人工智能产业界算法研发现状以及遇到的问题
人工智能技术本质上是以数学算法为核心，辅以计算机技术的产品。与其说是一个IT产品，倒不如说是一套数学理论，如随机森林算法，贝叶斯算法等都是复杂的数学、统计学、概率领域的内容。
这些算法试图通过数字概率来描述人类思考的过程。计算机技术不过是通过编程语言在信息系统中实现算法过程。可见推动人工智能前进的必定是数学领域的专家，而不是IT部门的人才。
人工智能的“大脑”是“算法”，而以算法为核心的软件机器人既有自动监控能力和自主决策能力，也负载着文化，具有技术偏向和路径依赖性。在算法社会人与数据环境关系就会发生逆转，不是人来适应数字环境，而是数字环境来适应人。因此，重构算法社会的伦理规范，来确保人工智能造福于人类，成为改善人类生活的向善力量，成为当前的重要任务。
历史已经证明，通过购买现成的产品与技术来实现技术的跨越，在科学技术领域是行不通的。中国科技行业的哪一样，不都是经历了艰苦奋斗，无数科学家默默无闻为之奉献后，方才得以傲视世界群雄？比如中国的量子技术，比如中国的国防科技，中国的天宫空间站，中国的嫦娥月球车。
开源的人工智能算法绝不会是高效的，或者说是真正的算法程度。开源代码是IT高手们将自己想法实现并放到网上供大家讨论的东西，往往是初级的，探索性的东西。据说当现开源AI代码是从印度工程师放出来的(这点也是听闻，不确定)。
现在大家应当有所体会，人工智能绝不会是一两个工程师就可以搞出来的东西，要不为什么谷歌公司投入了那么多人力物力才实现了将国际象棋冠军打败的程度。而这套算法却无法应对英国高中数学问题。还有一点，真正尖端的人工智能算法，永远不会出现在互联网上供人们共享的。
资本的力量是可怕的。为了赚取利润占领市场，商家秉持着唯快不破的想法，极速将产品推出来，哪有功夫去管它是好是坏呢。可是人工智能是一门科学，是最为严谨的数学课题，不可能容得下这般不负责任的炒作。
当前人工智能发展中社会影响最大的应用是认知计算和数据智能，人类社会由此正在走向基于数据智能的解析社会。对人的数据解析可以追溯至被称为政治算术的早期统计学研究，而数据智能的出现，使我们每个人从统计平均意义上的个体转变为可以被单个地进行量化和数据解析的“单体”，由此可能会导致差异的革命和极端的不平等。
如果说信息技术革命可以视为控制革命，当前正在兴起的解析社会则是其升级版“控制革命2.0”。它试图对人的行为进行智能调控，由此带来了一系列值得进一步探讨的伦理与政治问题。
纵观现代文明的总体发展趋势，人类正在面临智能革命与人类深度科技化这一前所未有的重大挑战。智能革命不仅是一场新的科技革命、机器革命和工业革命，更可能带来全新的文明嬗变：从每一个人类的身体到全体人类的未来都有可能面对由此带来的颠覆性的变革。
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