按目前的演算法來看，至少還不是很完美的。比如，我們以圖搜圖，或者淘寶的圖片識別購物，有的時候搜尋出來的東西壓根就不正確，靠大資料篩選，或者特徵碼識別，雜湊值，MD5等，雖然目前的人工智慧影象發展已經很

長時間了，貌似到了瓶頸期，一直沒前進了。

我認為，最大的瓶頸就是演算法不夠智慧，比如，我們用百度或者谷歌的圖片識別，你會發現，國內的東西用百度搜，而國外的圖片你百度識圖很難找到源地址。

演算法。

現在主流AI深度學習演算法都有一個通病，大部分演算法都是這個過程，給AI一大堆的素材，讓他採集各種圖片的特徵，從而分辨出圖片的內容。

而採集圖片特徵的過程中，原圖片被壓縮，裁剪，去色。變成資訊量很小的素材以後被AI記錄，這種方式的好處是提高AI的學習效率，減小記憶庫的體積。

但是這種方式有一個弊端，由於素材被壓縮處理，導致AI看到的東西和人類看到的東西完全不一樣。有時候人類看起來是兩張完全不同的照片，在AI眼裡，這兩張完全相同。或者在人類眼裡兩張十分相似的圖片，在AI眼裡完全不相同。

所以有時候人類發現AI識別圖片出錯了，但實際上對於AI來說它的識別是對的，因為他看到的和人類看到的不一樣。

另外，很多演算法的人工智慧只是看起來像人工智慧。本質還是沒脫離機械運動。

如上所述:圖片識別的基本概念大都停留在:給AI一個計劃，給他批次素材，讓他機械式的學習，不停的重複學習的過程。

即使他識別數千億張圖片以後，他的演算法還是最初給他設定的。隨著素材的重複，特徵資訊的飽和，導致他的學習能力下降，思維呈一種固化狀態。

從本質上來講這並不算是真正的人工智慧。

如果有一種演算法編寫的AI，給AI賦予一種覺醒的能力，在學習過程中能自己領悟到新的學習方式，這樣才能算是真正意義上的AI。

如果這種演算法真的實現了，那麼很有可能人類某一天會完全不理解AI為什麼會這麼計算，他的目的是什麼。這便是AI的自由意志。

我說的可能有些科幻。

AI不是簡單的機械活動，也不是大量資料的填充，更不是編寫劇本。他應該從零開始，零之前的東西需要人類去編寫，這部分是AI的靈魂。零之後的東西需要AI自己去創造，這是AI的智慧。

如果人類不走出這個誤區，永遠不能做出真正的人工智慧。