 人工智能到底会让人们生活变得更好还是让人们生活在提心吊胆中，现在还无法回答。很多人包括霍金都担心人工智能的机器人在某一天会统治世界，使核武器、全球变暖这些世界性的问题失去人类的控制而变的更可怕，但大部分的人还是对人工智能抱有美好的期望。 在李世石和Alpha Go交战之前，樊麾在和Alpha Go已经连续输了5场。在这之后，樊麾成了DeepMind的员工，每个月会有一半时间和Alpha Go在一起，给它当“教练”。《连线》杂志在6月份的封面报道里，说他在训练AlphaGo的同时，也在接受AlphaGo的“训练”。被AlphaGo击败后的几个月内，职业二段的樊麾棋力大涨，已经能战胜顶尖职业棋手。 或许人工智能也没有那么“聪明”，但是和人类相比，它最大的特点是能用自身的程序算法减少失误的次数，从而得到更好的表现。引用到现实中，用人工智能的算法对司机进行训练，会减少司机对驾驶状况的误判，还能在保证安全的情况下提升技巧。人工智能比人类更有效率，还会用和人类行为规范不同的方式来解决问题。随着人工智能变得更聪明，它们不但会解决一些我们作为人类无法解决的问题，还会训练我们处理这种问题的方式。 人工智能对图像的处理是现在很多初创企业在研究的。图像识别是一个很具有扩展性的算法方式，除了那些被应用在手机上用文字来搜索图像之外，人工智能的图像识别还能够分析图像和文字语义之间的关系。一些社交媒体用人工智能来分析工作中的性别和种族歧视。他们用人工智能分析年轻用户资料中照片、性别、肤色、体重等和他们被雇佣之间的联系。这个分析能够帮助人们提升意识，打击社会中存在的偏见。 网络一直是一个鱼龙混杂的地方，人工智能也能很好的净化网络环境。一个约会软件能清除掉那些裸体的、令人反感的照片，帮助规范用户行为。还有一些网络黑市出售违禁品如毒品、枪支的时候，会上传真实的图片，但会避免真实的文字介绍以防被抓取。图像识别也能防止这样的网路犯罪事件。 这些例子都证明了人工智能并不是只存在于游戏比赛或者是科学研究中，而是会让人们真实的生活变得更好。 最后：还有哪些挑战？ 从上面这些越来越多的投资收购案来看，AI的未来应用一定是十分光明的，它能在很多领域代替人类并且完成人类无法完成的工作，将人们从繁劳德工作中解放出来。 但是在未来几年的发展中，还有很多挑战： 1、避免人工智能“狭隘” 的形式 这些形式暗指运用十分广泛机器学习法（machine learning），例如由Apache Flink和Amazon提供的可以从很多在线图书馆下载数据的功能。 这个形式也是可以的，如果可以找到一个确切的方式提升产品并且能够让他从众多分析工具中脱颖而出的话。 2、避免用挖掘独特的数据作为训练数据 建立一个新的AI产品通常基于一个经过优选的训练数据。优质数据主要的标准是：数量大、种类多，只有这样才能将所有可能的结果考虑进去，才能让更多的使用者满意。 3、设计一个能综合新数据的灵活的数据模型 高质量的有竞争力的数据模型要求更高的灵活性和更精准的算法。 灵活性指的是可扩展性和在多领域应用的可能性。任何一个解决方案都应该有可扩展性，未来能够根据用户反馈和不断变化的市场需求开发新业务。最理想的选择是让机器获得自我提升的能力，即使刚开始聚焦在一个比较狭窄的领域，那也值得开发一个数据学习的功能，这样它就能够处理任何行书和主要领域的数据了。 4、集合一群有出色能力的专家 为了解决这些问题，就需要与聪明的人一起工作。所以需要考虑这些可能存在的潜在的问题，然后吸引全球的开发者，他们需要有不同的专业背景，能解决这些创新的问题。 ＊＊＊＊＊＊ 智东西－智能行业新锐媒体，只报道VR/AR；AI/机器人/无人机；智能汽车/智能出行；智能家具/物联网；智能穿戴/智能医疗这5个领域的事。 关注智东西公众号（zhidxcom），即时了解五大前沿科技行业最新消息。
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