工智能是人類智能和計算機工具的結(jié)合，本質(zhì)上是人類使用工具的體現(xiàn)。人工智能分為Strong AI和Weak AI之分，現(xiàn)階段基本上都是在對低智能進行基礎(chǔ)研究和應(yīng)用。在化工設(shè)計院推廣Smart Plant3D這種多專業(yè)協(xié)同設(shè)計軟件平臺都很難，一是前期準備的工作量太大，二是在勞動力富余的情況下，資源配置會向降低個人產(chǎn)出效率的方向調(diào)節(jié)，即沿用傳統(tǒng)的方法和工具。我感覺產(chǎn)業(yè)升級會在生產(chǎn)運行上先行體現(xiàn)出來，比如取代傳統(tǒng)DCS的APC先進控制系統(tǒng)。

所有的人工智能算法本質(zhì)上都是統(tǒng)計數(shù)學(xué)，只不過現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司開始把他們應(yīng)用于我們的日常生活了。只要日常生活中的需求在，人工智能就會有用武之地。雖然最后肯定會有很多公司被淘汰，但這根本不是泡沫的破裂。5G時代，鏈接很方便，速度也會很快。另外，現(xiàn)在國內(nèi)的訊飛，百度的語音識別在手機，汽車上，導(dǎo)航都已經(jīng)使用了，其它一些領(lǐng)域限于應(yīng)用就不說了。

還有谷歌最近更新的效果非常好的語言翻譯也是基于此，圖像識別其實效果也非常好了，但還做不到人的那種效果。發(fā)展就幾年能達到這種效果已經(jīng)不錯了，一個東西，從理論到使用，十年的時間不算長。從80年代初期AI泡沫破滅，一直到90年代中后期。那時候，搞語音，圖像識別的，基本上也就是學(xué)校里面發(fā)發(fā)文章，產(chǎn)業(yè)界基本上沒人搞這個，哪像現(xiàn)在深度學(xué)習，產(chǎn)學(xué)研都很火爆。

水文氣象領(lǐng)域也是這樣，若干年前，灰色系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鋪天蓋地，升了一批教授；近來又有了貝葉斯和相關(guān)的機器學(xué)習，又是一系列應(yīng)用的文章。新東西運用的多，但關(guān)注水文氣象規(guī)律內(nèi)在本質(zhì)的越來越少。真的覺得統(tǒng)計和計算機發(fā)展帶來的方法，取之不盡用之不竭。有很多物理機制明確的自然現(xiàn)象，也非得搞成不確定性。不過話說回來，這些方法確實在自然學(xué)科有用武之地，但就是看不慣來個新的統(tǒng)計和計算機相關(guān)方法。

隨著時代越來越快的發(fā)展更高級的人工智能必然成為時代產(chǎn)物，可是人類也在進化，就如愛因斯坦曾說人類大腦的神經(jīng)細胞一般只開發(fā)了10％？假如有一天我們能達到30％這個被稱為上帝禁區(qū)的領(lǐng)域，會不會我們也會成為一種更高智能的人呢？人能做的機器也能做，機器能做的更好，人工智能其實就是給機器賦予一部分人類的靈魂和思維，當所有東西被替代后，人類這個最終受益者將何去何從呢？傳統(tǒng)行業(yè)會不會被取代？現(xiàn)在定論還為時尚早。
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