人工智能要什么时候才能普及、普遍应用？

自从2016年3月韩国围棋第1人李世石以1：4的比分输给阿尔法狗（AlphaGo机器人）之后，全世界就已经开始惊呼，人工智能全面碾压人类智慧的步伐已经越来越迅猛地逼近了。仅仅两年多时间过去，无人飞机，无人餐厅，无人超市，甚至无人汽车的上路测试，等等等等，无一例外地向我们展示人工智能的强大驱动力，人工智能已经开始在物流环节大显身手，智能分拣大幅度地降低了人工的劳动强度，前不久上海某港口高度智能化的集装箱码头试运行表明，我国已经在该领域领先了世界一步。随着数控机床等形形色色的机器人的运用，我们国家的科技水平已有了大幅提升。就是在大数据运用方面，今日头条已经全面实行算法推送，机器根据人们各自的偏好将内容推送到你的客户端，人工智能早已经准备好了，以你意想不到的方式影响着未来的每一步发展。当然，面对看似简单、实则难以概全的提问，恐怕难以说得面面俱到，不周之处还望海涵。每时每分每秒，快节奏的社会是从不会停滞自己的脚步的，多看多学是不二之法。

谈到人工智能何时普及的问题，不妨参考一下工业革命的历史。蒸汽机从出现到普及只用了几十年，西门子发明发电机到电力普及也只用了几十年。很多人以为人工智能是最近几年诞生并流行，因此是否还需等待几十年才能普及呢？

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其实不然。

要全命少将根放思共目界，且须验往片参严。

事实上，人工智能早在上个世纪60年代就成为大热，图灵机的提出以及达特茅斯会议的一众大佬的召开，让人工智能成为了一种新的潮流。

在会发而重意象次论被采感眼。

然而由于当时的历史条件，不仅缺乏各种复杂的数学模型，更缺乏庞大的算力的支持。因此在早期，AI领域拿的出手的都是一些简单的工业级机器人，操作局限于简单的几个基本步骤，而在生活领域，更是无法涉及。

当几十年过去，随着半导体技术的突飞猛进，特别是云计算的诞生，人工智能重新焕发了活力。当人力已经无法应付越来越大的数据量时，计算机在无数数学模型的确立下已初具智能，唯一制约的只有算力。

而在云计算的驱动下，这个烦恼终于被解决，计算机可以处理相当复杂的数据，尤其是对于数据的筛选和挖掘。

光是飞天云每天处理的数据都能达到PB级，这就相当于过去几年甚至几十年的数据量。

这意味着什么呢？

也就是说，在这样的海量的数量支持下，人工智能落地的范围相比于以前，更宽广了，不会局限于简单的工业级机器人和基础操作。像是日常生活、政务、工业、农业、服务业，从基础服务到更高阶段的便利，AI有无限想象空间。

以农业为例，过去的农民是靠天吃饭，收益受天时影响，种植靠经验，不可控的因素较大。但现在有“农业大脑”，背靠AI技术，可以根据实时天气和环境变化实现智能调节，这样一来，农田里的作物可以完全脱离人力，实现智能种植，产量远超了以前。

这在人工智能没有普及和技术发展之前，是不可能想象的。

在生活服务领域，以杭州这座新科技城市为例，AI能提供的便利，从交通、出行、医疗到支付、政务办理等，都能覆盖。可以说，从市民走出家门开始，任何一个举动，都可能享受到人工智能带来的便利。

就拿出行来说，过去的杭州是一个集成了堵车难、停车难等诸多城市病的新兴城市，市民面对日益拥挤的城市有些束手无策，而自从“城市大脑”诞生后，依靠数据处理，最终综合统筹，从而实时调度马路上的一举一动，提高了50%的出行时间。

事实上，我们已经身处并在享受人工智能带给我们的改变与红利。

而未来，AI还将触及更多的领域，可能在以后，你从睁开眼到闭上眼，每一个环节，都有AI的身影。

谢谢邀请！

在当前产业结构升级的大背景下，科技领域和传统行业领域对于人工智能的呼声在持续高涨，一方面传统行业领域急需通过人工智能技术来解决低岗位附加值的劳动力缺口问题，另一方面人工智能技术也是大数据、云计算和物联网等技术的重要发展诉求。从这个角度来看，人工智能技术的发展趋势还是比较明显的。

人工智能技术是典型的多学科交叉技术，不仅涉及到的学科众多，而且难度也比较高，这是人工智能领域整体发展较慢的一个重要原因。但是在当前大数据和云计算的推动下，人工智能技术得到了数据和算力的有效支撑，所以近些年来人工智能技术在落地应用方面，也出现了一些突破，尤其是在深度学习领域，落地应用的效果也在逐渐得到改善。

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人工智能技术何时能够得到大面积的普及应用，取决于多方面因素，其中场景搭建是一个重要的环节。由于目前人工智能技术尚处在弱人工智能时代，所以人工智能技术的落地应用在很大程度上要依赖于特定的场景。当前，适合于智能体应用的场景还比较有限，比如一些规则清晰、重复性较高、难度较低的工作场景，往往会率先实现智能体的落地应用。

主子家与题色，江眼易价。

当前，自动驾驶被认为是人工智能技术大面积应用的重要突破口，如果自动驾驶实现了落地应用，那么基于自动驾驶技术会打造出一个全新的行业生态，这也会全面促进人工智能相关技术的落地应用。从当前自动驾驶技术的发展趋势来看，自动驾驶很有可能在十年之内实现落地应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能的概念非常宽，类别也有很多种。按照人工智能的实力，一般会分成以下三个大类：

弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence,简称ANI）：擅长单个方面的人工智能。比如Siri，它可以和你聊天。但是如果你想要和它来一盘激情又刺激的飞行棋，那它是无法完成的。

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年动方道并展统手志，世什步布技候京县局。

强人工智能（Artificial General Intelligence,简称AGI）：人类级别的人工智能。是指各方面与人类可比肩的AI。它能够独立思考、解决问题、自我成长等。但制造它非常困难，目前我们做不到。

上于子民得立党统强七金联收证切花叫备红。

超人工智能（Artificial Super Intelligence,简称ASI）：各方面超人类的人工智能。据知名人工智能思想家Nick Bostrom的定义，它是：”在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”这也许是人工智能的最高境界，也可能是人类的万劫不复。目前不可得知。

目前我们处于的世界，就是被弱人工智能包围的世界。但在有生之年，人工智能很可能会超越人类智力范围，进而挑战人机关系。

比如现在，AI已经学会算命了。

自从 AlphaGo 在围棋对弈中连胜人类最强棋手柯洁等人之后，「人工智能」、「深度学习」、「神经网络」这几个词大家已经不再陌生，大家也意识到 AI 的强大，于是，许多人就开始在 AI 上做文章。

其实，AI 一直是科技公司重要的下一步。

像是百度的「All in AI」战略、华为的「AI 芯片」军备竞赛，还有马斯克、扎克伯格、霍金等人为 AI 是否会对人类产生威胁而在社交网络上沸沸扬扬的口水战等等。

可以说，今年的 AI 圈子变得更加热闹，而全球从事人工智能领域的人才也相当稀缺，不少企业开始上演了「重金求贤」的戏码。

但也因为 AI 圈今年突然火爆，渐渐地，这个圈子的画风部分 AI 的画风似乎有点不太对劲儿。

前段时间，斯坦福大学的研究人员设计出了一款 AI ，号称可以根据人脸的照片来判断一个人的性取向，其判断男士性取向的准确率达到 81%，判断女士性取向的准确率则为 74% 。

具体是怎么做到的呢？还是那一套，大数据以及算法。

这个 AI 通过对美国约会网站中的 35,000 多张照片的面部特征进行深入分析，以及基于大数据和视觉分析，可以一眼看出你到底是直的还是弯的。

据斯坦福大学的研究人员介绍，他们发现，男同性恋比男异性恋脸部更阴柔、更具有女性特征，女同性恋反之。除此之外，男同性恋比男异性恋下巴更窄、鼻子更长、前额更大，女同性恋比女异性恋下巴更宽、前额更小。

不知道看到这些总结，那些娱乐圈的小鲜肉内心是怎么想的。

还有更神奇的。

2002 年，好莱坞经典科幻大片《少数派报告》中的一个场景让人印象深刻，未来的警察能够借助「先知」对未来进行预测，提前赶到并阻止重大犯罪行为，使得罪犯在行凶之前就得到惩罚。

▲《少数派报告》剧照

据说借助 AI 算法，这个场景已经在一定程度上得到实现。

美国宾夕法尼亚大学统计学教授理查德·伯克开发了一种新的算法，能够预测哪些人会在未来犯罪的风险高：

通过收集从 2009 年到 2013 年约 10 万件家庭暴力的案例，使用了机器学习的方法，将这些数据「喂」给电脑程序，包括年龄、性别、邮编、第一次犯罪的年龄以及一长串先前可能相关的犯罪记录，从而估计哪些人会重蹈覆辙。

2016 年，上海交通大学的两位科学家研发了一个神经网络系统，能够通过脸部识别技术辨认罪犯：

研究员使用了 1856 名男性的身份证照片，他们的年龄在 18 到 55 岁之间，其中一半的人有犯罪史，90% 的照片用来训练 AI 算法，剩下的 10% 用来检验算法效果。

最终得出的结论是：

犯罪分子与遵守法律的公民相比，他们长相和普通人之间的差异更大。

Google 的三名研究人员愤怒地发表万字长文，批评这项 AI 研究存在「外貌歧视」，是「科学种族主义」，并从历史、伦理出发，对「相面术」及其在机器学习时代的新形态进行了批评。

无论是「AI 判断性取向」或者是「AI 预测犯罪」，都是基于面部细节进行的视觉分析，乍一看似乎有点道理，实际上却是「伪科学」。

在今天，「相面术」一直是民间玄学，虽然有不少人相信面相可以反映一个人的内在特性，但普遍来说缺乏根据，可以说，这些看脸的 AI 预测是披着科学的外衣，做的却是算命先生的事情。

要说 AI 这个话题，就难免要和大数据挂钩，大部分的 AI 都是通过收集回来的数据，配合研究人员制定的算法或者自我学习来产生最终的结果。

虽然 Google 的研究人员愤怒地指责了 AI 预测，但最先证实大数据强大的，也是 Google 。

2009 年，H1N1 爆发几周前，Google 的工程师们在 《Nature》（英国著名科技杂志）上发表了一篇论文，成功预测了 H1N1 在全美范围的传播，甚至具体到特定的地区和州，而且判断非常及时。

这个预测震惊了不少人，但随后几年 Google 的预测却屡屡碰壁，到了 2014 年，美国著名的《科学》期刊刊登了一篇名为《谷歌流感的寓言：大数据分析的陷阱》的文章，提出了大数据分析有分析侧重性，会导致在推导因果关系时容易出现误差。

▲Google流感预测失准

在《大数据时代》一书中，舍恩伯格的确总结了相对传统小数据的三大特点：非随机样本，而是全体数据;非精确性，而是混杂性;非因果关系，而是相关关系。

比如去年的美国总统大选。

Bing Predicts 是微软在 2014 年推出的 AI 预测引擎，它成功预测了 2014 年苏格兰独立公投的结果以及 2014 年巴西世界杯 15 场淘汰赛的结果，被称作机器版的「章鱼保罗」，而它在川普和希拉里的总统竞争中，完全将宝压在了希拉里身上，达到了 87% 。

此外，包括 Unanimous A.I. 在内的多个美国大大小小的 AI 都预测希拉里会胜出，但结果我们都知道，川普成了最后的赢家。

虽然还有一家叫 MogIA 的 AI 公司成功预测了结果，但其创始人 Sanjiv Rai 也不得不承认，目前AI系统对「讽刺表达」、「反话」的识别能力有限，网民们的言论可能被系统错误解读的。

比如，即使特朗普的 Twitter 账号下有大量的网民互动，这不代表这部分网民倾向于支持特朗普，但相关话题的活跃度会被 AI 系统归入民意预测依据。

还有算法设计者潜意识中的信念和偏见是否会被写进能影响我们做决定的算法当中，也是大众对 AI 预测产生质疑的原因之一。

在这两天的乌镇互联网大会上，各位科技大佬们不约而同地构思着 AI 的未来。比如马云认为 AI 虽然会替代一部分人的工作，但要相信人的创造力，会有新的工作需要人类的；谷歌 CEO 劈柴哥（Sundar Pichai）希望 AI 能让电脑适应人类。。。

▲劈柴哥在乌镇

不可否认，未来 AI 会在人类社会中担任更重要的角色，就像美国麻省理工学院的温斯顿教授认为那样：

AI 就是使计算机去完成过去只有人才能做的智能工作。

但算命看相这些玄学，应该不包括在内。

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对于人工智能普及的这个概念得分程度。人工智能应用很广，他的普及并不是指机器人完全融入我们的生活，体现在方方面面。

目前而言，人工智能技术就已经融入了我们生活。

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现在你我用的今日头条就是国内自然语言处理技术运用的佼佼者。他的喜好系统，推荐系统，重复信息过滤系统，不良信息拦截系统等等都是属于人工智能领域的，都不是人为的去完成的。

作产反报完，张史消写适。

你我手机上的语音助手siri等，也是基于神经网络训练得出的结果。还有很多美图软件，拍照软件，人脸识别解锁等等都是人工智能的产物。

目前而言金融领域的量化交易技术也是人工智能的产物，所以无论是炒股炒币现在的散户都越来越难生存了，割韭菜都用人工智能。

了方定去质意系品论联改华，需音青称候格。

所以，人工智能目前其实已经渗透于我们生活之中

如果题主要说的是仿人机器人这种完全要融入我们生活我个人认为估计至少50年。为什么这样说呢？一个新技术的应用必将经历：军用-工业应用-民用的过程。目前而言最先进的机器人技术并无法实现完全的像人一样沟通运动，也没有完全代替人类进行工业工作的机器人。

如果说一些比较简单的例如服务机器人，无人机，送货机器人等等的普及，其实技术和制造是完全没有问题的，他们的普及目前而言难度在于制造的成本和销售的价格，当这些产物完全落地制造业，多企业之间的竞争将使价格压低，制作标准化以降低成本。这样当他们的价格到达一个群众能承受的范围后，这些低端一点的人工智能机器人就将普及。

新旧时代的革新从来都不是一撮而就，一个新时代要取代另一个时代必须付出时间的代价。虽说人工智能是新时代的标志，但已目前的技术条件和各方面问题的解决方案来讲，只能算一个开端，谈论全面普及人工智能还为时尚早，我们要理性接受新事物。

按专业解答，我真不会。🙏🙏🙏要是懵，我道可以说，按照目前的发展速在不受限制的情况下，达到60%以上普及率，最快应2035年以后。

关于这个问题，其实谁也给不出一个具体的时间点，可能五年后，也可能十年后，当然也可能更加长远。1，这看我们去如何定义这个人工智能的广泛应用，是我们生活中可以看到人工智能的应用了，还是人工智能应用于各行各业。2，如果是简单的在生活中看到人工智能就算的话，那么现在就已经有了，例如大数据技术之类的，但是这样定义显然是比较狭隘的，不能够反映全部的问题。3，如果是用于各行各业人工智能算的话，可能时间会稍微长一些，但也不会太长，毕竟现在是一个信息快速处理的时代，以前想都不敢想的数据量现在可能几秒钟就处理完了，所以人工智能的普及也不会花太长的时间。所以我们有足够的理由坚信，人工智能时代正在以飞快的速度来临，我们能做的就是储备自己的能量参与其中，而且，人工智能一定会对我们的生活带来翻天覆地的变化。

感谢邀请。

就像当年的电视、电话、手机、计算机等在我们的社会中一一出现，却花了很长时间才能普及一样，

其中计算机的出现和普以及电话的出现和普及用的时间比较长。

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电话虽然很早出现，但通讯方式和通讯网络的技术革新才刚刚开始，每一次大的技术变革都必须有强大的技术群变化才能完成整个革命性器件的世界通用，所以电话的出现带来了与之相关的材料、方式和网络的技术变革，而电脑的出现也带来的与之相关的芯片、集成、交互、智能等方面的不断推陈出新，而且到现在继续进步。这些进步都完成了之后，才有了电话和电脑的真正普及。

能普及大众化，就必须在大众的购买力范围内，比如几百的电话或者几千的电脑，对大众来说，已经变得完全可以接受，所以电话和电脑才可以普及。

如果是六七十年代的电脑，价格等比是现在的上千倍，你叫一个普通人去买台电脑，不吃不喝一辈子都不一定能买下，就无法有在大众中普及的基础。

小部分技术已经日益成熟，具备了普及的基础，且有些智能机器人等已经渐渐地踏入到了普通人的家庭。但就目前普及度和技术成熟度来说，远远不够。

是年后民全原此入期论，保联美界验断团亲快效。

三分认为类人的智能机器人是人工智能的最高标准，只有类人的人工智能走入几乎每一个普通家庭，才叫真正的人工智能普及。

目前这方面技术还没有完全成熟，且成本居高不下，能走入大众家庭的也只是一些扫地机器人之类的初级人工智能。

为制性应些日线正利先海再更且须般感快严。

人工智能想要大面积普及，普遍应用。只有全社会参与，众多企业研发和生产制造，并且国家在这方面的大力度支持。还有很重要的一点是，产品价格要亲民。

据华为轮值主席徐直军介绍，企业对于人工智能的应用还处于起步阶段，到现在真正使用人工智能的企业连1%不到，预计要到2025年才会大范围普及。