AI目前發展態勢非常快，在很多方面已經完全超越了人類，比如AI機器視覺，AI能看到的範圍，遠近，清晰度，準確率遠遠高於人類，而且人家完成這些識別工作所需要的“力氣”非常小，而且時間還非常短，可以單槍匹馬完成N個人很長時間才能幹完的活兒…但是這僅僅侷限於某一方面的特殊能力，也就是在完成某件小事方面，它確實已經非常厲害了，但是要說AI超越人類，這個話題就大了，是指哪一方面超越呢還是整體智慧超越呢，目前來看，整體上超越人類還完全不可能…人類是一種高階複雜的生物，AI要想超越人類，必須在很多方面先擬人化，然後再讓這些擬人化的特徵進一步相互協調運轉，像人類一樣多維思考，現在看來還太遙遠了…

目前AI能實現的基本功能主要有，模擬人類的四肢機械運動，能看會說，能聽會懂，甚至寫作畫畫演奏音樂各方面都可以做點人類給她定義好的簡單的事情，也就是訓練出一些模型讓機器去根據新的輸入完成新的輸出，模型準確率依賴於演算法和資料量

未來AI最有可能實現的是能輔助人們完成一些非常簡單的機械重複性，結構性，規則性的工作…比如代替人完成客服電話接打，物流機器人AI代替快遞員去送貨。Ai代替人去自動操控汽車自動駕駛。總之就是AA代替你去看去聽去說去讀，去寫一些簡單重複性的活

為了AI應用盡快的落地，我覺得目前最需要做的採集海量的有用資料，並且做標準的結構化梳理，尤其是資料清洗，然後結構化標準化這些資料非常重要，然後拿來訓練模型最佳化演算法，並最終讓他在某一個領域的工作，精確度非常高。這樣能夠給人類提供協助，成為人類一個得力的輔助的助手，就非常厲害了。

以上是我個人愚見，請參考。

人工智慧的聖盃——創造接近模仿人類智慧的軟體——仍然遙遙無期。但是2014年，機器學習軟體取得了重大進步，可以從經驗中獲得能力。從生物技術到計算機等領域的公司轉向這些新技術來解決棘手的問題或開發新產品。

人工智慧領域最引人注目的研究成果來自深度學習領域，其中包括使用原始模擬神經元處理資料。

深入學習的工作通常集中在影象上，這對人類來說很容易理解，但對軟體來說很難破譯。臉譜網的研究人員用這種方法制造了一個可以告訴幾乎和人類一樣，兩張不同的照片是否描繪了同一個人。谷歌炫耀可以用短句描述場景的系統。

暱稱為“中國谷歌”的搜尋公司百度也在人工智慧上投入巨資。它在矽谷建立一個實驗室將現有研究擴充套件到深度學習，並與谷歌和其他公司競爭人才。斯坦福人工智慧研究員和曾經的谷歌合作者吳恩達被僱傭來領導這項工作。在我們特徵長度輪廓他解釋了人工智慧如何將從未上過網的人變成百度網路搜尋和其他服務的使用者。

微軟利用其對語音識別和語言理解的研究建立虛擬助手Cortana，它內置於移動版的視窗中。該應用程式試圖與人們進行來回對話。這既是為了讓它更可愛，也是為了幫助它瞭解出錯時出錯的地方。

初創公司推出了將機器學習用於各種任務的產品，如幫助你懷孕,讓你控制家庭帶聲音的電器，以及透過簡訊制定計劃。

人工智慧最有趣的一些應用出現在醫療保健領域。國際商用機器公司現在接近看到它的一個版本危險！獲獎的沃森軟體幫助癌症醫生使用基因組資料為患者選擇個性化治療計劃。將機器學習應用於基因資料庫使一家生物技術公司能夠發明一種非侵入性測試，防止不必要的手術。

隨著谷歌、亞馬遜和其他大型計算公司開始涉足基因資料領域，在基因資料上使用人工智慧技術可能會變得更加普遍儲存數字化基因組。

然而，最先進的機器學習軟體必須經過大型資料集的培訓，這是非常耗能的，即使是對於擁有複雜基礎設施的公司來說也是如此。這是一種新型的激勵工作“神經形態”晶片鬆散地模仿神經科學的想法。這些晶片可以更有效地執行機器學習演算法。

今年，國際商用機器公司開始生產一種原型大腦啟發晶片據說可以大量使用來建造一種專門用於學習的超級計算機。通用汽車公司和波音公司擁有的HRL研究實驗室開發的一種更緊湊的神經形態晶片，乘坐小型無人駕駛飛機飛行。

所有這些人工智慧的快速進步讓一些人思考這項技術可能帶來的負面影響和長期影響。一名後來加入谷歌的軟體工程師警告說既然機器可以破譯影象，我們對隱私的本能必須改變。

展望未來，生物技術和衛星企業家馬蒂娜·羅斯布拉特預測我們的個人資料可以用來創造智慧數字二重身有自己的生活。西雅圖艾倫腦科學研究所的首席科學官、神經學家克里斯托弗·科赫警告說，儘管智慧軟體永遠不會有意識，如果設計不正確，它仍然會傷害我們。

現在的AI技術主要關注點還是在資料的分佈上，但是一直學習資料分佈並不能真正解決智慧的問題，只是因為人類的大部分行為會傾向於表現出某一種分佈特性，但是學習分佈會存在一些問題：

1. 需要大量訓練資料來形成模型

2. 訓練資料如果不能反映到實際情況的時候，會導致模型本身的效能非常差

所以AI需要改變目前的設計方式，改變學習的方式，從分佈學習轉移到推理關係的學習，也會提高小資料量條件下的模型訓練工作。

我們現在看到的AI不管是車子，

機器人的表演，其實都是跑程式的，先教它，之後就是改進

最後當然是記憶。

所以它們能走，跳起來，空中翻轉，這些都是之前摔了上百次之後進步而來的，真正的AI

應該是全主動的，它是全部都能夠三次以內就完全能自己做到的，同時會自己記憶，。

我們人類給它的大資料是它應用的資料庫，但是它自己本身必定有超級計算機，速度可以和天河計算機相比較，但是計算機只有一臺膝上型電腦的2/3

大，無人車，無人機要能夠和人類一樣的自主式的反應，絕對不是靠資料庫資料就能夠做到的。

人和人之間可以互相考試，但是今天的AI能夠嗎？？