说起人工智能,最近几年在大众之间火得一塌糊涂。 大众开始慢慢的想到底哪天“奇点”会到来？也就是我们什么时候会创立出强人工智能。

先说结论,’奇点'这个观点本身就是错误的,我们可能永远无法到达强人工智能的阶段,不过原因并不是一般质疑'奇点'理论方面的摩尔定律的不可持续，而是机器永远模仿不了人类某一种感觉,进而转换成数据。

为什么这几年人工智能突飞猛进？

我们先聊聊为什么这几年人工智能突飞猛进,首先声明下以下内容全部为我本人的猜想，我没有很多数据，也不想去找详细的数据证明我的猜想, 我只说我认为答案的逻辑。

很多人把人工智能的发展完全归功于计算机运算速度的提升,有些人还以此产生了奇点临近的看法。 我个人并不认为计算机的计算速度是影响人工智能发展最重要的部分，这里我说的是计算速度是重要的组成部分，不过它并不是最重要的部分，以下是我的逻辑。

人工智能经过这么多年的发展, 到现在基本上是机器学习一家独大。 不能说完全的相等，不过大部分现在的人工智能发展和应用都是监督,半监督，和无监督的机器学习推动的。通过机器学习这条主线，我们可以抓住人工智能这个话题的信息。

机器学习的重点在于数据

机器学习, 是数据研究，重点在于并不是在算法，而是在数据。 在5年之前它的应用少之又少（对比今天），它的公众普及率更是比现在少几倍。 那么是什么导致它这几年的突飞猛进?

众所周知,机器学习中的大部分算法都是统计学转换过来的，大部分产生于5年之前。而且现在的可靠的应用大部分都是简单算法，更多的是在数据上做学问。说白了,机器学习与其说是算法方面的科学,不如说是数据(特征)上的科学。

那这5年到底发生了什么事，会让机器学习突飞猛进呢？

想想这5年发生最大的事情就是移动互联网，这5年的发展真正的改变了人类(收入1000美元以上）的生活方式。现在我们可能会说移动互联网贡献了很多东西，不过10年之后可能我们会认为 它 最大的贡献是产生了海量的数据。 而这些数据的增加直接导致了机器学习的突飞猛进。

看得出机器学习从2012年才开始慢慢变火， 移动互联网的热度从07年开始到12年到顶峰。 我的逻辑是 从07年开始到12年， 移动互联网开始改变了我们的生活，它直接导致了海量数据的产生。不过在前期只有一部分的公司有能力处理这个数据.

这时候大数据这个人人都搞不懂的东西出现了。

人人都想玩大数据，怎么玩大数据就变成了一个问题。 这时候大家意识到机器学习才是玩大数据的最有效的做法。 所以12到13年,越来越多的公司尝试让数据自己发声。这才是机器学习突飞猛进的根本原因。

数据本身才是人工智能进步的最重要原因

聊了这么多才聊到我的观点， 数据本身才是人工智能进步的最重要原因。

没有数据这一切都是空中楼阁，随着我们对数据转换的逐步加深，人工智能的发展会越来越快，因为数据是基础，基础好才有可能发展。 就像歌唱艺术，发展是因为基础乐器的发展一样（我自己的看法，没数据，以后有时间可能会去做这个研究）。 我们在把原来无法作为数据的东西，慢慢转换成数据。 计算机视觉，听觉，嗅觉，触觉等基础数据。 文本挖掘，图像识别，语音识别等认知数据。 这些科学的发展才是决定人工智能发展速度的最重要的原因。

机器永远不能成为强人工智能

那么我们最后谈谈我为什么觉得机器永远不能成为强人工智能。 因为某一种感觉它转换不了，第六感。

所以，如果大家觉得人工智能是未来，真正的推动这个方向努力是往基础数据转换和认知数据转换的方向发展。 算法重要，不过它就像一个歌唱明星在歌唱艺术行业，火一时就被别的明星代替，真正改变歌唱行业的是基础声音方面的改变。

在我心目中的未来，有能力获取数据的人才，如爬虫工程师，数据转换方面的工程师将会是最有竞争力的职业。
(科技产业责编：陈峰 )