1.不要迷信人工智能
人工智能的热潮席卷全球，关于人工智能的过度褒贬不乏其辞。乐观主义认为人工智能将使人类成为神一样的存在，而人工智能则是我们忠实的仆人；而悲观主义认为人工智能是对人类极大的威胁，人类终有一天会称为人工智能的奴隶。但这两种看法其实都过于“科幻”了。从发展角度来看，人工智能之所以很热，只是因为关于人工智能的基础研究刚刚成熟，关于它的各种应用才刚刚起步，这个阶段的人工智能属于“弱人工智能”，充其量只是一个工具。而那些关于人工智能的幻想，是“强人工智能”时代才可能发生的事。我们对人类自身大脑的机理仍不清楚，要造出比人类还要智能的机器大脑目前来看仍未可能。
2.寻找人工智能时代的机会
上面提到，现阶段的人工智能对于人类来讲是一件工具。那么对于工具来讲，我们可以成为造工具的人，也可以成为使用工具的人。
人工智能虽然是最近几年才开始火热的，但其发展可以追溯到30年前。现代人工智能的发展起源于80年代初加拿大多伦多大学一位名叫Geoffrey Hinton的教授。Geoffrey Hinton从小就对人脑的机能有兴趣，大学就开始研究神经科学，并于上世纪80年代初开始研究用计算机系统架构来模拟人类大脑，就是我们今天说的深度学习的原型 。
虽然人工智能的发展不止深度神经网络学习一条路，但也可以看出要想开发出一个这样的体系需要大量的时间，无论对于公司还是个人，都是极高的时间代价。因此想要从事人工智能基础工作的开发并非明智之举。
人工智能的使用要满足3个条件：
- 第一：要有足够强的计算能力，要用GPU（图形处理单元）来做处理。
- 第二：要有可用的算法
- 第三：要有足够的数据
对于第一点来讲，过去只有大公司有这个财力来购买足够好足够多的处理器，但现在大公司把自身的计算能力作为一种服务放到云计算平台上，用户只要支付使用费用，而不需要自己花大价钱购买一整套设备。
对于第二点来讲，人工智能的算法在经过将近30年的发展后，已经达到了当前最佳状态。几乎没有哪个小公司或者个人可以花这么长时间去开发一个算法，但好在人工智能的算法是开源的，而且随着它的迅速扩散，变得越来越开源，越来越通用。
因此前两个条件并不会构成人工智能使用的门槛，真正的门槛是数据。人工是能是基于深度学习算法的，需要大量的数据来对它进行“喂养”。而一般只有大公司才会拥有大量数据，而且大公司也完全由能力实现前两个条件，因此大公司既不可能把自己拥有的数据共享，也不需要寻求合作者，大公司自身可以独立进行人工智能的开发和应用。
所以对于满足上述3个条件的公司来讲，要找到符合自身价值的人工智能应用领域。比如IBM把人工智能运用在医疗领域，Facebook把人工智能运用在社交领域，淘宝等网站运用人工智能来进行客户购买行为分析从而做出更好的购买推荐。这些领域的运用都将提升该领域的效能，挖掘更大的潜力。
对于个人来讲，如果对人工智能的运用有某个方面的想法或者兴趣，可以积极寻找参与的机会。这样不仅可以更加深入理解人工智能，也为今后的人机交互社会的到来做好准备。
3.为什么要掌握人工智能的运用
对于缺乏数据的小公司和几乎什么都没有的个人来讲，既然已经不太可能直接运用人工智能进行生产了，那我们还有必要对人工智能进行学习吗？答案是肯定的。这就好比村里接自来水，只有一户人家有自来水，其他人家都要去河里挑水，那有自来水就是优势。等到家家户户都有自来水，那这个优势自然就没有了，但是还是要装自来水，这样才能保证不产生劣势。
人工智能时代也是一样，既然人工智能的算法开源，人人都可以去学习，那找掌握人工智能的使用就不会带来大的优势。但如果别人会而你不会，那你就相对别人存在劣势。未来的社会必然是一个人机交互的社会，理解机器，会使用机器，这或许是未来的基本生存技能。