曲子龙：做人工智能之前，先理性的看看这个！

最近这一年，关于人工智能的声音是越喊越高，关于人工智能的观点也是特别的多，甚至有些人开始“神话”人工智能。 风口到来的时候，很多人都想分一杯羹，懂的是少部分，不懂的是大部分，一群不懂的靠着搜索引擎的各种wiki重新整理内容，再度传播提出各种人工智能终将取代人类、人工智能可以无所不能的替代人、甚至还有提出观点人类要因为人工智能灭亡。。。 在崔牛会企业论坛上面， 我发表过这样的观点： 生活中其实我们几乎从未计算过大数据，大部分应用的都是小数据，随着工具越发的智能化，传统工作在被替代，传统的工具也要被替代，蒸汽轮船的发明就不需要人工来划桨，汽车出现也不在需要轿夫来抬轿，很多工种退出舞台是正常的社会表现，无论是生产流水线上的机械手，亦或者云客服、机械翻译、甚至计算器，他们取代的都是重复性劳动，或者脑力劳动的事儿。 至于像“圣罗兰的口红有多少个色号？”、“老公这个月的零花钱还剩多少？”、“鞋柜里的哪双鞋更配今天的裙子？”，这些都是小数据的分析，女人在小数据的应用方面比男人更有造诣，这些数据应用它用不到人工智能，也没有替代的价值和意义。 人做人该做的事儿，工具尽工具该尽的职责。

人工智能内取代的是你的工作，过往所有时代的发明都在取代传统工作，现在的工具那么发达，兴许00后到了我们现在这个年纪连数学题都懒得做！

了解人工智能首先要了解人工智能的定义：

人工智能就是在理解智能的基础上，用人工方法所实现的智能。

简单的来讲： 人工智能就是研究人类生活的规律，构建出具有一定智能的人工系统，让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作的系统。 拆分“人工智能”语义的本身，其实就是让“人工”变得“智能”化，所以：

人工所擅长的，在于大幅度的提升现有系统、解决方案、方式方法的效率，而非去创造一种需求。

想做人工智能先看看自己有没有这三大要素 核心技术能力、行业专家、行业数据 然后再思考自己在人工智能产业里，你到底要吃哪一块蛋糕 AI-aaS 提供一种或多种如：图像识别、自然语言处理、语音识别、模型预测、甚至行业数据的接口，让做人工智能的企业在云上轻松获取AI。 AI模型 在业务上面构建AI工具，比如在人力资源HR、客户管理CRM、客服IM上面提供用户画像、舆情监控、数据统计、客流分析、智能问答、风控反欺诈等业务。 AI应用 应用层其实就是通过前面的两项，做成更直接的行业解决方案，比如在教育、汽车、医疗、金融、农业、零售、能源等领域，提供智能客服、智能评测、儿童陪伴机器人、自动驾驶到智能汽车、智能物流、仓储物流机器人、导购、个性化推荐引擎等业务。 目前的人工智能的实现技术表现我觉得其实就是四个方向 像人类一样思考 如：机器学习、自然语言处理 像人类一样看懂 如：图像识别、OCR识别 像人类一样听懂 如：声纹识别 像人类一样运动 如：模型预测 写在末尾 别把人工智能想的过于神话，人工智能是未来的发展方向，这和蒸汽机、BB机、电话、手机、电脑、再到智能机出现没什么两样，是社会进步的必然趋势，不管你选择不选择，它都会到来。 至于你什么时候需要，现在用不用的上，从目前的人工智能来看，很多还都是生孩子先养，搭建和打造人工智能雏形的萌芽期，大部分创业公司由于怀揣着“兜里没有个人工智能都不好意思出去融资”的思想，把行业做的过于过激。 数据层面还没有达到真正的“标准可信任化”、技术还有很多的不成熟因素在里面、行业人才更是各种缺失，人工智能还是要有很长的一段路要走，别急！ 借用在书上看来形容资本中的一句话： 估价正确却不坚定地持有，用处不大！估价错误却坚定地持有，后果更糟！ 做人工智能和养孩子一样，先想好自己是不是准备好当爸爸了！别过激的追着行业跑，黑瞎子掰苞米，最后啥都落不到。 如果觉得我言论你听着不舒服，没关系，你怼我啊！ [ 文章来自公众号：网络尖刀，作者：曲子龙，转载请注明！]

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