人工智能的發展日新月異，量子計算機的到來，有可能將信息技術的發展速度從“摩爾定律”轉向“內文定律”，這種雙指數增長的速度是驚人的，地球上任何一種事物還沒有如此高的增長速度。內文定律能否如期到來目前還只是推測，如果一旦到來，帶給我們的將是翻天覆地的變化。

看來在人工智能的三要素：算力、算法和大數據中，算力的突破應該沒有太大的懸念，而數據的支撐已經在按部就班地展開，基于無處不在的互聯網基礎上的生活、生產的豐富場景，無時無刻源源不斷地提供著海量數據，即將到來的5G通訊又為物聯網的落地提供了支撐，未來萬物互聯產生的數據將使數據成倍地增長，看樣子，大數據也不是制約人工智能發展的障礙。

如果將人的能力、經歷、經驗和人工智能的算力、大數據、算法類比，我們發現，算力就是能力，大數據就是經歷，而算法就是經驗。俗話說行萬里路，讀萬卷書，為的就是提高認知，指導生存發展的實踐。行萬里路是在實踐中產生直接經驗，讀萬卷書是在學習間接知識，這是兩種提高認知的途徑。人工智能獲取算法的優化也不外乎這兩個途徑，要么在數據中學習，要么通過理論轉換。

有了以上保障，相信人工智能未來一定能實現突破，只是時間早晚的問題。人工智能目前看來還處于初級階段，就算是在這個階段，也已經展示出驚人的能力，雖然目前的人工智能看起來只能在某個場景下完成某個階段的任務。

讓我們看看現在人工智能可以做點什么：停車場牌照識別，替代了人工登記。智能音箱，已經有成熟產品，能利用語音識別及語義理解，實現功能操作，比如點歌、聽天氣預報、完成搜索任務等等。

新聞撰寫，已經有公司利用人工智能機器人撰寫簡單的新聞稿件。CT看片，利用人工智能實現通過CT片診斷疾病的技能。手機拍照，利用人工智能技術實現對場景的判斷以及優化任務。智能檢票，利用圖像識別對身份證信息和車票信息進行比對，實現無人值守檢票工作。

下圍棋，AlphaGo的表現相信不用多說，學習圍棋時間不長，就已經能戰勝人類頂級高手。工業制造，人工智能工業機器人已經在流水線上發揮作用，替代不少工種。人形機器人，相信大家對后空翻的波士頓機器人印象深刻，或許還會感到一些威脅。

除了這些，還有很多人工智能掌握的技能。以現在的發展速度，未來的人工智能將在多個領域掌握哪些技能呢。

首先可以肯定的是，人工智能將從點的突破，形成面的突破，會在一些領域得到普及應用，最先開始的可能還是那些基于圖像識別、語音識別和自然語義理解等的人工智能技術，然后逐步展開。幾年內以無人駕駛為核心的出行領域，可能會有越來越多的人工智能應用。其次，可能在教育、制造業、醫療、金融等領域出現越來越多的人工智能應用。

如果在這幾年中，量子計算機實現商用，那么人工智能的發展進程將會加速，將會在更大范圍內實現人工智能的應用。然而，人工智能作用不僅僅是替代人工，在認知能力方面，人工智能似乎有更加出色的優勢。

如果人工智能發現了點什么，千萬不要驚訝，因為人工智能天生算得快，基于物聯網，其感知范圍和感知深度完全超越人類，如此多的數據，如此快的速度，覆蓋面如此大的范圍，人工智能想不發現點與人類不一樣的東西，想想都不可能。

人工智能將會發現什么，總體來說最先產生的可能是事物和事物的關聯，尤其是那些看起來毫無關聯的兩件事情，可能會在一個時間段內，通過更加廣泛的數據分析，得出兩者強關聯的信息。有可能是蝴蝶效應，還有可能是天文現象和社會變動的關聯，還有可能發現所謂的出生日期和人生經歷的關聯，通過更多的原本認為毫無關系的因素的關聯，發現更多隱藏于其中的規律。

人是手段也是目的，最終科技的發展是要為人服務的，人工智能也是一樣，人工智能發展出來的所有的能力和發現都將為人類服務。不管人工智能發現了什么，都不要驚訝，如果人工智能發現了什么，而不告訴你，才值得警惕。