彭圣才，前蜻蜓FM负责人
问题1、目前人工智能的创业或者投资是否已经过度火爆，您对创业者和投资者有什么建议？
首先人工智能的创业或者投资不是过度火爆，而是远远不够。 人工智能技术的外延其实很广，今天大家谈论比较多的主要是以深度学习为代表的机器学习技术。其本质是统计学在计算机工程上的应用，并不会真的产生和人类大脑类似的“智能”，更谈不上具备主观能动性，所以不必神话之，另一方面对今天的人工智能也不必过于悲观，虽然很多AI应用还是更多给人噱头的感觉，但是自从深度学习技术取得突破以来，人工智能可以应用的领域已经大大拓宽，当前在推荐系统、语音/图像识别、安防应用、文案/图像创作 等领域都已经较为成熟，具备了投入生产实践的条件。发现特定的行业痛点，恰好可以通过AI的手段加以解决是当前人工智能创业的核心问题。
问题2、AI翻译过来是人工智能，但是物理规则决定：机器永远不会思考，它只会按照设定的偏好和功能，凭借强大的基础性能去完成“猜测”。AI超越人类大脑，在您看来是一场「別有用心者」的骗局吗？
人工智能技术的外延其实很广，今天大家谈论比较多的主要是以深度学习为代表的机器学习技术。其本质是统计学在计算机工程上的应用，并不会真的产生和人类大脑类似的“智能”，更谈不上具备主观能动性，所以AI必然会在某些特定领域超越人类大脑，这和计算器超过人的计算能力一样正常，不必恐慌，也谈不上别有用心者的骗局。
问题3、随着人工智能和机器人的兴起，准备踏入这个行业的职场人需要怎样升级呢？
AI是一个基础能力的突破，和之前的若干次产业技术革新并无本质不同，作为互联网行业的从业者，不必盲目的去跟风。还是要从自身业务的核心价值和业务痛点出发，发现其中可以使用AI工具来解决问题的场景，并应用之。如果没有，也不必牵强附会。从业者需要做的是了解AI的一些基本原理，从而大致了解当前的AI技术所能解决问题的定义域，避免过于乐观或者悲观的判断AI的应用场景。
我会出席2018年DTalk “数据与AI驱动的创新实践大会”，并会在Dtalk数据驱动实践案例研讨分析环节中，分享一些实际案例予大家进行解析，用不同职能（产品、设计、数据、技术及决策层）的角度和思考方法，提供有创造性的见解和解决方案。
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