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關于AI技術局限性，中國信息通訊研究院標準所副所長何寶宏在《電信網技術》2018年第4期中給出了4點總結。

▲人工智能的四點技術局限

何寶宏所長還指出：現在的AI是建立在“認知即計算”的理論之上的，實現時必須依靠計算機、服務器和GPU等各種“圖靈機”。但基于圖靈可計算理論，“盧卡斯論證”和彭羅斯“皇帝新腦”等早已論證或分析了，人的意識是非算法的，計算機無法建立起“自我”的概念。

言之，基于圖靈機的AI在理論上是無法覺醒的，或者說，能夠覺醒的AI不會基于這一代的計算機技術和理論。

八個AI宏觀發展趨勢

人工智能春天剛剛開始，我（譚鐵牛院士）提出這一個觀點是因為人類社會經歷機械化、電氣化、信息化的時代以后，正在向智能化社會邁進。人類進入智能化社會以后當然需要智能技術、人工智能支撐和引領。

人工智能有望引領新一輪科技革命。世界著名科學家格特納說人工智能是未來最具顛覆性的技術。具體講有八個宏觀發展趨勢我（譚鐵牛院士）認為值得關注：

1、從專用走向通用

這是必然的發展趨勢。所以因此有人認為，通用智能被認為是人工智能皇冠上面的明珠，大家都很關心這個競爭焦點。美國軍方也開始規劃通用智能的研究。他們認為通用人工智能和自主武器，是顯然優于現有人工智能技術體系發展方向。它只是朝通用人工智能邁了一小步。

2、從機器智能到人機混合智能

人類智能和人工智能各有所長，可以互補。所以人工智能一個非常重要的發展趨勢，是From AI （Artificial Intelligence） to AI （Augmented Intelligence），兩個AI含義不一樣。

3、從“人工+智能”到自主智能系統

為了讓深度學習提高性能，需要大量已經標注好的數據。下一步發展趨勢是怎樣以極少人工來獲得最大程度的智能。人工采集和標注大樣本訓練數據，是這些年來深度學習取得成功的一個重要基礎或者重要人工基礎。

所以有人開始試圖創建自動機器學習算法，來降低AI的人工成本。

4、學科交叉將成為人工智能創新源泉

前面提到深度學習現在很火爆，它只是借鑒了大腦的原理：信息分層，層次化處理。所以，跟腦科學交叉融合非常重要。

實際上無論是《Nature》和《Science》都有這方面成果報道。比如《Nature》 發表了一個研究團隊開發的一種能自主學習的人工突觸，它能提高人工神經網絡的學習速度。但大腦到底怎么處理外部視覺信息或者聽覺信息的，很大程度還是一個黑箱，這就是腦科學面臨的挑戰。

這兩個學科的交叉有巨大創新空間。

5、人工智能產業將蓬勃發展

國際上一個比較有名的咨詢公司預測，2016到2025年人工智能的產業規模幾乎直線上升；我們國家發展規劃提出，2030年人工智能核心產業規模將超過1萬億，帶動相關產業規模超過10萬億，這個產業是蓬勃發展的，前景顯然是非常大的。

6、人工智能的法律法規更加健全

聯合國專門成立了人工智能機器人中心這樣的監察機構。前不久，歐盟25個國家簽署人工智能合作宣言，共同面對人工智能在倫理法律方面挑戰。

7、人工智能將成為更多國家的戰略選擇

一些國家已經把人工智能上升為國家戰略，越來越多國家一定會做出同樣舉措。包括智利，加拿大，韓國等等。

8、人工智能的教育會全面普及

教育部專門發布了高校人工智能的行動計劃。國務院新的人工智能發展規劃也指出，要支持開展形式多樣的人工智能科普活動。美國科技委員會也有這樣的內容。所以這是大家值得關注的另外一個方面。

智東西認為，盡管AI+醫療由于數據、專用標識、細分領域知識等問題成為一項成本消耗巨大的發展方向，但龐大的產業前景依舊在吸引各大企業跳坑占座。根據Gartner 2017技術發展曲線圖，深度學習和機器學習正在處于泡沫破裂前期，也就是說在可預計的未來，將有一大批人工智能公司倒閉。這批面臨倒閉的稀奇古怪的“AI+”創業項目可能會為產業帶來泡沫危險，但越來越多開箱即用的“AI for X”項目也意味著人工智能不再作為稀有技術被供于廟堂之上，而是成為現代軟件和應用程序的基石之一。毫無疑問的是，AI的大浪潮才剛剛開始。