在无人驾驶的背后，交通场景物体识别技术和环境感知技术，实现高精度车辆探测识别、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测，这些都需要调动起来，为自动驾驶的智能决策提供依据。也正是如此，Robin会谈到，“让机器学下围棋是容易，让人去下棋、拿到围棋九段很难；让机器开车很难，但人去拿到一个驾照很容易。”
在金融、保险领域同样如此。根据国外媒体的报道，美国金融巨头们已经在在使用机器学习来进行精确决策和预测分析。比如说，Affirm正通过成功深入挖掘海量数据改写信用评估行业的游戏规则。防止欺诈和建立信用数据，这家公司使用了机器学习模型。ZestFinance正通过用机器学习技术和大数据分析来利用海量数据，并做出更精确的信贷决策。该公司在发行债券时使用了机器学习和大数据分析。Kabbage则在搭建下一代机器学习和分析平台，以此搭建信用风险模型和分析已有的资产组合。
当然，目前来看，无论是交通、金融、保险等行业，强人工智能的全面推广都存在一定的障碍。因为在立法层面、社会伦理层面上，人工智能的运用可能会引发一定的纠纷。
比如说，无人驾驶的汽车出现车祸时，事故责任到底是属于车主还是研发公司？金融保险行业里，一旦决策失误，损失到底该如何划分？这些都需要日后深入讨论，也正是如此。李彦宏今年在两会上提出了有关无人驾驶的提案，而欧美、日本无人驾驶市场中，领头企业也是催促国家层面的立法。
也就是说，强人工智能的推广，可能需要社会、法律层面的深入探讨才能持续推进。
如何在技术层面看待超人工智能
超人工智能其实正是人们目前所猜测的人工智能会不会拥有自我意识，未来会不会反噬人类。那么，未来这种超人工智能是不是会达到更高的智力水准？很难说，也正是如此，超人工智能会被人们所恐慌。
正是基于这样的恐慌，1940年科幻作家阿西莫夫曾提出过 “机器人三原则”——机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观。机器人必须服从人类的命令，除非这条命令与第一条相矛盾。机器人必须保护自己，除非这种保护与以上两条相矛盾。
但从历史的角度分析来看，超人工智能与人类之间的伦理关系其实是非常明确的。人工智能不过是生产工具，是人类用来提升生产力的工具。人工智能并不可怕，也就是李彦宏所说的，“披着狼皮的羊”，我们现在觉得它很神奇，甚至产生了一定的恐惧。
但人工智能是很有益的，可以为人们所用。技术会不断地替代掉各种各样的东西，比如说人工智能最先替代的工作可能就是翻译。正如李开复在IT领袖峰会上所说的，深度学习所基于的神经网络也已经存在五六十年，“阿尔法狗再厉害也是我们人类的奴隶，他厉害的是能够复制出1000个奴隶帮我们干活。”
也正是如此，人类对待人工智能时，还是要用更为开放的观点。人工智能并不可怕，人工智能也不是用来炫技的工具，人工智能作为人们的工具来提高效率、改善生活才是应有之义。
所以，人工智能在实用领域的价值才是第一位的。反过来说，人工智能在无人驾驶、写稿、翻译等领域的实用价值才是第一位的。如今在这些领域中真正发力的厂商，可谓是抓住了人工智能发展的核心和要义。
美国知名科技媒体《连线》曾经透露“百度大脑”计划——这个人工智能已经达到了3岁孩子的智力水平。目前来看，人工智能更多在呈现出技术扩散的趋势。过去在实验室里那个深不可测的人工智能大脑，如今正在如一针催化剂一样，给其他行业带来活力。今天的无人驾驶汽车、银行证券业的人工智能分析，无不是如此。
写在最后：
IT领袖峰会上，甚至有嘉宾提出，虽然从伦理上仍有问题，但是技术层面上看，人工智能可能会让人长生不老。这种说法其实也正是进入了超人工智能的层面上。
这种说法令人惊恐。不过，人工智能的三重门，每一重都充满了未知的效果，也正在给人们的生活带来更多便利，让人生活的更幸福。在今天来看，可以预见的是，人工智能就像一种基础性的资源，在各个领域发挥效果。这背后的算法、思维和计算，可以被用于各行各业之中，用于提升效率。或许，有一天“人工智能＋”会像“互联网＋”一样，成为一个时髦的词汇。