人機大戰加速了整個人工智能的前進步伐，基于神經網絡的機器學習、高性能計算和大數據技術等領域都成為了資本和創業者角逐的焦點。

  “今年是人工智能的啟蒙階段，預計未來三年時間內人工智能將進入商用領域，不管是對接受服務的消費者抑或提供方而言，人工智能都到了一個新的爆發期。”搜狗公司CEO王小川告訴記者。在他看來，有了AlphaGo之后，老百姓開始接受人工智能。不管是創始人還是創業者、工程師，也更相信人工智能了。“有時候你相信就可能做得比原來更好。所以，從接受服務的人和提供方來說，現在都到了一個新的爆發期。”王小川說。

　　而在IDG資本2016年鎖定的新投資趨勢上，人工智能也被列為首要投資方向。IDG資本合伙人李驍軍認為人工智能投資契機逐漸成熟，主要取決于三方面的原因：其一，硬件水平的提升，計算機的芯片、運行速度、存儲能力、系統穩定性等方面都已經達到基本要求。其次伴隨硬件的提升，計算機算法也在不斷優化，MachineLearning已經是計算機系必修課。同時基于互聯網和移動手機的普及，企業端積累了大量數據，讓數據分析成為可能。

　　但即便如此，人工智能似乎距離我們依然很遙遠，“人工智能的改變仍需時日，當前更多的投資機會在于垂直領域深耕，具體而言就是看得懂、聽得懂、很貼心、能夠干活的人工智能創業項目。”李驍軍表示。

　　商湯科技Sensetime CEO徐冰也坦言，現在深度學習實際上是在用數學模擬人腦的結構，人腦有接近3000億量級的神經元，沒有任何的計算機設備存儲和數據處理能力可以到這樣的量級，現在可以落地的技術和10年后可以落地的技術，主要局限在硬件層面和計算機的計算速度。

　　而目前真正落地的技術主要在單項應用上，例如人臉識別、語音識別、圖像分類、理解等這些單項任務上。“我們拿機器人、拿算法模擬人腦的時候，不需要模擬整個大腦，往往是去逼近某一項特有功能，單項技術可以做得非常好，甚至擁有超過人的能力。”徐冰告訴記者。

　　這已然成為事實。王小川就坦言在搜狗公司2000多名員工中，80%都是工程師，目前就是在語音、圖像、網頁搜索和廣告領域做深度學習，把語音輸入轉化成文字、在圖片里進行檢索，在網頁搜索結果中排序還有對商業廣告的優化。

　　“國內很多的研究者在某一個技術點上做得非常好，但缺乏長期目標和哲學層面的思考。”浙江大學教授張宏鑫表示。其次，雖然人口紅利使得中國在數據量積累方面擁有得天獨厚的優勢，但國內在底層技術的研發和算法都落后于國外。

　　作為一家技術公司的負責人，王小川則更是直言：“我們和Google最大的差距是學校教育。其實一篇論文發表以后，大概三四個月的時間我們就能消化吸收了。在應用領域，中國和美國的距離不算遠，但是在基礎研究里、在數學領域里、在人工智能的一些基礎原理或者神經學里，我們對大腦神經元的理解，這方面的差距巨大。所以，美國更多的是原創，我們這邊做一些應用實踐。”

　　事實上，即便將技術轉化成產品也不意味著有賺錢的保障，但至少變成一個能提供給用戶的服務。

　　此外，張宏鑫提及的哲學層面的考慮確實是當前人工智能領域頗具爭議的焦點。例如從人文和社會道德角度而言，人工智能將會帶來哪些風險是否會導致大范圍失業或者人工智能達到一定程度是否會改變人類而在長期陪伴中，如果人類與機器人產生情感依賴該怎么辦

　　這的確是一個極具挑戰性的話題，人工智能恐慌論并非毫無依據。據徐冰介紹，當前的人工智能和以往幾年已經大不相同，人工智能一定程度上是由人設定程序，讓機器按照這個程序重復性地完成工作，從而最終在某種程度上實現取代。

　　“機器會出現自適應進行學習，還可以自己迭代，雖然人類沒有指定某個目標，但經過大量數據訓練會自動得出結論。”徐冰告訴記者。這樣的案例并非沒有發生過，此前谷歌曾做過一個實驗，用一套超計算機處理大量視頻，最終這個計算機自己學習出了‘貓’的概念。

　　“人工智能一定程度上包含了社會的機制在里邊，如何把技術真正產生的生產力轉化為我們作為一個整體的效益，這是一個社會體制的問題。”徐冰建議。

　　其次對安全性的威脅同樣是發展人工智能需要考慮的另一重問題。現在越來越多的東西會通過物聯網、傳感器連成一體，但往往存在安全性極差的問題，時常采用一些私有協議，極易遭到黑客的攻擊。

　　“大量數據連在一起，繼續往下走可能會變成城市級別的大腦，如果不經監控、管理，很可能會變成一個系統，這樣的系統對人的自由度是一種挫傷。”張宏鑫表示。