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人工智能還沒有像牛頓力學那樣有一套完整的理論體系，我一直在想，我們到底是處于伽利略時代，還是處于比伽利略還要洪荒的時代？物理學從牛頓力學走進電磁學，走進量子力學，走進相對論，現(xiàn)在還在發(fā)展，我只想提醒大家的是，人工智能仍然處于發(fā)展的起點，作為人工智能的研究者，我自己帶著非常謙卑的心在看待這個領域。

在剛剛過去的「2017 全球未來科學大會」上，人工智能科學家李飛飛以非常謙卑的姿態(tài)道出了她對人工智能的理解。

AI 學界之外的人對人工智能發(fā)生興趣是最近幾年的事情，但是在 80 年代，現(xiàn)在主流的人工智能算法就已經提出，只是隨著計算機性能的提升以及大數(shù)據(jù)的積累，讓人工智能一下子可用，能夠解決很多實際的問題。從學術界來看，人工智能是一點一點往前走，南京大學計算機科學與技術系副主任周志華說到：「今天人工智能應用在消費過去 20 年里人工智能學界累積起來的東西?！?/p>

不過，公眾對于人工智能的吹捧似乎有些過熱。上周，AI 機器人 Sophia 成為第一個擁有沙特公民身份的機器人，李開復對此的評論是：Sophia 是有技術含量的，但是絲毫沒有人性、愛心、創(chuàng)造力，授予這樣一臺只會模式識別的機器「公民」，是對人類最大的羞辱和誤導，一個國家用這種嘩眾取寵的方式來推進人工智能科研，只會適得其反。

外界在談到技術的低谷和高潮時，都會引用高德納技術成熟度曲線。這條曲線顯示，幾乎每一項新興且成功的項目，在成熟之前，都要經歷先揚后抑的過程，并在波折中通過積累和迭代，最終走向繁榮、穩(wěn)定和有序發(fā)展。對應到人工智能起伏發(fā)展的歷程中，其實不難看到，人工智能此前兩次出現(xiàn)的熱潮，更多應該被理解為一項新興技術在萌芽期的躁動以及在泡沫期的膨脹。

但對于今天的人工智能界來講，最大的問題不是機器人什么時候毀滅人類，也不是人工智能泡沫何時破滅，而是人工智能人才的稀缺。

目前，AI 人才市場用四個字可以概括 —— 全球稀缺，不管是學術界還是產業(yè)界，AI 人才供不應求。

現(xiàn)在 AI 還是一個比較新的領域，雖然取得了一些讓人激動人心的成果，但還有一條很長的路要走。李飛飛認為，如果不加大上游教育和研究的支持力度的話，不管從人才的角度，還是從整個領域的角度，都會出現(xiàn)危機。

AI 只有六十年歷史，但『智能』這個話題已經提出上千年，并從最初的哲學、心理學角度，慢慢走進了生物學、腦科學角度，現(xiàn)在走進了計算機學角度，作為一門學科，這是博大精深的話題，以后的路也會特別長。雖然我們現(xiàn)在有很多人在研究人工智能，但這只是一個起步。