这一波人工智能泡沫将会怎么破灭？
谢邀 泡沫的破灭是商业周期的变化，是人类金融社会机制的正常现象，但泡沫的出现与否都不能掩盖机器智能快速发展的事实。因此，与其关注金融现象，不如多思考如何理解机器智能发展的规律，加以利用，把握先机。 人类对于机器智能的发展，有一个非常大的局限性，就是把人类的思考方式，作为衡量是否智能的标准，导致容易错误地估计机器智能的发展。我们总是认为，只有像人类一样能够流畅地对话和理解彼此，才是真正的智能。很多人喜欢吐槽聊天机器人（或者人工助理等等），经过这么多年的发展，依然不能理解人类语言，只能用作无聊讲笑话的小玩具，并因此否定机器智能的进步。然而，事实是，机器智能的进步，比如对语言的理解，是以另外一种方式飞速前进着。在搜索引擎、机器翻译、推荐系统等各种应用中，都有体现。 如果不想错误地估计机器智能的发展，理解机器智能的进步，我们首先要理解人类与机器的不同。 人类智能与机器智能有很多不同之处，这里只说一点：可复制性。 人类的教育理论发展了这么多年，但是，面对不同的人，哪怕我们施展同样的教学方法，有的人能举一反三，灵活掌握，有的人却是一团浆糊。但机器不同，机器智能的训练方法是可复制的。用同样的训练方式，一定会得到一样的训练结果，这意味一旦训练的方法有了突破，所有的机器智能都能更上一步。 不但训练方法可以复制，训练出来的模型同样可以复制，并大规模的部署。当第一个车牌识别系统被开发出来，立马全世界所有车牌识别的问题都可以解决。这一点人类同样也做不到，拿翻译这个任务来说，我们能做的只能是靠教育系统培养一代一代的学生，既不能保证数量，也不能保证质量。 这样的可复制性还有一个优势，就是可以让机器自己与自己训练提升，不必受制于人类的极限，这意味着只要任务明确，机器就一定会比人类做的好。AlphaGo 在早期靠的是学习人类的棋谱，而后期就开始与自己相互博弈，提升自己。 人类智能的进步依赖天才推进极限，以及良好的教育系统拉高平均值，倘若天才离世，我们会认为这一领域的研究可能倒退，如果战乱导致教育系统停滞，我们会担心下一代的发展。但机器智能的发展，因为这种可复制性，是渐进的，是被广泛应用的，是永远不会后退的，并且是普通人难以察觉的。 无人车的出现就是一种渐进的发展。几十年前人类幻想，有一天车会自己开动，能带我们去任何我们想去的地方，这无异于痴人说梦。但几十年的渐进式的发展，我们有了电动助力转向，有了定速巡航，有了盲点提示，有了自动变道，再加上电子地图的发展，以及图像识别的突飞猛进，无人车的出现一下子变得近在咫尺。机器智能的每一个进步都是微小的，但是组合起来就能最终成为我们期待的智能系统。 无人车的出现会大规模替代司机，而这个模式是一个可以被借鉴的模式。如果我们要创立一个智能系统来替代律师或者医生，我们首先要花费数年为律师和医生打造各类任务明确的智能系统，在不断地服务医生的过程中积累数据，理解医疗过程，最终掌握医疗能力，完成终极系统的搭建。与无人车一样，一定是有无数小的部件需要开发，数据需要积累，在渐进的过程中达到最后系统的搭建。 机器智能的发展不是一蹴而就，立刻成形。如果对于机器智能的理解容易有误，往往也会导致商业模式有误，我在这个答案中也提到，能够真正掌握算法，并且能应用到真实商业环境的人，才是市场最需求的人：2016~20 年硅谷需求量最大的是什么方向的技术人才？ 最后，说到大家爱吐槽的聊天机器人，认为机器在理解人类语言上没有进步，这是错误的。Google 的搜索、翻译，Facebook 的信息流，Amazon 的推荐系统，都是建立在大规模的语言理解上的。这些公司能够在每个人身上赚钱越来越多，是因为对于大家的行为和语言理解的越来越准确，但是这种准确是在大规模系统的度量上，不是像人类的对于每个句子精确含义的理解上，这也是机器智能与人类智能的不同，有机会再细说。 话说回来，倘若有一天机器能够完全理解你的语言，这意味着机器可以同时理解世界上所有人的语言，所有种类的语言，甚至人类从发明语言开始横跨几千年的语言。我们在机器面前无法躲藏，所有的语言都会被理解的通通透透。 这样的世界会发生什么呢？我们真的期待这一天早些到来吗？ ---- @陈然