不过，在戴文渊看来市场教育使得人工智能的边界越发清晰，而互联网解决了大数据的问题，目前顶尖的数据科学家设计各种各样的算法来更适合人工智能的分布式计算框架，既分工又有协作，在外部反馈方面也研发了自学习系统，一边犯错一边自我调整自我修正。
而人工智能协会首位华人会员、第四范式首席科学家、香港科技大学计算机系主任杨强的观点是现在的人工智能只是一个很初级的人工智能，因为它利用大数据的存在来补足算法的不足，所以现在如果数据足够大的话，很多算法上的补丁都不用去打了。但当数据变小的时候，这些漏洞和补丁就显得尤为重要，不补就很有可能失败。“在人工智能的研究上如何在小数据的情况下也能让人工智能用起来，这是技术研究人员责无旁贷的，我也相信我们一定能研究出来，我们研究的迁移学习也是其中之一。”
值得一提的是，机器学习在日常生活的应用中比比皆是，然而看似离生活很近的人工智能实则与我们颇有距离感。如何将人工智能的门槛降低，让更多的人应用人工智能，这目前对科学家们而言依然是个难题。
杨强的观点是对于人工智能的普及需要足够的耐心，目前可能只是在程序员领域和平台领域推广，而真的到傻瓜机的程度又需要等上个3到5年。
尽管人工智能技术目前对于普罗大众还有着一定的距离，但是李开复已经给出了创新工场投资这一领域的标准，而这里面最为刚需的是要有闭环、垄断性的数据，拥有很多深度学习的科学家和架构师，在此基础上还要有商业计划和变现计划。
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