人工智能至今沒有提升人類生產(chǎn)率。大多數(shù)現(xiàn)行技術(shù)革命，依然是自動化，這個自動化上世紀(jì)70年代就已經(jīng)在德日這些國家完全推開。從工業(yè)機器人的保有量看，德日工業(yè)機器人是我國3倍的密度。我國工業(yè)機器人100臺每萬人，德日早已超過300臺。如韓國工業(yè)企業(yè)，工業(yè)機器人的保有量甚至更高到600臺。

而人工智能，我們說的2000年以后，主要是谷歌通過阿爾法狗就是那個下圍棋的人工智能推開的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。本質(zhì)這種技術(shù)是大數(shù)據(jù)的延伸。實話實說“人工智能并不智能”，而和工業(yè)革命最大的區(qū)別在于，本輪人工智能技術(shù)改革至今沒有提升生產(chǎn)率的走向。

現(xiàn)如今人工智能重點應(yīng)用方面，包括：

語音，主要是智能音箱。當(dāng)然不只是音箱，你對話siri，對話小愛同學(xué)等等。其實就是人工智能在語言上的進步。這其實源自于語言對話數(shù)據(jù)，至今，很多對話依然十分笨拙。深度機器學(xué)習(xí)，到底是有限的學(xué)習(xí)。人類的思維卻是可以跳躍性的。比如我對小愛同學(xué)：“打開電燈。”他就會問你，要走廊燈，還是客廳燈。你只有明確告訴他是打開哪一個照明，他才會去打開。而如果你抱怨，太黑了，或者在起始的時候沒有叫一聲：“小愛同學(xué)。”他也不會有反應(yīng)。人工智能語音對話，解決了一個同聲傳譯的粗略問題，不精確，也解決了一個聲控設(shè)備的問題。但是這，基本就是語音人工智能的極限了。我們接下來將同一個系統(tǒng)，從電冰箱轉(zhuǎn)移到電視機，從電視機轉(zhuǎn)移到垃圾桶，未來還會到汽車。其實，這依然是一個相同的東西。或者叫siri，或者叫小愛同學(xué)。或者叫微軟小冰。

視頻，人臉識別技術(shù)。人工智能在圖片上面，主要就是人臉識別。這個人臉識別有時候依然可能被3D照片破解。但是對于監(jiān)控系統(tǒng)，很多人路過的時候，自動能夠顯示出身份信息，從而在安防上會獲得較大的進步。那么，僅此而已。我們原來認為視頻會延伸到無人駕駛階段。現(xiàn)階段無人駕駛技術(shù)十分尷尬。因為即使谷歌WAYMO，依然需要駕駛員盯著開。而且還需要兩名駕駛員，一名工程師從旁協(xié)助。商業(yè)運營根本賺不到錢。而一些園區(qū)內(nèi)部，人流稀少開的無人駕駛車輛，其實只有40碼的最高速度，平時20碼的運行，可能速度還不如共享單車。更加低成本現(xiàn)實的城市公共交通，還不如用軌道交通。

數(shù)據(jù)探查，知道你喜歡什么？這是個悖論，通過分析你平時的喜好，可以推送你喜歡的東西。比如我愛看某一類的新聞，頭條就給我推送。我在淘寶搜索小零食，所有的廣告就會不停推送給我相關(guān)的。這似乎是非常好的了解了我的愛好。可問題是，我希望有更多的探索邊界。人類不是畫地為牢，而是自由放飛。我難道就不喜歡偶爾看一下“食品加工業(yè)”？偶爾看一下“服化道探索”？看一下“BBC紀(jì)錄片”？所以，其實數(shù)據(jù)探查也最終沒能了解你，倒是反而被人類給套路進去了。

綜上。現(xiàn)如今的AI說白了就是大數(shù)據(jù)的延伸。早年接觸大數(shù)據(jù)真的很神奇。比如通過搜索頻率，你可以提前了解感冒流感爆發(fā)情況。通過大數(shù)據(jù)，你可以了解一些悖論。比如我們可以通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)我們?nèi)祟愄烊蛔孕拧Ｒ驗橛?0%的人說自己長相高于平均值。

人工智能，是谷歌推動的。深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)作者都在谷歌就職，如果按照科學(xué)的自然演進。谷歌是有風(fēng)險的。有可能我們?nèi)斯ぶ悄懿皇抢眠@套算法，我們用了其他不同的算法，也有可能人工智能一直沒人去開發(fā)。和安卓一樣，不成熟的時候，先讓算法成為主流，占據(jù)市場。谷歌就開始了人工智能的開源和實踐。比如無人駕駛WAYMO，比如機器人的波士頓動力，甚至谷歌還在基因數(shù)據(jù)庫上面進行投資，想要通過人工智能方式來學(xué)習(xí)基因和人類疾病的關(guān)聯(lián)性。

科學(xué)曾遵循因果，就是大雙盲實驗，對照組出成果。到了人工智能，人類重新體驗了模糊化。實際上人工智能達到的效果是一種機器達到的曲線模式。能不能達到還兩說呢。