人工智能目前还有很多缺陷。人工智能不值得让我们恐慌。
1、在某些特定领域，人工智能的准确率很高，但这种准确率是建立在大数据、完全信息、单一领域、确定性强的基础上，所以，目前人工智能的应用仍受到很多限制。
2、人工智能“阿尔法狗”战胜围棋大师的新闻，但这不是人工智能的胜利，而是数据的胜利。
3、不应该把失业率全都怪在人工智能的发展上，要正视造成失业的各种原因。
4、人工智能真的会改变我们的生活，但它的设计本身始终是为人类服务，做人不能做、不想做的事。
随着人工智能的不断发展，很多人担心是否会被“超越”。确实，在某些特定领域，人工智能的准确率很高，但这种准确率是建立在大数据、完全信息、单一领域、确定性强的基础上，所以，目前人工智能的应用仍受到很多限制。
无人驾驶汽车技术概念图（源自网络）
无人汽车其实不是第一次进入我们的视野。抛开目前大家所关注的法律法规，人工智能的应用其实还有很多发展问题。比如道路的突发状况太多，人工智能在遭遇新情况下，很难正确处理。此外，人工智能目前只能进行单任务处理，语音识别软件无法同时识别图像，这些都是发展过程中的瓶颈。通过这些问题也说明，人工智能是有缺点的。
“阿尔法狗”之后，下个打败人类的是？
很多人都知道人工智能“阿尔法狗”战胜围棋大师的新闻，不少人甚至开始期待下一个打败人类的AI尽快出现……
但是中国科学院深圳先进技术研究院的夏泽洋博士却有不同的看法。他表示，“‘阿尔法狗’事件被太多人夸大的理解，人工智能本身是由人类设计的，‘阿尔法狗’为什么能够战胜围棋大师？因为它在两个星期内学习了全球围棋大师的3千万个优秀棋局，随后又通过人工智能的算法，模拟了几十亿个棋局，这些程序本身就是相当复杂的。”
阿尔法狗大战围棋高手（源自网络）
“与这样庞大的数据相比，输的可能性很大，但这不是人工智能的胜利，而是数据的胜利。人工设定的程序超越人类这是理所应当的事情，我们更应该关注人工智能无法实现的事情，不要因为单独领域的超越就感到人工智能已经趋于完美。”夏泽洋博士这样说。
人工智能将带来“大面积失业”？
人工智能的应用范围很广，除了无人驾驶技术，在医学、计算机、通讯业等方面也有着很大作用。打个比方，在客服工作中，语言识别软件可以使计算机更准确分辨顾客所需要的操作及服务；在医学方面，人工智能可以帮助解析医学图像，这样系统或许可以帮助扫描数据图像，从计算X断层图中发现疾病，比如发现潜在的肿块等。
你的失业可能不全怪AI（源自网络）
既然人工智能能做很多事，那人类是不是就要失业了？有专家就曾说过，未来10年人工智能的应用可能会导致50%的失业率。对此中国科学院深圳先进技术研究院的夏泽洋博士表示，“其实问题本身就有一定歧义，与其说是人工智能制造了大面积的失业，倒不如看成随着时代的发展，必然有一些不符合发展规律的行业被淘汰掉，人工智能虽然会取代一些劳动力，但我们不应该把失业率全都怪在人工智能的发展上，要正视造成失业的各种原因。”
人工智能值得让我们恐慌吗？
斯坦福大学教授皮埃罗斯加鲁菲曾说过：比起人工智能取代人类，他自己更担心手机会出卖自己的一切秘密。如今手机技术如此发达，让隐私不再是隐私，这很值得担心。相比之下，那个只会下围棋、抓零件，甚至都不会走的家伙，又有什么可恐慌的呢？
或许这就是未来你生活的样子（源自网络）
人工智能最后是成就人类还是毁灭人类，现在还未可知。但是，你不必担忧
“100年内，人造的人工智能还将由人控制”夏泽洋博士如是说。
人工智能离咱们有多远？
一提到人工智能，很多人认为距离自己还很遥远，或者只是看个热闹。对此夏泽洋博士认为，“对于目前流行的无人驾驶技术、人脸识别技术、医学领域研究等应用来说，只是人工智能实际应用的冰山一角，人工智能分为太多的发展方向，想要全面的影响我们生活的方方面面，还需要时日。”
未来人工智能或将无处不在（源自网络）
或许某一天，人工智能真的会改变我们的生活，但它的设计本身始终是为人类服务，做人不能做、不想做的事。人工智能就像面包和水，未来能带给我们很多补给，使我们的生活更幸福，但不会彻底取代人类。
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福布斯在6月21日发表了一篇名为《These 20 Leading TechnologistsAre Driving China's AI Revolution》（这20个人领导了中国的人工智能革命）的文章，20位领导者涉及企业包括BAT这样的三巨头，也有清华、中科院等机构的科学家。不过这篇文章颇为扎眼的是，20位领导者有7人在百度任职，3人曾在百度任职，也就是说，20人一半来自于百度。
《纽约时报》在今年6月初甚至刊文发问：为什么最顶尖的人工智能专家都去了百度？解答《纽约时报》和《福布斯》这篇文章中的现象，主要落脚点还是在于这四大原因——人才储备、科研环境、业务支撑以及聚集开发者、制定行业标准。
人工智能风口来临之前就已经开始人才储备
在人工智能风口来临之前，百度就已经开始广纳人才进行技术研究。
2013年1月，百度正式对外宣布成立深度学习研究院（IDL）。2014年1月，百度推出少帅计划，主要面向全球招募9名30岁以下的人工智能领域青年精英。 2013年4月百度在美国加州的库比蒂诺建立了人工智能实验室，名为“深度学习研究中心”。
（IDL部分研究成员）
2014年百度美研院从30多人扩充到超过100人。2014年5月，百度在硅谷成立硅谷人工智能实验室；同年7月，百度成立大数据实验室。
彭博社、华尔街日报报道称，今年年初百度又在美国招揽150名人工智能科学家，如果科学家愿意从美国前往中国,到百度从事人工智能研究,百度甚至愿意多付出15%的薪资。
要知道，科学院的研究相对来说会更加不计成本，相比于商业机构来说，容易给予更为充足的发挥空间。对于人工智能领域的研究者来说，科学院式的民主开放研究氛围吸引力非常大，这对于技术灵感会有很大的启发作用。
人工智能确实需要应用，但是目前尚处于技术进展阶段，需要大量天马行空的想象力，也需要充足的研究成果、技术积淀。科学院的研究氛围加上不俗的薪资待遇，这对于前沿技术的研究人员来说，显然是不可多得的环境。
为人才提供了科研和商业化落地的绝佳环境
大学和科研机构对于人工智能研究者而言，有两个最大的弱点：
1、缺乏充足的数据支撑。人工智能的核心还是大数据，没有数据要求科研几乎就等于要平地起高楼。
2、缺乏商业和实际场景进行验证。人工智能技术终究需要强落地，新技术固然需要在实验室内进行反复验证，但是技术最终还是要走到商业实践之中，得到市场的验证。在大学等科研机构中，残酷的商业验证往往是最难完成的一环，所以容易导致闭门造车。
从这两个维度来看，会发现百度能够很好的囊括。百度手里掌握了大量数据，这些数据有基于搜索而诞生的公共数据、需求数据。相比于阿里腾讯来说，这些数据最全面，数据样本比较复杂，数据的广度和多样性上比较强，是一座富矿。
百度的大数据实力能够支撑起人工智能的业务研究，而且百度人工智能业务进展速度很快，这些业务涉及面广泛而且深入，从自然语言处理到图像识别再到深度学习等各个细分领域，百度都有深入的研究也有对应的产品。
从科学院式的研究到具体产品的落地，百度能够为研究者提供研究和实践一体的环境，对于AI人才来说这样的环境可遇不可求。
尤其是百度无人车这样的研究，放眼全世界，这都是人工智能技术整合最严密、协同最复杂的产品，处于这样的平台上，人工智能研究者不仅仅能够深耕研究深度，而且还能将T字型的竖线（在某一领域深入钻研的强度）和横线（广阔的知识结构和人脉）平衡伸展，这对于自身职业发展以及专业度的提升都大有裨益。
业务和技术创新形成了人才梯度的正向循环
人工智能这种“无人区”的研究需要有正向循环，一方面优秀的人才会带来业务的大幅度提升，而业务的进步也会为企业带来更多优秀人才。
百度近年来频频放出AI大动作。比如Apollo计划，比如继三大实验室之后又设立了AR lab。在优秀人才的主导下，百度在人工智能领域不断产生技术创新，而前沿的技术又反哺吸引更多国际上的尖端技术人才，形成了一个正向循环。
虽然说今年年初有少部分人工智能人才从百度离职，但是这并没有妨碍更多人工智能领域的人才涌入百度。有一句话说得好，问渠哪得清如许，为有源头活水来。老人的离去以及新人的到来恰恰说明百度的人工智能业务体系以及人才梯度建设始终处于健康的状态。
从福布斯这篇文章中我们可以看到百度目前人工智能领域的几个****——百度集团总裁兼COO陆奇，百度人工智能技术平台体系总负责人王海峰，百度研究院主任林元庆，百度杰出科学家徐伟，百度度秘事业部总经理景鲲，百度硅谷人工智能实验室主任亚当·考特斯，百度自然语言处理部技术总监吴华。
（前微软集团全球执行副总裁，百度集团总裁兼COO陆奇）
上到总裁下到技术总监，覆盖不同职位、不同年龄、不同业务线，百度的人工智能人才建设梯度从这个角度来看，显然比其他企业更为完全。井井有条的人才建设梯度也为未来吸引更多人才铺垫了道路。
开放生态制定标准，为吸纳更多人才奠定基础
企业能否吸引更多人才还是在于生态。在人工智能领域，标准和规则的制定者往往也会拥有更多人才。
不管是在深度学习平台开源还是聚拢开发者这些层面上，百度都在做出更多尝试。根据目前的消息来看，百度将在今年7月召开Baidu Create 2017百度AI开发者大会，DuerOS开放平台、Apollo开放平台等百度AI生态重要战略、技术、业务进展、解决方案，也将首次面向开发者及各行业合作伙伴集中展现，释放生态势能。
（定于7月5日的百度AI开发者大会）
通过AI开发者大会，百度能够为全行业提供多年积累的计算、算法等技术，包括宝贵的数据资源、业务生态构建能力，甚至资本等方面的支持。人工智能目前尚处于起步阶段，无论是人才还是信息都非常匮乏，这种规模的开发者会议正在为未来埋下伏笔。
联系到去年百度分布式深度学习平台PaddlePaddle宣布开源，今年百度又要通过生态的开放、标准的制定吸纳更多开发者、从业者进入自家生态之中，这种做法还将巩固百度如今在人工智能领域的地位，也将通过聚拢开发者的方式进一步吸引世界人才。
这对于目前人工智能行业来说，无疑是在培养潜在的人才，为人工智能领域后续的研究播下种子。
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