人工智能很热，但很多时候我们觉得人工智能还不够“智能”，有时候还会添乱，使得人工智能似乎变成了“人工智障”，感觉还不如不出现的好。这就说明在人工智能技术的研发及应用方面遇到了一些技术挑战，很多专家都在自己深耕的领域对人工智能技术进行着自己的探索，很多探索是很超前的，那么，我们怎样才能跨越这样的艰难险阻，达到人工智能的一种新境界呢？

   人工智能这么火，一切的根源在于数据，庞大的数据洪流。我们身处在智能万物互联的时代，一切东西都连在网上，而且越来越智能，都在收集数据、分析数据。所以人工智能这个技术的关键性就在于怎么更好地把收集的数据挖掘、分析，然后利用起来，实现增值，从而带来增值的业务，这是大家如此关注人工智能的一个重要原因。

   有些人眼里，人工智能已经是一种很成熟的计算机技术，可以帮我们做很大的事情，大到预测局部地区明天的天气如何、分析金融市场的股票交易波动；也可以帮我们做很小的事情，小到拍照时的贴纸自动追随人脸，推送我感兴趣的新闻或商品，这些都可以用人工智能实现。

   但是在另一些人眼里，人工智能还是待在实验室的新事物，它离我们的生活还很远，我们现在接触的人工智能最多算是个人工智障，现在炒得大热的人工智能概念只是资本游戏的噱头，其实它什么都没有改变。

   实际上最早提出“人工智能”这个概念是在1956年美国达特茅斯学院的一次学术会议上。尽管在当时，对于人工智能的研究进展非常缓慢，经过了近50年的发展，人工智能从电影的幻想逐渐走进了人们的日常生活，并且成为了各个领域的得力助手。

   人工智能利用计算机和互联网的发展机遇，化名为商业智能、数据分析、信息化、自动化等等，渗透到社会发展的每个角落。一方面，互联网的推广为人工智能创造了很多落地应用的场景，体现出真正的价值；另一方面，计算机软硬件的升级为人工智能提供了强大的运算力，以前在理论上才能实现的算法得以落地，让人工智能在越来越多赛事上创造奇迹，甚至超越人类。

   机器学习最基本的做法，是使用算法解析数据、从中学习数据的规律，然后对真实世界中的事件做出决策。与传统的编程方式不同，机器学习是用大量的数据进行训练，通过各种算法从数据中学习“如何完成任务”。所有的机器学习模型都只能完成特定的任务，很多时候我们通过组合的方式满足更多的场景。

   当你的行为没有可以参照的经验或相近的人群较少时，人工智能是没有办法作出判断的，这也是人工智能变成人工智障的重要原因。当行为增加，数据慢慢变多，数据质量逐渐上升时，你会发现预测越来越准确，人工智能通过大数据也能做到真正的“想你所想”。

   目前的人工智能并非真正的智能，只是一种模拟人类行为的智能。而真正的智能，离我们的生活还非常遥远。但值得庆幸的是，仅仅是模拟人类行为的智能已经能够给我们的生活带来了如此大的便利，相信随着技术的发展，我们能够做出更多超越想象的场景。