人工智能未来走向，你怎么看？

1.人工智能工作时需要的数据量会变得更少。诸如 Vicarious 或 Geometric Intelligence 这样的公司，正在努力减少训练神经网络所需要的数据集的大小。训练人工智能使用的数据量如今被视为其发展的主要障碍，同时也是其最主要的竞争优势。同时，使用概率归纳模型能够解决这个在人工智能发展上的主要问题。某种不那么需要大量数据的算法，最终将会以丰富地方式学习、吸收并使用这个概念，无论是在行动上、想象上还是在探索中。

2.新的学习模型是关键要素。一种名为转移学习（Transfer Learning）的技术能允许标准的强化学习（Reinforcement Learning）系统基于之前获取的知识进行构建——而这是人类能轻松完成的。它隶属于增量学习（Incremental Learning）技术。而 MetaMind 则在研究多任务学习（Multitask Learning）问题。在其中，同一个神经网络被用来解决不同类型的问题，且当该神经网络能够在一类问题上表现更好时，那么它也能在另一些问题上表现更好。MetaMind 的下一步发展，是引入动态神经网络（Dynamic Memory Network）的概念，它能够回答特定问题，并能够推断一系列话语间的逻辑联系。

3.人工智能会消除人类（认知）偏差，并能让我们变的更像「人造」的。人类的天性，将会因为人工智能而改变。人们根据接受的正／负反馈进行学习，并能够启发式的快速解决相关问题。但是，一旦环境改变，适应过程则有些延迟和缓慢，而且一些老的习惯并不能适应新的改变——这就造成了行为偏差。人工智能则会缩减这些延迟时间到 0，虚拟化的消除任何行为偏差。此外，基于经验随时间进行学习，人工智能成为新的变革工具：我们通常不评估所有的备选决策，因为我们不能想到所有决策（知识空间有限）。

4.人工智能会被愚弄。如今的人工智能远非完美，同时也有很多人正专注于研究如何欺骗人工智能设备。

5.真正的通用性人工智能很可能是一种集体智能（Collective Intelligence）。强人工智很有可能不会是一个具有强大决策功能的单一终端，而是一种集体智能。群体智能（Swarm or Collective Intelligence, Rosenberg, 2015;2016）可以被视作「一群大脑的大脑」。到目前为止，我们仅让个体提供输入值，然后我们以一种「平均情绪」的智能方式整合这些事后输入。

6.真正的人工智能应该开始问「为什么」。到目前，大多机器学习系统都能够在模式识别及辅助决策方面做的很好；并且因为大部分程序都被硬编码了，所以它们仍能够被理解。尽管我们已经能让人工智能阐明「是什么」和「如何做」，这已经是一个不错的成就，但人工智能仍未能够理解事物背后的「为什么」。因此，我们需要设计一个通用算法，它能够从物理上及精神上建立关于世界本质的模型（Lake 等人, 2016）。

7.人工智能正在推进隐私保护问题和数据泄漏预防问题。人工智能将隐私问题提升到了一个新的等级。新的隐私保护方法应当被发明及采用，它们应当比简单的安全多方计算法（SMPC）复杂得多，也应该比同态加密法（homomorphic encryption）高效迅速。最近的研究表明，差分隐私（Differential Privacy）法能够解决大部分我们日常遇到的隐私问题。不过已经有不少公司走得更远，如 Post-Quantum 公司——这是一家基于量子计算的网络安全创业公司。

8.机器人学正变为主流。笔者认为，人工智能的发展会受到机器人学发展的制约。同时，这两个关联的领域会以相同的速度发展，以最终得到一个适当的强人工智能或超级人工智能。如下图所示，在我们的研究乃至我们的集体意识中，我们不会视那种没有「物理实体」的人工智能为强人工智能或超级人工智能。

关于机器人学及人工智能相关领域的研究趋势（由 CBInsights Trends tool 制作）

9.生物机器人和纳米科技将是未来人工智能的应用方向。我们正见证着在人工智能和纳米机器人交叉领域，一些列令人震惊的发展。研究人员正致力于创造完全完全智能的装置，同时也在研究相关的结合体。他们甚至尝试研发出生物导线（一种由细菌制造的导线）及器官芯片（由人细胞制作的、人器官中起功能部分的微型模型，能够复制器官的部分功能；在该领域，Emulate 是最领先的公司）。生物机器人方面的研究同时也考验着着材料性能的极限。最近一种「软」机器人被制造出来，他只有软的构建。BAS Systems 公司也在推进计算的发展，正尝试研发一种「化学计算机」（Chemputer），一种能够使用先进化学过程以「生长」复杂电子系统的装置。

从《终结者》到《机械姬》，有关AI的科幻故事屡见不鲜，不爱读文字，就去撸一遍《西部世界》，未来这事儿谁说得准呢。

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中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。

目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。