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“人工智能”，英文是Artificial Intelligence。它最早由达特茅斯学院的数学教授麦卡锡创造，并在1955年8月31日的一个研讨会提案会上被提出的。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的目标是构建能和人类相媲美的智能体系，使得机器能像人类一样进行思考和决策。
“人工智能”发展到现阶段，可以说已经成为了第四次工业革命中非常重要的驱动力。所谓第四次工业革命，就是以大数据、云计算、物联网，以及人工智能和机器人为变革方向的产业革命，它不象前三次工业革命那样是单点爆炸，而是一个多方面一起爆破的一场革命。而这次工业革命的非常重要的驱动力就是“人工智能”。
而在聊天机器模型领域的“人工智能”，最有代表性的应用软件就是“ChatGPT”。ChatGPT目前已经十分火爆，可以说是一个人工智能的里程碑。它不是简单地和人聊聊闲话。他在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎。无论是让它写首押韵的诗、检查代码的 bug、回答科学问题、对推特未来的发展提出建议，通通不在话下。
ChatGPT之所以能够做到这些，是因为，他相比之前类似的软件，最重要的提升之处在于他的记忆能力，ChatGPT 可以储存对话信息，延续上下文，从而实现连续对话，这在对话场景中至关重要，极大地提升了对话交互模式下的用户体验。能够实现这个提升，也是因为ChatGPT加入了【从人类反馈中强化学习】这个功能。
那么ChatGPT，是如何解释和评价人工智能行业的呢？下面就是ChatGPT输出的关于人工智能方面的内容。
尽管古希腊时期的人工智能没有像现代人工智能那样先进，但是古希腊思想家们对人工智能的思考却很早。比如，古希腊哲学家亚里士多德曾认为，人工智能可以设计出一种机器人来帮助人类完成一些繁重的工作。
所以，古希腊时期的人工智能主要是通过机械设备来实现的，例如自动计算机和机器人。这些机械设备可以帮助人类完成一些繁重的工作，但是他们并没有真正的智能。
比如图上看起来象一个齿轮的东西，是1900年，希腊潜水员在海底采集海绵的时候，在海底42米深的地方发现了一艘沉没的古船，意外找到的一个奇怪的青铜制成的机械装置。
直到2006年，科学家称它是世界上最早的计算机，当科学家们将齿轮复员后，惊奇的发现，这个装置居然能测算太阳和月亮的运行轨道，也能准确的测算，日食和月食发生的时间。
除此以外，在很多古希腊的著作里，可以看到这些机器人的影子。比如，据说大约2,500多年前，荷马史诗《伊利亚特》里的铜制机器人塔洛斯，是世界上第一个拟人机器人，这个机器人当年在特洛伊战争中负责守卫克里特。
机器人塔洛斯，荷马史诗《伊利亚特》
还有，古希腊文学作品《欧罗巴》中描述了一个机器人，它可以帮助人类完成日常工作。另外，埃德利安·梅耶（Adrienne Mayor）在《诸神与机器人》（Gods and Robots）中，甚至把希腊古城亚历山大港称为最初的硅谷，因为那里曾经是无数机器人的家园。
除了古希腊、罗马，其他古文明也有着人类对“复制自己”的探索。犹太人传说中有生命的泥人，印度传说中，守卫佛祖舍利子的机器人武士；佛教传入前日本的神照神社，中国的兵马俑，后来又有了达芬奇的机器人武士、会下象棋的木头人“土耳其”，等等。这些虽然跟现在一般理解的人工智能似乎风马牛不相干，但这些尝试都体现了人类复制、模拟自身的梦想。
会议上，虽然没有在基本理论层面上达到一致的见解，也没有给出一些统一的定义，但是这次会议最珍贵的贡献，就是研究者之间拥有了共同愿景，也就是可以让计算机执行智能任务。
第一次人工智能大会
人工智能的概念提出之后，掀起了人工智能发展的第一个高潮。从此之后，相继开始了理论、技术和应用的研究。
人工智能教父Geoffrey Hinton
全球人工智能的研究中心在加拿大。而加拿大人工智能的核心，是一位叫做Geoffrey Hinton的教授。Geoffrey是多伦多大学的教授，同时也是Google人工智能的教父。
Geoffrey Hinton出生在英国一家“书香门第”，家人多是数学家和经济学家。而最初把Hinton引上人工智能这条路的，是他对人脑的好奇。Geoffrey很早就沉迷于大脑如何工作的问题。于是，他开始进入生理学，解剖大脑以了解其工作方式。不满足于此，他又开始学习心理学。最后，他决定更多地使用计算机科学的方法来模拟大脑，并进入人工智能领域，开始了他近40年的研究生涯。
虽然现在神经网络是人工智能的主流研究方法，但在初期却命途多舛。
1956年时，神经网络并没有很大的突破，几乎没人再相信神经网络的前景，也没人再研究神经网络。只有Geoffrey还在坚持。
但是，作为一个学者，只有热情没有经费，也是没有用的。当时Geoffrey就面临这样的问题。
Geoffrey作为一个英国人，在剑桥大学和爱丁堡大学学习，其实早期的学术研究生涯都在英国度过。但是，当时英国只有国防部会批经费用于该项研究，国防部给钱，那么就要为国防部干活。也就是说，将人工智能优先用于国防和武器制造。
Geoffrey对于这样拿到自己的研究经费并不满意： “我不希望我的研究成果被用在一些不善意的目标上。” 所以他离开英国，四处辗转。美国也只有国防部批经费，所以他放弃美国。最后，Geoffrey落脚在加拿大的多伦多大学，加拿大这个国家欢迎他，也支持他的神经网络研究。所以他说，“去这个文明的小镇继续研究，对我来说非常有吸引力。”
英国->美国->加拿大
多年之后，Geoffrey在人工智能领域成就巨大，美国各大科技公司多次邀请他去做讲座。Geoffrey本人因为身体原因，出门都只能坐汽车，无法坐飞机。如果去美国，都要从多伦多坐车去洛杉矶，这是很折腾人的。所以，美国再次向Geoffrey伸出橄榄枝，不惜代价，都要请他搬去美国定居、做研究。
但是，Geoffrey统统拒绝了。他说，加拿大、多伦多大学在我最落魄的时候收留了我，现在我成名了，我不能就这么离开加拿大。确实，如果Geoffrey是一个追名逐利的人，也许最开始就会接受英国国防部的经费，也不会来到加拿大。正是因为Geoffrey有着这样的三观和认知，人工智能才能发展到今天。这点和恒益投资的理念是不谋而合的，做学问如此，做投资也是如此。做投资需要有正确的三观，才能做到持续稳定盈利。只有投资到真正有价值的地方，财富才会自然而然地跟着来。
既然Geoffrey不愿意离开多伦多，那美国各大公司就把他们的人工智能研究总部搬到多伦多，于是可以看到google、uber的人工智能研究中心都在多伦多。Google之前还准备把多伦多建成smart city。
Geoffrey的伟大，不仅仅在于自己研究厉害，他还带出了非常多杰出的学生，也都在人工智能行业的顶部。比如他的学生，深度学习的另一位领袖人物，facebook的AI实验室负责人Yann LeCun。Yann从出生到博士毕业，一直在巴黎生活和学习。直到1988年，他专门为了投靠Geoffrey，飘洋过海来到多伦多大学，在Geoffrey的实验室做博士后。Yann利用深度神经网络建立了一个可以识别手写数字的系统，这一系统最终实现了商用，比如现在利用手机app存支票，其实就用到了这个功能。Yann也被称为CNN之父，卷积神经网络之父。
左一：Yann Lecun
左二：Geoffrey Hinton
左三：Yoshua Bengio
与Geoffrey、Yann并称为深度学习三大巨头的，是Yoshua Bengio，他出生于法国，现在也居住在加拿大，在蒙特利尔。当人工智能处于寒冬期时，加拿大政府仍然坚持投入研究基金，这才得以让这些学者能够深入研究人工智能。Yoshua和Geoffrey一样，都是因为加拿大相信人工智能，愿意无条件的提供经费，所以他们坚持留在加拿大，带领加拿大走到了人工智能之首的地位。现在加拿大研究人工智能的人才密度高于世界上任何其他地方。
刚才提到的三大巨头，他们一起获得了2018年图灵奖。他们其实都是在研究人工智能的基本理论，这些理论就是专利。所以，谁想要使用这些人工智能的理论，就支付专利费。这也就相当于被动收入。前期努力研究理论，一旦成行，后期只要躺着收钱就行了。
做投资也是要基于这样的认知，才能真正地创造被动收入。当把钱投资到真正有价值的地方，这些有价值的企业拿着资金去创造更多价值、更多财富，而作为投资者，不需要买进卖出，只要按兵不动，钱自己就来了。
目前，人工智能已经发展了一些基本技术，比如大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等等。相对应的，这些技术也被运用在了很多领域应用中，比如汽车、医疗保健、银行金融、语音识别等等。
近年来非常热门的，自动驾驶，就是人工智能在汽车领域的重要应用。不过，要想实现真正完全的无人驾驶，还是很有挑战性的。比如特斯拉经常吹嘘他的高级辅助驾驶系统、完全自动驾驶，其实，他的autopilot也只是部分自动化，可以这意味着它可以控制方向盘和速度，但驾驶员仍然需要密切关注情况，随时准备手动驾驶。而本田在2021年3月推出一款已经达到条件自动化水平的车型——Legend Sedan，只在非常特定的条件下才需要驾驶员手动驾驶。而更高级别的，谷歌Waymo在特定的地理围栏内可实现全自动驾驶。去年12月中旬，已经有新闻报导，谷歌Waymo开放从凤凰城downtown到Sky Harbor国际机场的无人驾驶车了，任何人都可乘坐。
不过要想实现真正的完全无人驾驶，还是面临各方面挑战。比如自动驾驶汽车必须在一个高度复杂的世界中行驶，其中包括各种道路、路牌、行人、其他车辆、建筑物等等。还要能够预测人类的行为，这是有相当大的难度的。再加上各种硬件和技术非常昂贵，还要对汽车进行各种极端天气以及其他特殊情况训练等。最重要的是，自动驾驶汽车直接影响着司机、乘客及路人的生命存无，必须非常精准，没有犯错的余地。
为了解决这些难题，还是要从关键点——数据入手。收集足够多的数据、建立模型是一项非常耗时的工程，这也是为什么很多公司在一开始夸大海口，要造自动驾驶汽车，却一直延迟上市的原因。
人工智能依赖大数据实现收集、存储和分析海量数据，包括个人的基本信息、身份信息、生物信息等，涉及隐私信息被侵犯的可能。
首先，收集信息的过程，比如我们现在经常用的手机指纹解锁、面部识别解锁等等，已经在便捷生活的同时，把我们的个人肢体隐私信息完全暴露给各大公司。还有一些产品或者软件，可以检测你的身体健康情况，比如卡路里消耗啊、心跳、血氧、睡眠时间、饮食习惯等等。这些人工智能产品都掌握着大量的个人信息，甚至比你自己还了解你自己。这些数据如果使用得当，可以提升人类的生活质量，但如果出于商业目的非法使用某些私人信息，就会造成隐私侵犯。
第二，当这些个人信息被存储、甚至被用来做分析的时候，这些数据被储存到云端，此时这些信息就很容易各种威胁和攻击。所以现在很多人工智能应用开始更加注重云端隐私的保护。
失业率上升，这个很好理解。现在机器和机器人都已经可以取代人做很多简单、繁重而重复性的工作。而随着人工智能的进一步发展，学者们发现了莫拉维克悖论，也就是说原来大家认为人工智能先取代劳力工作、然后是低阶认知工作、最后是高阶认知工作，结果现在发现反过来了，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。什么意思呢？四岁小孩具有的本能，比如辨识人脸、举起铅笔、在房间内走动、回答问题等，事实上是工程领域内目前为止最难解的问题。
也就是说，当新一代的人工智能出现时，股票分析师、石化工程师和假释委员会都要小心他们的位置被取代，但是园丁、接待员和厨师至少十年内都不用担心被人工智能所取代。
其实人工智能存在的道德和法律问题，学者们很早就留意到了，一直以来也在研究如何能够避免和解决这些问题。我们加拿大的蒙特利尔，就有着世界前沿的人工智能道德问题研究。
蒙特利尔 人工智能道德聚会
从2017年开始，麦吉尔大学的人工智能道德问题研究人员Abhishek Gupta，就发起了每两个月举行一次的AI道德聚会，来自全球各地的研究人员都会参加。他们讨论各种各样的有关人工智能道德问题，比如如何才能确保人人享有人工智能的好处、电脑是否可以提供医疗诊断上的建议、法律系统是否可以通过算法来判定犯人能不能获得假释，等等。
其实，蒙特利尔争取在人工智能的道德伦理方面起到带头作用并不是一个巧合。现在全球都在开始考虑，人工智能发展将带来的社会后果，而加拿大的价值观使得加拿大在这个方面更为敏感。与世界其他地区相比，加拿大有着不同的价值观，这些价值观更多地确保了每个人的利益，另外，这个国家的多元文化背景也有着非常重要的作用。所以，蒙特利尔在这个问题上比较超前，这是因为在加拿大。
之所以人工智能近期的发展能够如此健康蓬勃，包括如何对待道德问题等，其实和以Geoffrey为首的研究学者本人的性格、三观是分不开的，他们用自己正确的三观，带领着整个人工智能领域朝着正确的方向前进。
恒益投资一直以来非常关注第四次工业革命，人工智能，名字也是AI Financial。就是因为，这个行业是一个有价值的行业，投资人工智能，一定会有好的回报，而且还是被动收入、被动回报。
人工智能从1956年正式研究开始，因为经费、硬件等种种原因，经历过两次寒冬期。
现在的人工智能已经突破了硬件的限制，大批量人才加入队伍，在理论研究方面逐渐深入，各种技术和应用也应运而生，正是人工智能喷薄的时期。
这里有几个应用领域的预测数据：
4.1 人工智能在零售领域
2028年 $24.1 billion，每年复合增长24.4%
海量的资金和投资人已经涌入零售领域。比如这张图显示，到2028年，全球人工智能在零售领域的市值将会达到24.1万亿美元，年复合增长率达到24.4%。
4.2 人工智能在医疗保健领域
2028年 $95.65 billion，每年复合增长46.1%
到2028年，人工智能在医疗保健中的应用市场规模将超过95.65万亿，年均复合增长率达到46.1%。
4.3 人工智能在企业应用
2030年 $88.37 billion，每年复合增长47.16%
到2030年，人工智能在企业中的应用达到88.37万亿美元规模，年均复合增长率达到47.16%。
4.4 人工智能总体市场
2029年 $1394.3 billion，每年复合增长20.1%
人工智能在各方面的应用加起来，总体市场会在2029年达到1394.3billion(近1.4兆亿)，年复合增长率20.1%。
每一次工业革命，都会拉大人类的阶级差距，而现在人类所经历的，由人工智能带领的第四次工业革命，会彻底将阶级固化。而普通人唯一能够做的就是，趁现在还有机会跨越阶级的时候，顺势而为，跟着一起投资到人工智能领域。如果投资者在这个时间点跟不上，那么之后就会永远被落下，被贫穷。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的目标是构建能和人类相媲美的智能体系，使得机器能像人类一样进行思考和决策。
“人工智能”发展到现阶段，可以说已经成为了第四次工业革命中非常重要的驱动力。所谓第四次工业革命，就是以大数据、云计算、物联网，以及人工智能和机器人为变革方向的产业革命，它不象前三次工业革命那样是单点爆炸，而是一个多方面一起爆破的一场革命。而这次工业革命的非常重要的驱动力就是“人工智能”。
而在聊天机器模型领域的“人工智能”，最有代表性的应用软件就是“ChatGPT”。ChatGPT目前已经十分火爆，可以说是一个人工智能的里程碑。它不是简单地和人聊聊闲话。他在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎。无论是让它写首押韵的诗、检查代码的 bug、回答科学问题、对推特未来的发展提出建议，通通不在话下。
ChatGPT之所以能够做到这些，是因为，他相比之前类似的软件，最重要的提升之处在于他的记忆能力，ChatGPT 可以储存对话信息，延续上下文，从而实现连续对话，这在对话场景中至关重要，极大地提升了对话交互模式下的用户体验。能够实现这个提升，也是因为ChatGPT加入了【从人类反馈中强化学习】这个功能。
那么ChatGPT，是如何解释和评价人工智能行业的呢？下面就是ChatGPT输出的关于人工智能方面的内容。
1. 人工智能的起源
追根溯源，人工智能是起源于古希腊。由于古希腊是西方文明的重要源头，在哲学、数学等领域都有很深的研究和发展。在当时就有了机器人想法。
尽管古希腊时期的人工智能没有像现代人工智能那样先进，但是古希腊思想家们对人工智能的思考却很早。比如，古希腊哲学家亚里士多德曾认为，人工智能可以设计出一种机器人来帮助人类完成一些繁重的工作。
所以，古希腊时期的人工智能主要是通过机械设备来实现的，例如自动计算机和机器人。这些机械设备可以帮助人类完成一些繁重的工作，但是他们并没有真正的智能。
比如图上看起来象一个齿轮的东西，是1900年，希腊潜水员在海底采集海绵的时候，在海底42米深的地方发现了一艘沉没的古船，意外找到的一个奇怪的青铜制成的机械装置。
直到2006年，科学家称它是世界上最早的计算机，当科学家们将齿轮复员后，惊奇的发现，这个装置居然能测算太阳和月亮的运行轨道，也能准确的测算，日食和月食发生的时间。
除此以外，在很多古希腊的著作里，可以看到这些机器人的影子。比如，据说大约2,500多年前，荷马史诗《伊利亚特》里的铜制机器人塔洛斯，是世界上第一个拟人机器人，这个机器人当年在特洛伊战争中负责守卫克里特。
机器人塔洛斯，荷马史诗《伊利亚特》
还有，古希腊文学作品《欧罗巴》中描述了一个机器人，它可以帮助人类完成日常工作。另外，埃德利安·梅耶（Adrienne Mayor）在《诸神与机器人》（Gods and Robots）中，甚至把希腊古城亚历山大港称为最初的硅谷，因为那里曾经是无数机器人的家园。
除了古希腊、罗马，其他古文明也有着人类对“复制自己”的探索。犹太人传说中有生命的泥人，印度传说中，守卫佛祖舍利子的机器人武士；佛教传入前日本的神照神社，中国的兵马俑，后来又有了达芬奇的机器人武士、会下象棋的木头人“土耳其”，等等。这些虽然跟现在一般理解的人工智能似乎风马牛不相干，但这些尝试都体现了人类复制、模拟自身的梦想。
2. 人工智能的近代发展
1956年暑假，在新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院，召开了人工智能的第一次大会，会议是由麦卡锡和其他三位研究人员，包括哈佛大学的明斯基、IBM公司的罗切斯特和贝尔电话实验室的香农一起发起的，研讨会长达两个月，共有47个研究人员参加。会议上，虽然没有在基本理论层面上达到一致的见解，也没有给出一些统一的定义，但是这次会议最珍贵的贡献，就是研究者之间拥有了共同愿景，也就是可以让计算机执行智能任务。
第一次人工智能大会
人工智能的概念提出之后，掀起了人工智能发展的第一个高潮。从此之后，相继开始了理论、技术和应用的研究。
人工智能教父Geoffrey Hinton
全球人工智能的研究中心在加拿大。而加拿大人工智能的核心，是一位叫做Geoffrey Hinton的教授。Geoffrey是多伦多大学的教授，同时也是Google人工智能的教父。
Geoffrey Hinton出生在英国一家“书香门第”，家人多是数学家和经济学家。而最初把Hinton引上人工智能这条路的，是他对人脑的好奇。Geoffrey很早就沉迷于大脑如何工作的问题。于是，他开始进入生理学，解剖大脑以了解其工作方式。不满足于此，他又开始学习心理学。最后，他决定更多地使用计算机科学的方法来模拟大脑，并进入人工智能领域，开始了他近40年的研究生涯。
虽然现在神经网络是人工智能的主流研究方法，但在初期却命途多舛。
1956年时，神经网络并没有很大的突破，几乎没人再相信神经网络的前景，也没人再研究神经网络。只有Geoffrey还在坚持。
但是，作为一个学者，只有热情没有经费，也是没有用的。当时Geoffrey就面临这样的问题。
Geoffrey作为一个英国人，在剑桥大学和爱丁堡大学学习，其实早期的学术研究生涯都在英国度过。但是，当时英国只有国防部会批经费用于该项研究，国防部给钱，那么就要为国防部干活。也就是说，将人工智能优先用于国防和武器制造。
Geoffrey对于这样拿到自己的研究经费并不满意： “我不希望我的研究成果被用在一些不善意的目标上。” 所以他离开英国，四处辗转。美国也只有国防部批经费，所以他放弃美国。最后，Geoffrey落脚在加拿大的多伦多大学，加拿大这个国家欢迎他，也支持他的神经网络研究。所以他说，“去这个文明的小镇继续研究，对我来说非常有吸引力。”
英国->美国->加拿大
多年之后，Geoffrey在人工智能领域成就巨大，美国各大科技公司多次邀请他去做讲座。Geoffrey本人因为身体原因，出门都只能坐汽车，无法坐飞机。如果去美国，都要从多伦多坐车去洛杉矶，这是很折腾人的。所以，美国再次向Geoffrey伸出橄榄枝，不惜代价，都要请他搬去美国定居、做研究。
但是，Geoffrey统统拒绝了。他说，加拿大、多伦多大学在我最落魄的时候收留了我，现在我成名了，我不能就这么离开加拿大。确实，如果Geoffrey是一个追名逐利的人，也许最开始就会接受英国国防部的经费，也不会来到加拿大。正是因为Geoffrey有着这样的三观和认知，人工智能才能发展到今天。这点和恒益投资的理念是不谋而合的，做学问如此，做投资也是如此。做投资需要有正确的三观，才能做到持续稳定盈利。只有投资到真正有价值的地方，财富才会自然而然地跟着来。
既然Geoffrey不愿意离开多伦多，那美国各大公司就把他们的人工智能研究总部搬到多伦多，于是可以看到google、uber的人工智能研究中心都在多伦多。Google之前还准备把多伦多建成smart city。
Geoffrey的伟大，不仅仅在于自己研究厉害，他还带出了非常多杰出的学生，也都在人工智能行业的顶部。比如他的学生，深度学习的另一位领袖人物，facebook的AI实验室负责人Yann LeCun。Yann从出生到博士毕业，一直在巴黎生活和学习。直到1988年，他专门为了投靠Geoffrey，飘洋过海来到多伦多大学，在Geoffrey的实验室做博士后。Yann利用深度神经网络建立了一个可以识别手写数字的系统，这一系统最终实现了商用，比如现在利用手机app存支票，其实就用到了这个功能。Yann也被称为CNN之父，卷积神经网络之父。
左一：Yann Lecun
左二：Geoffrey Hinton
左三：Yoshua Bengio
与Geoffrey、Yann并称为深度学习三大巨头的，是Yoshua Bengio，他出生于法国，现在也居住在加拿大，在蒙特利尔。当人工智能处于寒冬期时，加拿大政府仍然坚持投入研究基金，这才得以让这些学者能够深入研究人工智能。Yoshua和Geoffrey一样，都是因为加拿大相信人工智能，愿意无条件的提供经费，所以他们坚持留在加拿大，带领加拿大走到了人工智能之首的地位。现在加拿大研究人工智能的人才密度高于世界上任何其他地方。
刚才提到的三大巨头，他们一起获得了2018年图灵奖。他们其实都是在研究人工智能的基本理论，这些理论就是专利。所以，谁想要使用这些人工智能的理论，就支付专利费。这也就相当于被动收入。前期努力研究理论，一旦成行，后期只要躺着收钱就行了。
做投资也是要基于这样的认知，才能真正地创造被动收入。当把钱投资到真正有价值的地方，这些有价值的企业拿着资金去创造更多价值、更多财富，而作为投资者，不需要买进卖出，只要按兵不动，钱自己就来了。
目前，人工智能已经发展了一些基本技术，比如大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等等。相对应的，这些技术也被运用在了很多领域应用中，比如汽车、医疗保健、银行金融、语音识别等等。
近年来非常热门的，自动驾驶，就是人工智能在汽车领域的重要应用。不过，要想实现真正完全的无人驾驶，还是很有挑战性的。比如特斯拉经常吹嘘他的高级辅助驾驶系统、完全自动驾驶，其实，他的autopilot也只是部分自动化，可以这意味着它可以控制方向盘和速度，但驾驶员仍然需要密切关注情况，随时准备手动驾驶。而本田在2021年3月推出一款已经达到条件自动化水平的车型——Legend Sedan，只在非常特定的条件下才需要驾驶员手动驾驶。而更高级别的，谷歌Waymo在特定的地理围栏内可实现全自动驾驶。去年12月中旬，已经有新闻报导，谷歌Waymo开放从凤凰城downtown到Sky Harbor国际机场的无人驾驶车了，任何人都可乘坐。
不过要想实现真正的完全无人驾驶，还是面临各方面挑战。比如自动驾驶汽车必须在一个高度复杂的世界中行驶，其中包括各种道路、路牌、行人、其他车辆、建筑物等等。还要能够预测人类的行为，这是有相当大的难度的。再加上各种硬件和技术非常昂贵，还要对汽车进行各种极端天气以及其他特殊情况训练等。最重要的是，自动驾驶汽车直接影响着司机、乘客及路人的生命存无，必须非常精准，没有犯错的余地。
为了解决这些难题，还是要从关键点——数据入手。收集足够多的数据、建立模型是一项非常耗时的工程，这也是为什么很多公司在一开始夸大海口，要造自动驾驶汽车，却一直延迟上市的原因。
3. 道德和法律问题
人工智能应用越来越多，智能产品逐渐收到社会关注，不过由此也衍生出了不少道德和法律问题，比如威胁人类安全、算法歧视、隐私侵犯、失业率上升等等。
人工智能依赖大数据实现收集、存储和分析海量数据，包括个人的基本信息、身份信息、生物信息等，涉及隐私信息被侵犯的可能。
首先，收集信息的过程，比如我们现在经常用的手机指纹解锁、面部识别解锁等等，已经在便捷生活的同时，把我们的个人肢体隐私信息完全暴露给各大公司。还有一些产品或者软件，可以检测你的身体健康情况，比如卡路里消耗啊、心跳、血氧、睡眠时间、饮食习惯等等。这些人工智能产品都掌握着大量的个人信息，甚至比你自己还了解你自己。这些数据如果使用得当，可以提升人类的生活质量，但如果出于商业目的非法使用某些私人信息，就会造成隐私侵犯。
第二，当这些个人信息被存储、甚至被用来做分析的时候，这些数据被储存到云端，此时这些信息就很容易各种威胁和攻击。所以现在很多人工智能应用开始更加注重云端隐私的保护。
失业率上升，这个很好理解。现在机器和机器人都已经可以取代人做很多简单、繁重而重复性的工作。而随着人工智能的进一步发展，学者们发现了莫拉维克悖论，也就是说原来大家认为人工智能先取代劳力工作、然后是低阶认知工作、最后是高阶认知工作，结果现在发现反过来了，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。什么意思呢？四岁小孩具有的本能，比如辨识人脸、举起铅笔、在房间内走动、回答问题等，事实上是工程领域内目前为止最难解的问题。
也就是说，当新一代的人工智能出现时，股票分析师、石化工程师和假释委员会都要小心他们的位置被取代，但是园丁、接待员和厨师至少十年内都不用担心被人工智能所取代。
其实人工智能存在的道德和法律问题，学者们很早就留意到了，一直以来也在研究如何能够避免和解决这些问题。我们加拿大的蒙特利尔，就有着世界前沿的人工智能道德问题研究。
蒙特利尔 人工智能道德聚会
从2017年开始，麦吉尔大学的人工智能道德问题研究人员Abhishek Gupta，就发起了每两个月举行一次的AI道德聚会，来自全球各地的研究人员都会参加。他们讨论各种各样的有关人工智能道德问题，比如如何才能确保人人享有人工智能的好处、电脑是否可以提供医疗诊断上的建议、法律系统是否可以通过算法来判定犯人能不能获得假释，等等。
其实，蒙特利尔争取在人工智能的道德伦理方面起到带头作用并不是一个巧合。现在全球都在开始考虑，人工智能发展将带来的社会后果，而加拿大的价值观使得加拿大在这个方面更为敏感。与世界其他地区相比，加拿大有着不同的价值观，这些价值观更多地确保了每个人的利益，另外，这个国家的多元文化背景也有着非常重要的作用。所以，蒙特利尔在这个问题上比较超前，这是因为在加拿大。
之所以人工智能近期的发展能够如此健康蓬勃，包括如何对待道德问题等，其实和以Geoffrey为首的研究学者本人的性格、三观是分不开的，他们用自己正确的三观，带领着整个人工智能领域朝着正确的方向前进。
恒益投资一直以来非常关注第四次工业革命，人工智能，名字也是AI Financial。就是因为，这个行业是一个有价值的行业，投资人工智能，一定会有好的回报，而且还是被动收入、被动回报。
4. 人工智能的未来
人工智能从1956年正式研究开始，因为经费、硬件等种种原因，经历过两次寒冬期。
现在的人工智能已经突破了硬件的限制，大批量人才加入队伍，在理论研究方面逐渐深入，各种技术和应用也应运而生，正是人工智能喷薄的时期。
这里有几个应用领域的预测数据：
4.1 人工智能在零售领域
2028年 $24.1 billion，每年复合增长24.4%
海量的资金和投资人已经涌入零售领域。比如这张图显示，到2028年，全球人工智能在零售领域的市值将会达到24.1万亿美元，年复合增长率达到24.4%。
4.2 人工智能在医疗保健领域
2028年 $95.65 billion，每年复合增长46.1%
到2028年，人工智能在医疗保健中的应用市场规模将超过95.65万亿，年均复合增长率达到46.1%。
4.3 人工智能在企业应用
2030年 $88.37 billion，每年复合增长47.16%
到2030年，人工智能在企业中的应用达到88.37万亿美元规模，年均复合增长率达到47.16%。
4.4 人工智能总体市场
2029年 $1394.3 billion，每年复合增长20.1%
人工智能在各方面的应用加起来，总体市场会在2029年达到1394.3billion(近1.4兆亿)，年复合增长率20.1%。
5. 启示
人工智能的发展已经超乎想象，人工智能带领的第四次工业革命也已经进入起飞阶段。每一次工业革命，都会拉大人类的阶级差距，而现在人类所经历的，由人工智能带领的第四次工业革命，会彻底将阶级固化。而普通人唯一能够做的就是，趁现在还有机会跨越阶级的时候，顺势而为，跟着一起投资到人工智能领域。如果投资者在这个时间点跟不上，那么之后就会永远被落下，被贫穷。
