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如同电的诞生一样，AI技术正在改变每个行业，智能设备、IOT、人工智能、云计算，越来越多新技术的兴起使行业效率得到有效提升，加速了行业转型发展。从16年开始，我们的生活刮起了一股人工智能的风潮，一部分企业开始涉足人工智能领域，短短数年，国内诞生了诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的初创AI企业。AI已经给谷歌、百度、微软和Facebook等领先的科技公司中创造了巨大的价值。那么AI离我们究竟还有多远？
什么是人工智能？其实从广义上说，人工智能的应用已经非常广泛，各大新闻客户端会根据你的阅读兴趣推送相关新闻、电商平台也会根据你的购买习惯推送相关商品，这些都可以称为人工智能。从云计算到大数据，人工智能已经具备了相对坚实的基础。其中，大数据称得上是人工智能赖以开展的生产资料，而云计算则是人工智能发展的生产工具。不过，从当下人工智能的发展现状看，大部分的人工智能还停留在大数据分析阶段，距离真正的人工智能还有一定的距离。
人工智能正在告别新一轮概念炒作，如果说60年前人工智能概念的提出，多少有些科幻成分。那么，今天人工智能概念的再次出现却带有强烈的现实意义。从AlphaGo在围棋领域战胜人类选手后，人工智能又开启了新一轮的发展热潮。与以往人工智能凭借强大的算法战胜人类不同，在围棋领域，人工智能展现出了机器学习的能力。我们一直梦想着有一个通用的模型，可以建模整个世界，使各种各样的问题都能够迎刃而解，这便是通用人工智能的最终目标
事实上我们现在所研究的人工智能，都是针对某一特定问题的算法或模型，比如图像的分类，目标的检测，视频的理解等等。在特定的问题上，深度学习给我们带来了惊人的表现，但是一旦离开特定的领域，算法与模型的性能会大幅度下降。从我们的目标来看，通用人工智能意味着如何来提高神经网络的泛化能力。所谓泛化能力，指机器学习算法对于新的样本的适应能力，即对于未知的数据也可以得到很好的结果。比如迁移学习中的一个例子：我们使用欧洲人的面部表情图片来训练一个模型，然后用来识别其他欧洲人的面部表情，识别结果通常可以不错，但是用来识别亚洲人的表情，结果会一落千丈，远远达不到预期，即此时模型的泛化能力很差。 
人工智能的下一个突破点：应用场景，无论是围棋、象棋还是德州，人工智能在这类棋牌游戏中能否战胜人类，已经基本没有悬念。但如果人工智能只能做到这些，这一新兴技术的魅力也会大打折扣。如今，人们对这类人机大战开始变得漠不关心，开始期望在几乎所有的工作和生活场景中应用这一新技术，就如同当年计算机、互联网出现之初一样。彼时，计算机的应用让人们进入无纸化的信息时代，而互联网的应用则让人们得以打破信息传输的边界，真正让世界变得更加互联互通。
从目前的态势看，人工智能所带来的革命性将远超计算机和互联网，因为它要做的是要代替，或者说部分代替人类的思考。现在，我们发现人工智能的应用还可以推广到更多的场景中，比如金融、医疗、交通、文娱等众多行业。人工智能带给人们的，不仅是通过数据分析呈现的规律和帮助人们进行决策，更多的是规避人类被情绪、感情等因素的干扰，帮助人们做出更加合理的决策。不过，相比较人工智能技术的演进，当下人工智能最重要的任务是如何普及到更多的应用场景中，并真正在这些场景中为人们所应用。人工智能不断获取新的数据、进行持续且深度的学习，才是发展的关键。而从目前市场应用的角度看，人工智能还只是在一些特殊的领域和特殊的地方应用而已，并没有普及，也很难真正发挥其作用。从实验室到普及全社会，人工智能显然还有一个相当长的路要走。
chen0215
AI已经进入人们生活了。
首先，我们来看下AI包含那些应用。
机器视觉：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等
第二，指纹识别，已经在广泛使用。人脸识别，也正在推广，大兴机场已经使用了，腾讯，阿里也部署人脸支付。机器学习，头条的强大推荐系统就是机器学习的一种，自动驾驶等等都已经进入我们的生活。
第三，AI包含的范围非常广泛，未来将是AI时代，也许未来会有人与机器人结婚，相伴一生呢。😍
总结，我们生活在一个伟大时代，近100年的发展已经赶上过去几千年的时间。努力拼搏，跟随时代，引领时代。
极客架构
已经在用了。
AI目前能落地的最好的领域就是图像处理领域了。现在机会人手一部的美颜手机就用了AI技术。开车违章抓拍监控摄像头也用上了大量的AI技术。
但是在其他领域，AI就很少有落地的了。因为人工智能和智能相比还有不小的距离。别看现在到处都是AI，但是AI技术在理论上已经几十年没有突破了。
注册不了手擀面
目前媒体宣传的AI其实是指AI中的深度学习技术。由于其本身是基于统计的方法，换句话说就是从数据中挖掘规律，导致很多致命问题如对抗样本。这些问题限制其目前大多仅应用图像和自然语言处理领域。
因此，不必过于当心AI会取代人们的工作，AI的发展还是一条漫长的路。。。
