最近，美国最大的点评网站Yelp，忽然挂了，且持续了几天才恢复。。。
官方给出原因：Yelp的程序员训练了个AI，来帮自己调Bug，结果该AI觉得程序全是Bug，都删了。但好的一面是，没有代码，也就没有Bug了。
去年，Gartner预测，到2020年，几乎所有新软件产品都将实施人工智能。到今天已经有越来越多的公司使用AI技术来帮助企业提升效率，但任何技术都存在局限性，AI也一样。
1. 道高一尺魔高一丈：AI可以用来欺骗其他AI
这是人工智能的致命缺陷，比如你用AI来检测网络安全和漏洞，那么就一定会有一个具有完全相同想法的黑客AI，甚至会开发出更智能的恶意软件来避免被发现。其他使用AI的领域也是相同道理，正如还是这家公司Yelp，已经有很多AI可以模仿人类来对美食或商场点评了。。
2.能耗问题：AI现在还是有点贵
AI需要大量内存，计算能力，最重要的是，需要大数据才能成功运行。在AI发挥作用之前，需要在云上已经存在全量数据甚至是实时数据，再经过大数据分析，将分析结果给AI一次次学习，对某些实时性要求高的行业可能已经太晚了。就像某个生命垂危的人，他的车帮他叫了911并给911报位置，但对他来说可能一切都太晚了。
3.AI不是全能的：AI无法分析它不知道的内容
虽然人工智能在测试环境的网络上运行得很好，但实际情况会更加的复杂且不易控制。首先无论你的人工智能有多少大数据，现实中的很多数据会非常难以掌控，如企业里的shadow IT(业务部门直接自己用了IT部门以外的软硬件，未经审批)、Saas软件数据、员工自己的设备数据、员工的跟公司相关的行为数据等。
举个很简单的例子，员工用免费WIFI接受公司机密邮件，或者公司的OA系统、ERP系统都是用的云上系统，这些东西AI是分析不到的。
AI确实很有用，但它不是改变游戏规则的人。利用AI帮忙可以，但一定要做好风险控制，一切写操作都是需要人工确认的。
最后，分享个从Git仓库中恢复误删除数据的方法
（不管谁背锅，数据总要恢复的）
若不小心把本地或远程的分支或某些commit删除，可以通过reflog来进行恢复，前提是丢失的分支或commit信息没有被git gc清除，reflog是git提供的一个内部工具，用于记录对git仓库进行的各种操作。
恢复过程如下：
1、通过git log -g命令来找到我们需要恢复的信息对应的commit_id，可以通过提交的时间和日期来辨别。一个好的办法是运行：
2、建立一个新的分支
这样，我们就把丢失的东西给恢复到了recover_branch分支上了。
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