“人工智障”一词原本是讽刺智能手机上的语音助手，后来随着人工智能的应用范围逐渐扩大，初期表现的“并不那么智能”，于是大众以“人工智障”取笑人工智能，这词基本代表了当时大众对于人工智能的态度。后来AlphaGo以横扫之势击败人类顶级棋手，引发大众恐慌。那么当下人工智能到底发展到什么程度？
AI已神化？自动驾驶和语音识别究竟处于什么水平
·自动驾驶
在CES2018上，英伟达率先召开了关于“自动驾驶”的发布会，并发布了相关硬件产品。近两年自动驾驶成为CES的热点，不仅仅因为自动驾驶能够彻底改变当下出行规则，还因为自动驾驶几乎触手可及。2017年7月份，百度CEO李彦宏乘坐自动驾驶汽车上了五环，证明自动驾驶技术已经产生了质的变化。
扔掉人工智障的帽子 AI由虚变实走向实用
英伟达发布会重点就是自动驾驶
目前自动驾驶基本分为两派，一派是以谷歌、百度这种互联网公司为代表的数据流派，另一派则是以传统车企为代表的场景流派。不谈实现难度和时间，数据流派是未来的大方向，场景流派是当下过渡的产物。
基本可以确定的是，根据场景来实现自动驾驶是一个误区，主要原因在于场景并非一成不变的，人不可能做到穷举场景。所以要实现真正意义上的自动驾驶，需要做的是对汽车上传感器传回的数据进行处理。整合数据是以谷歌为代表的互联网公司的强项，英伟达提供的硬件就是用于处理这些数据的。
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百度自动驾驶汽车上五环
这其中有一个问题，那就是谷歌未来会不会造车？因为数据驱动的自动驾驶是比较难的，但最终呈现的效果非常好。对于车企来言，自主研发数据驱动的自动驾驶难度太大。但对于谷歌而言，造车是可以借鉴经验的。不过以谷歌的做法，可能会对外授权自动驾驶技术。
自动驾驶技术发展速度非常快，如果不考虑法律、交通意外等因素外，拥有自动驾驶技术的汽车完全可以上路行驶。由于自动驾驶技术需要涉及到路况、图像识别等数据和技术，所以需要综合实力较强的企业或多家企业联合研发。谷歌在其中的优势比较明显。以目前的发展速度，自动驾驶大约在5年内被广泛接受，10年内能够成为大众出行的主要交通方式。
当下企业之间已经展开合作，2018年的自动驾驶汽车数量会出现一定程度的增长，而且上路的次数会更加频繁。当下自动驾驶在技术方面已经积累足够，法律是影响自动驾驶发展速度的重要因素之一。
·语音助手
严格意义上说目前的自动驾驶并不完全是人工智能，因为自动驾驶仅仅是丰富了自动化的含义。像机械臂这种工厂内的机器人是自动化的代表，最重要的特点就是不能自主学习。自动驾驶是自动化的延续，可以对周围环境进行条件反射。而语音助手的背后是对海量数据的分析，其更能代表人工智能。
需要说明的是，单纯的语音识别并非人工智能，只有语音识别后反馈给用户相关信息，整个过程才算是人工智能。
以往语音助手最大的用处就是查天气，如今的语音助手已经可以模仿明星唱歌了。这其中不仅仅是语音识别率的提升，也是语义识别的突破。
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微软小娜
比如微软小娜，这是一款微软研发、并将其内置在Windows10操作系统中的语音助手。目前微软小娜不仅能实现定闹钟、查天气等简单语音功能，同时还能够根据不同的语境与用户进行沟通和交互。其背后就是对海量数据的分析。
数据是非常重要的，首先它能带来方向，其次它能修正方向。海量数据分析能力的强弱则直接决定了机器自主学习能力的强弱。当下人工智能发展阶段的现状是，人工智能面对海量数据的时候，是没有方向的，需要人为干预，也就是人与人工智能协同。表现到语音助手方面就是，你问天气，手机给你显示天气的状况。而不是你要出门了，手机自动提示你天气状况。
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对海量数据分析具有重要意义
目前几乎绝大多数人工智能研究，都是集中在如何解决某个问题，也可以理解为指令。以语音助手为例，它不仅能够让很多操作简化成一条语音指令，甚至给人一种与正常人聊天的感觉。目前人工智能在这一方面表现的已经非常具有实用性了。当然人工智能在其他领域的应用仅出现在企业中，普通用户接触最多的还是语音助手。
所以说当下语音助手在某些领域已经达到了非常智能的水平，比如语音购物、实时翻译等，但涉及到更为深层次的语义识别，尤其是如何根据你的生活习惯、心情等主观因素给出合理推送信息，这方面目前属于发展不理想的地方。
总结：
像谷歌的自动驾驶在2015年就已经上路了，所以人工智能发展的时间并不短。从被人冠上“人工智障”的帽子到令人感到恐慌，人工智能只用了不到一年的时间。小到语音助手，大到自动驾驶，如今的人工智能确实已经十分实用了。只不过在某些领域，人工智能的发展难度太大，一时半会还无法达到“智能”。目前能够做到智能的领域主要还是集中在客观环境下，主观环境下依旧无解。所以不要担心机器觉醒推翻人类，这对于人工智能来说太难了。
