如何看待人工智能未来十年的发展空间？_ZNDS问答

数据、算法、计算能力是基础，判断AI的未来发展，最重要的始终只有一点，是否能够创造新的产品、服务，或者为现有的产品、服务提供方创造价值？
任何一个技术的发展，考察的不是人类的想象力，也不是人类的道德，而是价值和利益。人工智能技术是否可以在未来持续发展下去，还是会想过去半个世纪那样每次看似前途光明的时候总会陷入低谷，我觉得并不是AI能够创造出过少炫酷的、惊人的『智能产品』，这些产品在每种技术刚火起来的时候比较多见，因为它们的PR价值比较高，也是大众可以理解的技术展示形式。
作为AI行业的参与者，我看到了AI已经、正在深入很多现有产品和服务中，创造实际的价值，并且在短期会延伸到更多的场景中，这是我判断AI未来会有更大的发展的原因。
现在还造不出一个能通过图灵测试的对话机器人，现在的智能音箱还让人感觉『你别是个傻子吧』，现在说自己的『智能投顾』是基于AI技术还是夸张的成分比较多，这些都没关系，能不能替代某些职业的人类，更是不值得关心的事情，慢慢的大家用的产品和服务中，会有越来越多的AI技术在背后，甚至用户都没有意识到AI的存在，这就是我看到的AI的短期未来。

AI话题的评论有个很有意思的现象: 外行一般觉得很科幻，内行一般觉得很绝望，业界领袖各种打鸡血。
想想几年前火爆的3D打印话题，二十年前那只多莉羊引发的生物技术狂热和误入歧途的无数生物狗，你们自己判断吧。

不出意外，人工智能会替代所有的工作，包括人本身，最大的可能是跟人进行融合，成为下一代的“智人”。

可能文不对题
但是我觉得人工智能要是能替代老师教育学生
那这个世界的变化一定好玩
。。。
某高中退休老师。教语文的。
教书的时候，人品就有问题，说自己文革受过迫害。
教课质量说不上好坏，但是教书态度是绝对不负责。
现在退休。拿着国家退休金。
天天微信朋友转发三类消息。
第一类，美化国外。很多绝迹的都能看见，比如美国水电全免。。。
第二类，虚假历史。还是明眼能看出来的虚假历史，清朝的武器比世界各国都先进。
第三类，反科学，反技术。人活的越落后，越对得起文明哪类脑残文。
如果高中老师是人工智能的话，我想我不会遇见这么有主观色彩的老师。
。。。
人文社科。老师的主观还说过的过去。
自然科学，我想要是人工智能了，就真的是同一个老师了，教育资源公平了。

更新：各位bb量子计算机的各位，恐怕连经典冯诺依曼结构都不知道是啥吧?学过计算机组成原理不

实名反对民科 @石昊
希望广大小白不要看了他的回答就被误导。也兼听则明一下我这bb小王子怎么bb。

首先题主对人工智能定义不太清晰，您说的三起三落，是深度学习。深度学习的未来，我想我这么渣，那肯定不好解释，因为这个太黑箱了，君不见ICLR那一篇论文就搞了几个实验就中了么。
如果是广泛意义的人工智能，那想必是包含了机器学习等一系列大规模子学科的。首先不要去信媒体，除了可以相信的诸如@机器之心这样的之外，别的我觉得扯淡的也不少。另外也不要去相信@石昊这种民科。这民科和媒体也差不了多少。

现在人工智能落地的项目不少，比如chatbot 虽然这个落得不太稳，哈哈。也有类似数据挖掘这种很接地气的项目。现在大小公司都在搞自己的ai lab。大公司为了抢占技术高地，小公司为了培养苗头，也就是搞搞数据挖掘，这样也比以后外包要好很多。数据挖掘的用处是会随着数据的增加越来越凸显其明亮之处的。

综上所述。如果您讨论的是强人工智能，那和资本牵扯也不大，确实很多大公司在投资，但是究其根本他还是个学术领域，大公司的投资也是为了让他好去抢占技术高地。说实话深度学习以后如何，我还真不好说。我个人觉得deep learning就和svm一样，就是个方法，没必要抬高，也没必要贬低。关键还是要把注意力放到具体问题上。没必要就瞧不起lr,svm也没必要说个deep learning就有人bb没有可解释性。

如果您是想知道数据挖掘这种十年以后如何，我个人的理解是目前数据挖掘类刚刚兴起，各种行业的人参差不齐，给人一种是个人都能搞数据挖掘的假象。随着各个大学开设专门的系别，这个工种将会走向专业化，而且将蓬勃发展。但是届时可能找工作的压力也非常大，哈哈。

最后，以@石昊为代表的红队（人工智能就是sb sb才搞人工智能），和以@uc震惊部为代表的蓝队（强人工智能时代马上开启）。都是不可取的，为什么呢。

因为他们什么都不懂，就会瞎逼逼

您看，这不就是民科么

哈哈

说的没错，三辆马车，也只是马车。离起飞还很远。
智能商业化发展很快，但业内问问做自然语言理解的人，内心是绝望的，一点希望都看不到的那种。

谢邀。多图预警。
先抛出观点和结论：
人工智能的发展空间非常广阔，但发展进程不会一帆风顺，最可能呈现波浪式增长的趋势。
《旧唐书·魏徵传》李世民：夫以铜为镜,可以正衣冠，以史为镜，可以知兴替。
想要知道人工智能未来10年的发展，不妨回顾一下人工智能技术过去50年的发展历程。

在这一阶段的人工智能技术中，涌现了一大批典型应用，人工智能的应用范围不断拓展，使得人们对人工智能的未来充满了期待。

展望未来，我认为，人工智能有三大机遇：
1）大数据时代为人工智能提供了广阔的数据资源。人工智能是发掘数据金矿的钥匙，数据资源和识别任务的不断快速增长为人工智能提供了燃料和方向。

2）深度学习等新技术提供了方法创新。深度学习技术的不断发展为人工智能提供了引擎和动力。

3）学科领域交叉与渗透。学科领域交叉与渗透为人工智能的未来提供了无限可能。

但同时，人工智能也面临着以下三大挑战：
1）复杂的大数据（数据制约）

2）开放式动态环境（环境制约）
开放式动态环境下如何保证“人工智能”技术的鲁棒性是解决问题的关键。

3）计算效率问题（性能制约）

总结来看，人工智能的昨天、今天和明天应该如下图所示：

最后，至于人工智能相关的其他问题，可以关注我的知乎(知乎用户)，也可以在值乎(知乎用户)向我提问。以上。

利益相关  华中985cs硕士目前方向是深度学习计算机视觉。

我真的觉得ai被学界吹上天了，对没错！就是学界。cvpr iccv nips等每年都在吹逼每年都是state-of-the-art 然并卵吗，有些答主说了，硬件才是爸爸，而硬件的突破靠吹逼是吹不来的。
进入这个领域我很失望，因为对硕士来说太不好找工作了。知识面太广，这完全就是博士干的活，大部分硕士只能看看文章疯狂给大神们打电话。学了两年发现企业的要求还是达不到。如果说连985的科班硕士都觉得这个领域太难太高深的话我想那这项技术还是虚无缥缈的。

—————————————————————抱歉关了评论(°_°)…  以上只是我作为一个学生的观点。
前段时间吴恩达的课很火，我加了一个群，里面1000多人。基本上都是学生  都准备把深度学习当做一门技术来学，因为现在各种框架层出不穷大家都觉得咦原来搭一个神经网络这么简单。可是我觉得这只是深度学习的皮毛，看了大佬们的paper才知道这些人有多聪明数学基础有多好基本上国内能在cvpr这种顶会上有建树基本上都有清华中科大浙大这三所学校的背景，越学越感觉差距太大了…… 如果一个硕士以找工作的目的来学深度学习……还是奉劝不要入这个坑。
—————————————————————
再补充一下，我觉得我上次编辑最后句话欠妥。我本科双非，想进bat才读的研本身我也不是那种啥都不会找不着工作才考的，我本来规划着靠着985的平台进一步提高自己的能力为了进bat。  目前也不打算将来找深度学习的岗位我还是清楚自己几斤几两的，当然如果本科就是985在读目前想入坑的同学还是可以考虑的，早点打好基础保一波研选老师不要选本身不是搞机器学习出身的老师……

有人说：世界经济过去二十年主要靠IT，但未来五十年靠的是AI（人工智能）；也有人说：AI将会给人类带来的威胁，将从实业衰败开始，并以人机战争结束。尽管，我们一边操心着美国越来越多的大商场都用自动结款机后零售业的1600万员工是不是快失业了；但仍一边期待新的变革到底如何颠覆。
7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》称，将在政策方面全力支持人工智能企业的发展。报告提出：到2030年中国人工智能理论、技术与应用总体将达到世界领先水平，核心产业规模预计超过1万亿元。
这宣告着以AI为主要核心驱动的产业升级之战正式全面打响。
AI技术引爆工业4.0时代商业迈进智能化决策时代
眼下，各大科技巨头纷纷布局人工智能。就在国务院规划出台的同一天，2017联想全球创新科技大会上“让世界充满AI”的主题也刷爆了朋友圈。联想集团高级副总裁贺志强表示，智能互联网在未来十年是最好的投资机会，同时列举未来人工智能的发展及投资将重点布局六大方向：普适计算、AR/VR、AI核心驱动力改造所有传统行业、数据中心重塑、公有云服务及IT转型。
有媒体评论称，AI正在引发的第四次工业革命，让联想的企业转型之路充满了动力，也让刘强东和李斌等人借这“AI”风口，怒刷了一回存在感。
实际上，从18世纪至今，在这200多年的时间里，世界通过三次工业革命完成了机械化、电气化、信息化的变革，而每一次的工业革命都给我们的经济、社会、人文等各个方面带来翻天覆地的变化。如果说，前三次工业革命重点解决的是生产效率和产能问题，更多的是释放人类肌肉的力量的话，那么第四次工业革命的主要使命，就是解放人类脑力劳动，帮助人类进入智能化决策时代。
早在2016商业评论大会上，阿里巴巴集团首席战略官曾鸣曾表示，在未来智能无所不在。现今社会云计算、大数据、人工智能等领域的变化带来了社会各个方面的进步，比如基因工程、新材料、人工智能物联网等方面。而在这样巨大的变革背景下，最重要的变化则是一切商业的未来都必须智能化。
商业智能化是未来最重要的发展趋势。智能物联时代和智能商业化时代的到来，既意味着传统行业面临被倒逼升级的挑战，但更多带来的是创新发展的机遇。如何通过智能化和数据化提升企业的运营水平，并通过智能应用以及大数据挖掘洞察不断满足消费者的需求，成为各行业领头羊的共同探索方向。
智能物联风口爆发在即资本争相布局商业智能化
何为智能化？其核心是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习、人工智能，机器在很多商业决策上将扮演非常重要的角色，它能取得的效果超过今天人工运作带来的效果。
简单来说，商业智能化即是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。当今人工智能的技术核心既是数据化，归根结底是通过机器对大数据不断计算反馈的优化结果。有了数据化基础，随之而来的则是基于数据挖掘价值，即为通过写代码回归程序的路径实现算法化，进而实现价值转化。所以算法化绝对是在互联网时代能够创造巨大价值的新概念。在此基础上，通过数据提取、计算、修正调整、反馈等一系列过程，加上对垂直领域的理解，利用技术形成解决方案的产品化环节则是至关重要的一环。
智能化所带来的价值将或将达到空前的高度，它是基于大数据技术创新上搭建的全新智能运营模式。从商业智能化的趋势来看，未来数据处理也将作为公共基础设施服务存在于新智能时代。而中国这一全球最大市场，仍被视为实现商业智能化的最佳市场。上海市中国特色社会主义理论体系研究中心研究员、华东政法大学教授高奇琦等多位专家表示，中国地大物博人口众多，在人工智能替代领域具有诸多优势。
事实上，我国已经在人工智能领域全面发力，7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》称，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模预计超过1万亿元。同时支持国内人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等发展模式。
随着计算机成本的下降以及搜集和处理数据能力的快速提升，大数据应用基础已日渐成熟。可以预测，下一阶段将成为人工智能和物联网应用的爆发阶段，市场潜力得以释放。与此同时，国内针对人工智能领域的初创企业投资也正经历着爆发式的增长，使得2017年有望成为全球人工智能商业化运用的元年。
资本的动向正是判断人工智能前景最灵敏的风向标。根据KPMG的研究数据表明，2016年风险投资已经从大数据转向到AI人工智能；乌镇智库数据显示，去年中国AI企业总投资达到26亿美元，美国同期最高预计投资179亿美元；据网易报道，2016年202个中国AI初创公司募集了近10亿美元。
据统计显示，就在刚刚过去的一个月内，包括中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek+、云脑科技等国内多家与人工智能相关的企业均获得了最新的融资进展。其中，卡位智能物联网的生态平台特斯联科技，更创下国内移动物联网行业的最大融资额，被视为商业智能化时代的下一代“独角兽”。据悉，特斯联（北京）科技有限公司，已于2016年底完成共计5亿人民币A1+A2轮融资；据公布资料显示，本轮融资由中国光大旗下基金与IDG资本、中信系产业资本以及其它战略投资人共同完成。
开辟物联网创新商业模式 特斯联欲撬动 “后地产时代”千亿级市场
Google移动平台副总裁安迪·鲁宾曾说过，下一个计算大浪潮将出现在人工智能领域，机器人和自动化技术将进入人们的生活。
想象一下，在未来社会的各行各业中，流水线工人、企业客服、司机等单纯机械重复和缺乏创造力的职业将首先被人工智能代替，随后是具有较高附加价值、相对机械重复、可替代度高的网络编辑、语言翻译及医疗行业等职业。人工智能将充分发挥其社会价值，智能化技术让交通变成了智能交通，医疗变成了智能医疗，同时也推动智能农业、智能城市等等出现。
未来城市将会是万物互联的智慧体，通过智能化、数据化手段升级工业、农业、房地产产业，盘活海量的存量市场。在城市中，产业智能化将成为“后地产时代”最大的挑战，同时，这也是未来物联网创新商业模式的机会所在。
正如城市演化过程中，建筑扮演了城市的重要组成部分一样，建筑也承载了城市基本的服务功能。然而在物联网、人工智能等技术日新月异的今天，建筑和城市的设备设施、运营管理等却停留在昨天，从经济成长、世界潮流及人类需求的角度而言，城市智能化发展已是刻不容缓的议题。
日前，华为与加拿大工业物联网(IoT)解决方案提供商BeWhere进行合作，合力开发M-IoT LPWA，NB-IoT和LTE-M应用，以实现智能城市技术的部署。
无独有偶，国内城市级移动物联网平台公司特斯联科技，于2017年初，基于“建筑生命体，城市进化论”的品牌主张，宣布布局“未来建筑、未来城市、未来金融“三大业务板块的战略发展路径。
据特斯联科技介绍，公司拥有行业领先的智慧楼宇控制操作系统ABAS BI，既能获得海量的城市互动数据，同时又能为AI商业化落地找到最佳场景。其商业智能化智慧建筑场景应用于上百个城市标杆项目，赢得了万达、绿地、凯德、英利等一大批国内外头部地产客户的认可。
在智慧建筑场景中，特斯联智慧楼宇控制操作系统ABAS BI产品能够通过物联网技术、达到降本增效，节约能源为客户创造价值；通过对海量建筑数据的采集、清洗、存储、传输、运算以及深度学习形成对楼宇的智能化控制，自动化运行；在获得海量数据的同时，智慧楼宇控制操作系统ABAS BI也是一个类似安卓的开放平台，可以赋能与第三方机构，也可以开放的接入各种开发者运用实现更加多样性的功能。
如今，站在能够预见到未来的科技大门之前，我们能够看到，在智能商业化的时代中，无人驾驶会取代司机，语音识别软件会取代翻译、人工智能会取代医生进行精密手术操作，一系列现存的职业及行业将会随着科技时代的进步慢慢消失，但有的行业却将迎来千载难逢的机会；如同特斯联科技般的智能物联网领军企业，运用数据处理、自动化管理，将钢筋水泥的传统建筑升级为智慧生命体，完成建筑乃至是城市的智能化升级，必将带来焕然一新的未来城市新生活。

提到AI，今年给人印象最深刻的事件莫过于如今的世界棋坛第一人柯洁在较量中败给AlphaGo了，柯洁落泪的画面让人在心疼这位二十来岁的小伙子的同时，对人工智能的强大有了一个直观感性的认识。

虽然诸如《复仇者联盟2：奥创纪元》等电影在竭力渲染AI对人类的威胁，但本质上我们都知道这是艺术的夸张，AI必定是接下来十年里最热门的技术领域，一旦为我们所用，这项技术对生产和生活方式的革新必定是难以想象的。

我几乎所有行业的朋友都在说AI会给他们行业带来的变革：反映最强烈的是翻译，尤其是学术，公务文书方向的翻译朋友，AI取代他们的工作其实现在已经没什么技术壁垒了，做造价，核算之类的朋友更是如此，甚至做牙医的朋友都在说AI在口腔医学领域的应用了（我以为这么精细的活儿短期内人工智能还替代不了），而最兴奋地谈起人工智能的，是做程序开发的朋友，因为对他们来说，AI带来的不是失业而是对用户体验的一次大幅度提升。
说到对AI的开发我们聊起的更多的是谷歌和苹果，而国内对AI最有野心，研究和布局也最深入的，我想应该是华为。

其实正如上面很多答主提到的一样，开发AI是个烧钱的活儿，过去一个技术天才的小作坊就能创业成功的时代已经一去不返，而华为对研发的投入也从不吝惜，过去十年，华为累计研发投入达450亿美元，在2016年全球企业研发投入排名第9位，未来，华为还将每年投入100—200亿美元，研发人员超过8万人。

可以说国内的所有电子产品或互联网公司，卖噱头者有之，打价格战者有之，哪怕真的踏踏实实做产品者亦有之，但真正能拎得清，把今天的利润用来换取核心竞争力的技术的，真的也非华为莫属了，在专利数和用户体验上，华为一骑绝尘，手机等产品真正走到海外去的，其实华为也是最成功的一个。

而人工智能领域，华为对自己的定位和未来的布局，也都清晰而明确，华为人工智能战略简而言之，就是Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI，前者是端侧智能，简而言之就是对设备分析，处理性能的提升，让智慧型手机真正变成一个可以思考的人，而后者则是云端对数据分析和测算能力的迈进，在宛若海洋的数字世界之中分析用户的所需所想，两者的落脚点，都在于用户本身。
而华为在Mobile AI这个大前提之下，也针对性的确定了四大方向：智能感知，精准认知，安全系统和动力系统，在这些领域华为已经取得了突破，2017年它推出的Mate 10系列就是全球首个内置AI芯片的手机，这也是第一个在商业终端开始使用AI技术的标志，在这台手机上，AI驱动的机器翻译是华为与微软团队联合攻关的成果，支持50余种语言，让翻译速度提升了300%——看来我那些翻译行业的朋友的担心真的不是多余。
华为发布的麒麟970也确实说明它用来研发的钱都没白花，作为首个人工智能移动计算平台，麒麟97-打破了移动端硬件很多技术的瓶颈，既然Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI，云和端之间的协同关系就要被很好地定位，而麒麟970正是具备这一功能的强大平台。
总之，目前的华为看来对AI的进发步履正在大步向前，而我们作为消费者，目前能期待的就是它未来推出的应用更多AI技术的手机的诞生，至于其他把人工智能落到实用的电子设备以及AI在云端更多的运用，我也相信华为未来可期。

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如何看待人工智能未来十年的发展空间？

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