尽管对AI的讨论无处不在，对其前景却并没有共识。有人说AI是未来，未来的人就算不变成机器人，也一定会跟着个机器人，如同星球大战里的R2D2和C3PO。然而，业界仍有相当部分的人相信AI只是个泡沫，不能成为像智能手机那样开创性的力量。
人工智能需要被具体化
这种分歧来自于对AI的误解。人们对AI有许多笼统的说法：比如数据是新科技时代的石油，中国通过其数据优势将统治AI研究，AI未来会代替人。它是个机器人吗？是克隆人吗？是个能植入头脑的芯片？还是可以把人变成超人？AI这个名字本身，人工智能，也是误解的来源。想要理解这种技术，需要将其具体化。有一种分类非常有帮助，将AI具体化为两个方向：机器学习(machine learning)和自动化(automation)。
机器学习——是个从复杂数据点中寻找模式的过程。人眼可以分辨某些显著的形状，比如池塘里的青蛙，但如果一个绿色空间内有很多不显著的点，人脑是无法处理的，而机器通过算法（algorism）却可以找到一种模式，判断出它是一只青蛙。由此类推到其他数据库，比如星巴克的客户数据勾勒出庞大的消费群体，算法可以通过分析区域、支付方式、时间和消费门店等，来预测口味变化，调整策略。现在算法的最前沿是分析图像和影像，人脑的处理能力远远落后于算法。
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