视频、假新闻、算法偏见、或导致大规模失业等负面新闻都经常引发人们的担忧。 　　对此，布鲁金斯学会(Brookings Institution)表示这仅仅是技术进步中不和谐的噪音，就如同人们曾担心蒸汽机车会使牛不吃草、鸡不下蛋、农民破产，而这些担忧后来被证明是毫无根据的。 　　而在许多乐观预期的背后，也有人指出人工智能技术实则进展缓慢。 　　一些人声称，人工智能将为这个时代带来变革性的影响，如同电力带来了第二次工业革命。这个理论得到了Gartner公司的支持：该公司发布了2019年“人工智能炒作周期”图表，图中显示，许多人工智能技术正在创新曲线中上升，这将让人工智能发展“火上浇油”。 应用滞后于预期，至少在企业中是这样。困难包括缺乏人才、缺乏高质量数据以及对技术的理解不够。 　　不切实际的承诺、宣传已经带来了数次“AI寒冬”：关于AI的投资和研究迅速回落。
　　进展缓慢 　　早在2016年，就有预测称，到2020年将有1000万辆自动驾驶汽车上路，今年10月，现代汽车还表示计划在自动驾驶及电动汽车领域投资350亿美元。 　　但福特首席执行官吉姆·哈克特(Jim Hackett)坦承，他们过于乐观地估计了自动驾驶汽车的到来时间，该公司正在缩减其自动驾驶汽车的相关计划，并认为首批自动驾驶汽车的能力将有所局限。 　　Uber先进技术集团的首席科学家拉克尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)也表示，自动驾驶汽车还需要很长的时间才能普及。 　　同样，关于AI与脑机接口技术被用于医学领域、有望治愈疑难病症(如自闭症、精神分裂症)的报道也很多，但仍然停留在研究阶段。 　　利用AI来在浩如烟海的文献中寻找线索、进行药物研发有着很大潜力，但算法也可能出错，而且不够成熟，需要进行人工过滤。 　　斯坦福大学教授大卫·切瑞顿表示，自从35年前他第一次接触人工智能以来，它一直是一项很有前途的技术，而且它仍然很有前途，但“被过度看好了”。 　　作用有限 　　目前人工智能领域方面的进步都只局限于“狭义人工智能”(又名弱人工智能)——它只能专注于一件事情。 　　狭义人工智能能使许多工作中枯燥、重复的部分自动化，它也只能做到这一点。缺点是它仍然只能担当人类的助手，作用有限，优点则是人们目前还不需要担心出现“天网”、“终结者”那样的超级人工智能。 　　例如，社交媒体网站使用的深度学习算法越来越善于识别对象、人，甚至是这些对象和人的详细特征，但仍然需要人类来辨别和过滤;AlphaGo击败了围棋世界冠军，但换成战棋、飞行棋就需要重新训练。 　　人类的能力则不仅比人工智能更加广泛，在某种意义上学习能力也更强——你不需要看成千上万张免责声明：本网站部 分文章和信息来源于互联网，本网转载出于传递更多信息和学习之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请立即联系管理 员，我们会予以更改或删除相关文章，保证您的权利。对使用本网站信息和服务所引起的后果，本网站不作任何承诺。