人工智能技术并非已经完全成熟，而进入发展应用的阶段
但实际上，在这个之后，奇迹并没有发生。准确一点说，今后或许会在个别领域取得进展，但是不会像之前预计的那样全面开花。特别是中国市场乐观的认为“中国市场大、数据多，运用又不受限制，所以将来奇迹一定会发生在中国”。从目前的情况来看效果最好的事情还是这两件：图像识别、语音识别。我看了一下，中国人工智能领域20个独角兽30个准独角兽企业，近80%都跟图像识别或者语音识别有关系。
人工智能在围棋上战胜人类后产生了这种恐慌，“大师才能做的事，人工智能居然能做，我的工作这么平凡，肯定会被机器所替代”。这里需要考虑一下它的局限性，不要过于乐观。人工智能能做的那三件事（语音识别、图像识别、围棋）是因为它满足了五个条件，就是说只要满足了这五个条件，计算机就能做好，只要有任何一个或者多个条件不满足，计算机做起来就困难了。
是必须具备充足的数据，充足不仅仅是说数量大，还要多样性，不能残缺等。
是确定性。
是最重要的，需要完全的信息，围棋就是完全信息博弈，牌类是不完全信息博弈，围棋虽然复杂，但本质上只需要计算速度快，不要靠什么智能，可是在日常生活中，我们所有的决策都是在不完全信息下做的。
是静态，包括按确定性的规律演化，就是可预测性问题，在复杂路况下的自动驾驶就不满足这一条；实际上它既不满足确定性，也不满足完全信息。
就是特定领域，如果领域太宽他做不了。单任务，即下棋的人工智能软件就是下棋，做不了别的。
如果你的工作符合这五个条件，绝对会被计算机替代，符合这五个条件的工作特点很明显，就是四个字“照章办事”，不需要灵活性，比如出纳员、收银员。如果你的工作富有灵活性和创造性，计算机绝对不可能完全代替，当然部分代替是可能的，因为其中肯定也有一些简单和重复性的内容。如果认识到这一条就会认识到人工智能仍处于发展阶段的初期。不是像有些人估计的那样“人工智能技术已经完全成熟，而进入发展应用的阶段”。
深度学习技术，从应用角度已经接近天花板了。现在的深度学习本质是基于概率统计，什么叫做概率统计？没有那么玄，深度学习是寻找那些重复出现的模式，因此重复多了就被认为是规律（真理），因此谎言重复一千遍就被认为真理，所以为什么大数据有时会做出非常荒唐的结果，因为不管对不对，只要重复多了它就会按照这个规律走，就是谁说多了就是谁。
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