迄今為止我們獲得的人工智能應(yīng)用上的進步仍然是基于傳統(tǒng)二進制計算模型下計算能力的不斷進步嗅回，包括AlphaGo，包括治療癌癥等等娃豹。由于互聯(lián)網(wǎng)特別是無線連接技術(shù)的進步使得計算機架構(gòu)出現(xiàn)了進步：互聯(lián)網(wǎng)連接的眾多計算設(shè)備從整體看大大增加了以往單臺或多臺設(shè)備的計算力。而這條路徑還有很大潛力可挖，特別是電池和低功耗芯片（ http://mp.weixin.qq.com/s/HVZA0Y66SJ0ADQ2Ksd9DvA ）技術(shù)再繼續(xù)進步的情況下蓬抄。事實上深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是這條路徑下的，而缺乏基礎(chǔ)理論的突破阅爽，人類對人腦機制的不完全理解使得這個方法也只停留在盲人摸象的階段（ http://mp.weixin.qq.com/s/JitX42CARaA8kMatQfFi-Q ）劝赔。因此真正突破性的強人工智能還需要可能是量子計算模型的新路徑移层。需要注意的是在路徑一下硅基計算機的整體計算力勉強跟上了人類個體观话，但離人類整體還差很遠灵迫。計算效率、創(chuàng)新狞换、想象、情感等等這些可能都要靠新路徑黄琼，而這條新路徑的入口在哪還沒看到呢。
現(xiàn)在談人工智能對人類工作和經(jīng)濟的毀滅性影響其實還為時尚早够吩。一些所謂多數(shù)人會沒事可干只能虛擬消遣消耗時間的論調(diào)是不符合基本的經(jīng)濟學(xué)規(guī)律的强法。因為如果這些人沒事可干需要養(yǎng)著闰歪，意味著他們的勞動力成本會很低，比機器還低教翩，那么資本會選擇這些人而不是機器闰靴。即便機器智能有所突破配猫，但很多工作是無法突破宏觀尺度的物理定律的，這就是為什么機械手要做到人手的精細、靈活程度比芯片不斷增加計算能力要難系忙。
當然說沒影響也是不可能的，蒸汽機都對人類社會都產(chǎn)生了巨大影響。在仍然缺乏基礎(chǔ)理論突破的情況下捺弦，個人要比機器更有價值還是必須調(diào)整學(xué)習(xí)和工作的方向幽崩，比如做跟美學(xué)理郑、創(chuàng)造类缤、想象密切結(jié)合的事，或者去拓展物理空間，踏上星辰大海的征途等。這方面即使有trump或brexit式的逆流论笔，我仍然對人類的螺旋進步抱樂觀態(tài)度最楷。我也支持人機結(jié)合的進化（ http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-4107706/How-man-merge-machines-Elon-Musk-reveals-thinks-AI-human-symbiotes.html ）犯建，未來通過大腦連接輔助計算設(shè)備會像戴眼鏡一樣自然芽卿。
