盡管對AI的讨論無處不在，對其前景卻并沒有共識。有人說AI是未來，未來的人就算不變成機器人，也一定會跟着個機器人，如同星球大戰裡的R2D2和C3PO。然而，業界仍有相當部分的人相信AI隻是個泡沫，不能成為像智能手機那樣開創性的力量。
人工智能需要被具體化
這種分歧來自于對AI的誤解。人們對AI有許多籠統的說法：比如資料是新科技時代的石油，中國通過其資料優勢将統治AI研究，AI未來會代替人。它是個機器人嗎?是克隆人嗎?是個能植入頭腦的晶片?還是可以把人變成超人?AI這個名字本身，人工智能，也是誤解的來源。想要了解這種技術，需要将其具體化。有一種分類非常有幫助，将AI具體化為兩個方向：機器學習(machine learning)和自動化(automation)。
機器學習——是個從複雜資料點中尋找模式的過程。人眼可以分辨某些顯著的形狀，比如池塘裡的青蛙，但如果一個綠色空間内有很多不顯著的點，人腦是無法處理的，而機器通過算法(algorism)卻可以找到一種模式，判斷出它是一隻青蛙。由此類推到其他資料庫，比如星巴克的客戶資料勾勒出龐大的消費群體，算法可以通過分析區域、支付方式、時間和消費門店等，來預測口味變化，調整政策。現在算法的最前沿是分析圖像和影像，人腦的處理能力遠遠落後于算法。
自動化——受到的誤解更深，因為人們總會不由自主的想到人形機器人和科幻世界裡人機大戰的場景。對于智能機器人的幻想從1960年就有了，那是科技的黃金年代，間接受益于各國的軍備和航空競賽。許多人暢想家庭中将會有機器人管家，有雙手雙腳，像人一樣做飯洗衣服。但這并沒有發生，而是出現了微波爐和洗衣機。在工業生産線上，也沒有出現變形金剛一樣的機器人，而是機器手。事實上，在過去的半個世紀，人類并沒有發明一種可以像人一樣解決所有問題的機器，而是發明了許多隻能解決某一個問題的機器。這就是自動化的精髓：代替。
自動化在逐漸替代人類的某些功能。車和船替代了腳，縫紉機替代了手，列印機替代手寫，電腦代替了計算。1970年代的電影中經常會看到資料工作者的生活：一棟大樓裡整齊坐着一排排的人，每天的工作就是錄入資料。而今天，這整個大樓的工作不過是一張excel表格。
放大現實(AR)和虛拟現實(VR)也可看做是自動化的一部分，它們在代替和強化了人某些感官功能的同時又加入了新的元素。比如VR把原本世界沒有的東西呈現在眼前，使得人真以為置身山頂或太空。
AI未來會改變什麼
今天的AI在計算和和閱讀上相對進步，對于語音識别和影像識别也有所突破，但仍然隻是起步階段。未來對于影像識别的應用将給零售醫療等行業帶來革命。比如通過影像資料可以分析現在北京的每個人都在穿什麼，六個月以前穿什麼，潮流如何改變端，甚至可以分析金融街這個月大家都怎麼穿、表情如何來判斷市場走勢。
未來的城市形态會被AI改變。現在無人車的概念和一開始的“無馬車”是差不多的，戴姆勒最開始造車的時候，隻是去掉了馬，車的形狀仍然像馬車。幾十年之後車才發展到我們今天習慣的流線型。無人車技術成熟後，車的形态會改變。因為到時候開車的是電腦，它們不會像人一樣考慮問題，而是會按照電腦的算法來讀取路線和訓示燈，考慮速度和停車問題。正如汽車改變了今天的城市一樣，無人車會改變未來的城市。
以比特币為代表的crypto currency也許會是AI最有革命前景的技術。它也是一種替代，是更進階的自動化。最初人們用金子作為貨币，後來把金子存起來做儲備改用紙币，再後來用數字貨币，最終連數字貨币都不需要存在了，隻會留下一個記錄。所有人的交易都記錄在一個大型資料庫中，除了不知道當事人是誰，每個人能夠看到所有的交易細節。這個系統是完全透明的，隻有一個被信任的資料庫而沒有中央銀行，每個人的信用都展現在交易記錄中。
AI發展的S曲線
科技發展常會呈現出S形曲線。開始增長緩慢，直到引爆點突然加速，然後逐漸減速被新的技術替代。曾經的個人電腦，智能手機都走過這樣的道路。新技術的市場化不會一帆風順，因為很難一出現就找到合适的商業模式和定價機制，哪怕Ipod這樣的革命性産品也用了五年才打開市場。
科技發展的S曲線，來源：世界銀行、WIND (全球使用量，百萬台)
并不難了解為什麼許多人會對AI持保留态度。現在初期階段風險極高，從研發到上市再到打開市場需要雄厚的資本支援和寬松的政策環境。中國在創新方面的政策值得學習---先期政策極其寬松，發展幾年之後逐漸收緊以防止風險蔓延到各個部門。這樣做的好處是使得先期創新成果有足夠的空間呈現甚至有有産業化的可能。
盡管中國和其他國家一樣，對AI的研發仍然由大公司把持，但并不是說創業者機會不再。在Iphone上市之後之後，微軟地位驟降，Facebook等社交媒體興起把Yahoo帝國逼到變賣家産。大公司從不可一世到由盛轉衰的轉變可能會很快。這為中國善于冒險的企業家提供了難得的機會。在中國艱難轉型的背景下，這同時也是中國商業的複興時代。
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