A|=人工智慧，問題應是，A1如何進入發展的快車道？

首先是因為我們的心理因素，熱切期待，盼望其一夜間實現廣泛應用的迫切要求，另外還有一方面是A|快速推進的恐慌心理。

A1來勢洶洶，己經勢不可擋，大有奪去幾乎所有人工作的來頭。

還不夠快？現在哈爾濱中車智慧軌道交通載乘系統在在測拭中，未來兩三年必定落地應用。

科學發展太快了，中國科技近年來捷報頻傳，比造軍艦下餃子都快。

從富士康，格力的無人工廠，到洋山自動碼頭，從無人機的超越，到京東雲倉的智慧分揀，無人汽車也廣泛測試，高鐵幾近無人駕駛，無人輪船也在預研中。

傳統的作業生態即將被巔覆，大批人員將被A|取代，問我們的社會在不遠的將來，作好社會保障了嗎？迎接，安置，福利這些失業人員，推進慢些，給出力掙錢養家餬口的人們一碗飯吃，給社會一些時間來積累財富，以便把失業人員包養起來，也可以出臺製造業智慧應用稅，讓0就業，少就業企業擔負社會責任，這個稅補給失業人員，平衡社會分配，不然利潤被資本家拿走，失業工人誰來管？兩極分化將更嚴重。

說遠了，還是說如何加速Al推進吧！Al不是獨立前行，依託大資料，物聯網，超算，5G的平臺協同推進，所以任何高科技的進步都是對Al發展的推動。

Al落地應用不是技術問題，是人在擋道，是錢在擋道，比如全城的智慧訊號燈，完全可以智慧化，可是紅燈還是設定的讀秒，沒有車橫行的車道齊刷刷的車等待訊號變綠，為什麼？時間訊號能不能成為智慧訊號，變成沒車自動放行？這是人的問題。

在有教育，根據智慧化應用，一個全國優秀教師完全能教授全國所有學校的某一課時，這對不同地區，不同師資水平的現實，是最公平何理的，免得教師缺乏，特別是優秀教師嚴重缺乏，搶擇名效的社會茅盾發生，現實的老師做文明，道德，紀律的守護人就行了，技術沒問題，還是人思想現念轉變問題，社會對智慧牴觸的問題。

未來二十年，50，60，70後們漸次退出勞動之時，必是Al大舉興盛之時，A1的三的天來到了。

問題中的”人工智慧”四個字，富裕了。

AI 如何步入快車道？這事兒，水到渠成，著急不起來。條件成熟了，擋也擋不住;夾生飯，誰也不愛吃。

口號沒有什麼用，一點一滴地積累吧。快車道，還在規劃。

人工智慧是物聯網的核心，也是工業4.0時代到來的推手。

AI人工智慧的發展分為三個階段：

第一階段是計算智慧，在過去的20年裡，這個階段已經相當成熟。

第二階段是感知智慧，這個階段有圖形感知，聲音智慧感知，文字智慧感知三大方面，目前在圖形視覺智慧感知上估計仍需發展。

第三階段是認知智慧，這個階段的機器要會理解和思考，可以說發展幾乎為零。

可以說，第二階段和第三階段如果取得關鍵突破，AI人工智慧的時代才是真正到來！！

AI要步入快車道，技術進步是一方面，更重要的一個因素是人的參與，只有人大量的應用，才能輔助人工智慧進步。可以說人工智慧是人的學生，人是人工智慧的老師，最終，人工智慧會是人的夥伴。

我會從三個點做出闡述，幫助更多人理解人工智慧，並分析人工智慧進步的核心動力。

1.人工智慧是對人類弱點的彌補，而不是對人的代替

很多人大力宣揚“人工智慧代替人”的觀點，這個觀點是荒謬的，也是不可實現的。研究和應用人工智慧的真正價值是為了彌補人類與生俱來的弱點，而不是代替人，準確的說應該是“人工智慧將在某些方面代替人來完成一些事情”，這些事情有可能是人類不擅長的，也有可能是人類不再願意做的。

人類天生就有一些不可消除的弱點，比如智力、記憶力、視力、體力、耐力等生物能力有限且會衰退，情緒、狀態、判斷力、意志力、抗壓性等主觀能力會不定時波動，紀律性、原則性、流程、標準等社會屬性無法統一等等。人類的這些弱點正好是人工智慧的優勢所在。

縱觀人類科技發展史，所有的創新和創造無不是為了這一現實利益而來。只不過過去的蒸汽機革命、電氣革命，到現在的資訊革命，這些技術革命都是在不斷最佳化和提升工具的物理特性，而人工智慧的神奇之處在於，科學家和工程師們正在努力為工具賦予生物特性。

機器的生物特性在人工智慧層面被分為兩大方向，一是感知智慧，一是認知智慧。

感知智慧類似人類的眼、耳、鼻、嘴、手、面板等感知部位，它能夠獲取和分析環境資訊。認知智慧類似人類的大腦，是在資訊分析處理的基礎上，結合知識，對溝通物件意圖的理解和反饋，是比感知智慧更進一步，也更難的前沿技術，需要厚實的技術沉澱和知識積累。認知智慧的發展將使大量繁瑣但很重要的工作變的更人性、更高效、更精準，在搜尋、互動、翻譯、閱讀、推薦、預測等方面幫助人類達到一個新高度。可以說，沒有認知智慧機器永遠是機器，只有認知智慧的存在，機器才可以成為機器人，才能實現真正的人工智慧，而且認知智慧也是實現未來物聯網的必要條件。

在認知智慧領域，微軟、IBM、蘋果、百度、小i機器人是技術領軍者，而且成果顯著。微軟的小冰和百度的度秘可以和人進行簡單的自然對話，蘋果的Siri能夠透過交流幫你完成一些可實現功能訴求，小i機器人的具有深度語義理解能力的智慧服務系統已經用於數千家企業，使用者透過機器人和商家溝通，獲取各種服務。

可以發現，這其中還有兩條不同的策略：微軟、蘋果、百度等大公司代表著通用通用人工智慧的佈局方向，特點是大而多，這和他們優勢的IT和網際網路業務型別有著密切關係；小i機器人走的是特定領域人工智慧的方向，特點專而精，為特定行業中的企業和機構提供商業落地方案，因此在金融、電信、電商、物流、政務等垂直行業中擁有眾多客戶，在多個行業內將認知智慧層次做到了最高水平。

2.你我既是人工智慧的收益者，也是參與者和貢獻者

除了手機上的娛樂，生活和工作中你所接觸到的智慧終端，你所需要的線上即時服務，背後也都有大量的機器人在存在。認知智慧的進步，特別是深度語義技術的突破，讓機器人在很多特定場合可以獨當一面，和人一起無縫協作。

可以說，今天的智慧裝置使用者，都在或多或少的享受人工智慧帶來的好處，無一例外。

反過來，機器人在服務你的同時，你也在為它服務，機器人與人的每打一次交道，就學習一次。於此同時它還善於改錯和學習，如果它出現錯誤，在人工的協助下，透過應用和學習的閉環，可以主動學習正確知識，積累經驗，提高自己的智力。這也正是小i機器人提升機器人人認知智慧水平的一個重要邏輯，也是認知智慧本該包含的一部分。

在小i機器人的智慧服務系統中，機器人的認知智慧能力不斷取得突破，除了技術升級，還有一個重要的路徑在於現實商業場景中的使用閉環，讓機器人始終保持自主學習，而且是集中於這一領域的專業知識。

從某種角度而言，人和人工智慧構成了一個雙面鏡。人的智慧化活動就是人工智慧的一部分，也是人工智慧進步的基礎動力，每一個與人工智慧接觸人的都在參與人工智慧的進步，在為下一次進步做貢獻。

認知智慧決定人工智慧的高度，人工智慧改變未來社會生活方式

3.人工智慧會達到何種高度，取決於認知智慧的進步程度。

認認知智慧的突破決定是否能夠真正的實現機器對世界的認知、思考、迴應。究其而言，人工智慧的前兩個層次——計算智慧和感知智慧只能說在工具層面實現了突破，而不能實現新的物種的誕生，認知智慧是在創造類人的“新物種”，一種擁有智慧和創造力的，能夠與人，與世界友好溝通、合作的夥伴。

比如說，一個簡單的對話，當你問機器人：這次考試，小花和小明誰高？如果不具備認知智慧的能力，機器人就無法知道這個問題的意圖是詢問兩人的成績分數對比結果，而不是身高。這種語言理解是機器認知智慧的基本功。

超級的認知智慧不僅需要機器掌握海量的結構化知識，還需要背景知識，需要無限次的訓練和最佳化。在未來的智慧時代，你告訴你的機器人助理，我準備12月去哈爾濱。你只告訴了它簡單的時間地點事情，它便會幫你安排所有相關的事宜，除了訂機票和酒店，提前打車外，他還會做出很多貼心的事情，比如為你準備保暖的衣服和防滑的鞋子，還會提醒你記得看冰燈展等等。這是因為機器人知道12月哈爾冰有雪，很冷。

就人工智慧的目標而言，現階段，我們關注的是新聞推送和資訊搜尋更精準，語言翻譯更生動，機器人回答更貼合人意，美顏技術更逼真這些技術和產品層面的事情。對於未來，追求的是人工智慧如何推動社會進步的問題，人工智慧將服務於所有人類，而不是部分優勢人群。

問對了問題，其實已經解答了一半。我們經常這樣教育學生。

民用這塊，有三個領域可以快速進入AI，都是需要大量的學習：計算機硬體、軟體開發、感測器伺服電機這塊也很有趣。

軟體開發方面，我們還是很專業地培養程式設計師十多年了，如果快速謀求一份工作的話，直接諮詢我們就行（從Java走向大資料），如果要深入學習，並能自學的話，我建議你看看網易雲課堂裡的《斯坦福大學 人工智慧系列課程》

工業機器人，不懂，不能亂說。

以上拋磚引玉，請各位朋友指點！✊