播，小孩很小很小都會玩，不是他越來越看不懂了，而是一代一代人在被淘汰
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5 # 二呆呆
全民人工智慧化熱潮，實際上真正能做相關研究和有目的的探索的企業和機構感覺真的不多 以一次面試為例 面試服務端研發崗位，提了一句對人工智慧方向感興趣，面試官表示他們也在招人工智慧方向的團隊。結果一問要解決什麼問題，期望有什麼結果，具體方向是什麼，完全不知道，只是先招人… 我：………打擾了，告辭 為什麼感覺人工智慧方向更像噱頭，大量的人工智慧培訓班（要產出什麼？調參俠？）更像割韭菜，市面上出現的有成果的…
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6 # 評科技前沿
人工智慧這兩年的發展方向的確比較混亂，但仔細想一下，還是可以理解的。
從工業4.0概念提出開始，無論自動化還是人工智慧方向均受到了資本的廣泛關注，而大量行業外資本在短期內注入造成了行業內發展方向混亂。
任何一個行業的興起都會經歷這一步，這種情況也變相證明了現在人工智慧行業的市場關注度很高。大量爆發之後肯定會有一部分企業、專案會淘汰掉，但留下的將重新整合，從而讓人工智慧行業真正的健全起來。
混亂是短期的，沒有必要過於擔心，
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7 # 天明月羽
人工智慧增長的速度是呈指數級的！
打個比方：就像一架飛機起飛，它從工廠移動到跑道，加速時你看得到，起飛時你看得到，起飛後你看得到，平飛後你看得到。緊接著它漸行漸遠，你就看不到它了。
隨著時間推移，人類和它的距離越拉越遠！最終不是它拋棄了我們，而是我們根本跟不上它了！因為我們終將會結束，而它們沒有終點！
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8 # 公子VS小白
不可預料的， 人工智慧正一步一步走向 科幻電影裡面的想象 。例如 ，小米里的小愛、 百度的小度、蘋果的Siri，他們可以強大到控制你的電子裝置 和你聊天。正如作者所說 人工智慧的“看不懂” 體現在 它的“智慧” 現在 它們都是如此強大 那麼十年二十年以後？ 終結者裡的片段？
回覆列表
人工智慧領域，從火熱到越來越看不懂，說明市場開始越來越迴歸理性，某種程度上，開始強調價值落地為王，單純靠包裝概念已經行不通了。
2020年，從投資領域，也開始迴歸理性。
因為行業疲態並非完全由資金緊張所致，也與AI行業此前發展過熱有很大關係。
2016年，谷歌旗下智慧機器人AlphaGo以4比1的大比分，輕鬆戰勝圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石。
正是在這一年，AI行業進入發展巔峰，無數資金瘋狂湧入。
2016年，許多人首次接觸到人工智慧，特別是美國的一些專案落地，比如AlphaGo，無人駕駛汽車路測等，這些給無數企業，機構，投資人消費者等帶來了很多新的希望與興奮點。
看不懂人工智慧領域，在很搭程度上是因為2016年資本過熱。當風口漸遠，投資者發現許多專案都不出成果，企業機構發展場景難以落地，自然大家都開始迴歸理性。
什麼時間才能真正看懂人工智慧的價值呢？其實，衡量標準挺簡單:
那就是人工智慧可以真正落地併發揮相應價值的時候！