如果人工智能注册一个社交网站的账号，那么我们所有人都将出现在他的好友列表里。虽然我们没有看到科学家们花那么多时间在算法背后的显著成果，但AI确实为人类做了很多伟大的事情，所以我们喜欢它们。不幸的是，我们并不是很了解AI，也不知道AI将如何改变我们。 “我们”，不仅仅是指普通大众，还包括软件开发人员和机器学习工程师。

就像任何一段关系一样，你要接受另一半的缺点，也要接受他们的魅力，还要理解他们，这样才能共同塑造双方的未来。思想领袖们正在进行一场相当公开的辩论，讨论这项技术的发展方向，以及这种关系可能会恶化到什么程度。在最近的一个具体例子中，马云(Jack Ma)和埃隆•马斯克(Elon Musk)讨论了人工智能世界中人类的未来。

马云的总体观点是乐观的，而马斯克则敦促谨慎。

这两种观点都有优点。人工智能带来了很多价值，也可能带来很多问题。从积极的方面来看，人工智能的自动化已经改变了我们工作和娱乐的方式。然而，从警示的角度来看，不完善的人工智能系统不仅会惹恼我们，还会让我们质疑这项技术本身。

常规的非人工智能软件会按照人的指令去做某件事，而人工智能则会根据一组数据来决定自己该做什么、怎么做。

数据=力量，这是人工智能的一般规则。数据有错有对，人工智能算法有缺陷，所以结果很难如预想那般完美，这都是当下无法回避的事实，但又有什么是真正完美的呢?

当我们拥抱机器人(AI算法)时，我们不应该回避当今工作方式中的缺陷。开车可能会导致撞车，但绝大多数人都不会因此而放弃开车。人工智能领域尚有许多问题需要解决，包括人工智能模型的可解释性、更好的数据处理工具、更自动化的机器学习和纠错。人工智能的应用有一种长期趋势，它正处于一种增长模式，部分由技术推动，部分由整体经济推动，落地的速度可能快也可能慢，但不会是负的。

虽然人工智能这个词是1956年创造的，是基于20世纪30年代和40年代对神经网络的研究，但在人工智能的实际应用中，大多数技术仍然是相当新的。上一个人工智能冬季的结束恰逢美国历史上持续时间最长的经济稳定增长时期的开始，因此，复苏的人工智能领域并没有像互联网泡沫和房地产危机等领域那样，经受衰退的考验。

此外，人工智能领域，就像曾经的许多新兴技术一样，一直被炒作、过度承诺和错误信息困扰，所以人工智能的问题变得越来越多越来越尖锐。诸如人工智能可解释性、数据处理工具、自动化机器学习、偏见、对抗性示例、后门、隐私泄露、遗留系统等问题以及许多其他因素，像是一堵惯性墙一样，阻碍了人工智能的落地。

我们需要知道的是，AI对于人类来说，好处要远远大于危害，这一点各个领域都有实例证明，不必过多解释。所以，我们需要真正认识它，理解它，敞开心扉拥抱它，和它一起，创造美好的未来。