看過《機器公敵》這部電影的人，想必都對其中產生了自我意識并開始擺脫人類控制的機器人印象深刻。截至目前，具備這種智能的機器人離我們還非常遙遠。對于大部分機器人而言，對外界的認知仍然依靠人類編寫的程序和植入的邏輯。不過，科技發展日新月異，隨著“機器學習”技術的進步，機器人自己思考的時代或許很快就要到來。

    微軟亞洲研究部高級主管張(Eric Chang)表示：“我們想讓機器用自己的能力，從復雜的數據中學習。”目前，人工智能一個非?；馃岬膽妙I域是圖像識別，因而在這個領域的進步也非常大。以人像為例，在過去，人們需要編寫程序，告訴機器每一張照片上人臉的某個器官——比如鼻子。而在機器學習時代，機器智能可以自主在海量數據中學習到“鼻子”長什么樣，從而在別的照片中分辨出鼻子。

    將這一過程在其他領域重復萬遍，機器智能就將獲得真正的自主學習能力。專家表示，機器學習的商用化，離我們并不遠。張表示，有三大因素使機器學習飛速發展成為可能。首先是大數據時代的到來，為人工智能提供了海量的學習資料;其次，云計算行業的發展，使機器的算力，也就是學習能力得到了極大地提升;第三，業內正不斷開發復雜的新算法，讓人工智能具備更完善的邏輯。著名咨詢公司德勤表示，就在今年，人工智能將迎來“驚人的跨越”。

    德勤預計，大中型公司將在今年開始更多地使用機器學習技術，尤其是在手機行業。從今往后，具備機器學習能力的人工智能芯片，將成為高端智能手機的標配。不過他們也表示，以人們現在的認知，還無法完全開發人工智能芯片的潛力。除此之外，各行業對人工智能開發的投入也將大幅上升。國際數據公司3月預計，今年全球企業開發人工智能的投入將飆升54.2%，至191億美元。到2021年，這個數字將提升至522億美元。

    不過，人工智能對人類社會的威脅始終揮之不去。最現實的問題是，人工智能會把人們趕下工作崗位。麥肯錫在曲南的報告中預計，到2030年，會有8億人因為機器人而失業。反對意見則表示，新技術、新行業的發展會創造更多的崗位。據戴爾亞太日本商業業務部總裁米哈(Amit Midha)分析，這8億崗位中，80%都會有新崗位代替。