人工智能的概念诞生至今已64年了，人们远远低估了构建一个与人类同等智能水平的电子大脑难度。
一部分人认为机器需要像人一样行动，像人一样思考，更多一部分人认为机器应是理性的行动与思考。让机器的行为像人所表现出的智能行为一样，约翰·麦卡锡的定义忽略了人工智能的强弱性。
弱人工智能是指不可能制造出真正有自主意识的机器，无论是持续改进了67年的工业机器人，还是战胜了全世界所有最强棋手的AlphaGo，或是装载在全球13亿iPhone手机里的Siri ，它们的结果都是深度学习后的效率提升。
当前人工智能技术所取得的进展和成功，都是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。讨论强人工智能很容易滑落到“科幻”的层面上，诸如星战、终结者电影虚构的未来机器人，让我们觉得强人工智能缺乏真实感和遥不可期。
当前的人工智能，在语言识别、图像识别、专家系统还处于底层基本数据的人工积累下，亚马逊AMT劳务外包平台上的5万名人员花费2年时间，标注了Google Open Image Datasets中的900万张图片和YouTube的800万段视频，AMT上活跃着的50万全球注册用户，昼夜交替，对数据进行手工输入、分类，区分出下一张照片中是否有“狗”。位于旧金山的非盈利组织Samasource为5万非洲和印度贫民提供了数据标记员工作。河南平顶山西部的镇上开出了第12家数据标记公司，贵州百鸟河镇里一家容纳400多人的数据工场里坐满了附近一家扶贫高职的学生，他们把道路上的汽车、行人、红绿灯等框起来，用于自动驾驶的训练。百度搜索的人工智能数据标注排名已被4家北京公司和1家新疆公司承揽。标注是在图片、视频做分类、画框、注释、标记等无差别人力判断。产业的源头往往有着最不会被替代的人群。
人工智能目前做的都是在特定环境里的反应判断的“去专家化”，算法基于统计，并无因果或者推理能力，之所以有比以前好的效果大部分要归功于计算力的提升。人工智能在狭义领域内或者某项技能上超过人类，减弱人类工作的强度，以一种渐进的姿态改变人类生活。
遍身绮罗者，不是养蚕人，人工智能确实会威胁大量的工作岗位，扫地机器人定时干着家务，富士康流水线上机器臂正在取代血汗工人，OTTO公司的自动驾驶卡车已行驶在在美国公路上，新的时代必然是有职业大规模消亡，又有新的职业会纷纷涌现。如今坐写字楼里划拉ppt的白领跟三十年前在纺织厂冶金厂工作的父母，又有多大的本质区别？人工智能初期，数据采集、标注员们无疑比调参员们更接地气，后期机器人的修理员不可或缺。短期内几乎没有任何行业会被人工智能完全取代，包括现在最火的无人驾驶、同传翻译之类的，几乎所有岗位都需要与人互动、要处理意外情况，弱人工智能结合纯人工，才是强人工智能。
世界上的很多问题，只有一小部分是数学问题，数学问题里只有一小部分是有解的，这就是人工智能的存在边界。
技术就是过去的异想天开，现在的勉为其难，未来的习以为常。未来的很多应用场景是我们目前无法预料的，互联网的风口每年都会吹起，皆是资本力量的流动。笔者从业以来，浏览器、杀毒软件、搜索、门户、博客、水军、SNS、RPG、电商、垂直电商、分类信息、团购、LBS、可穿戴设备、P2P、自媒体、O2O、直播、人工智能、共享经济、知识付费、新消费升级、小游戏、区域链、5G……都是曾经的风口，笔者厚颜也算是互联网里的阿甘了，那么多阵风，从未被吹起。
国务院去年印发了《新一代人工智能发展规划》，国家的重视往往代表着行业在未来拥有良好的发展前景，未来将是以弱人工智能为表现的各种应用大行其道，基础是物联网，传输是5G高速，大数据和云架构为底层的IT世界。
我们只是向前瞭望了一小段路，却清楚的看到那有许多大有可为之事，阿兰·图灵1950年在哲学杂志Mind发表的著名论文《计算机与智能》结尾时这样表达。
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