以下是文章主要内容：
人工智能的时代到来了，但创建可用于解决多种问题的系统可能还需要几十年的时间。
宣称采用人工智能（AI）的初创公司所吸引的投资正在达到创纪录水平。大型科技公司纷纷全力以赴，高等院校整个系的人才都被抽干。自2011以来，近140家人工智能公司已被收购，其中包括今年的40家。
AI正在进入我们的日常生活，比如智能设备中的语音识别、Facebook和谷歌账号中的图像识别等。
人工智能专家、百度首席科学家吴恩达
现在，谷歌的母公司Alphabet Inc.联手亚马逊和微软等公司，以租赁的方式，将他们的部分智慧成果提供给其他企业。想让你的app应用程序或小工具响应语音指令，并用自己的“声音”回答问题？这些服务都可以做到。需要转录对话以便分析？这类新型服务可以做到这一点，以及其他许多事情，从面部识别到识别图像中的内容，面面俱到。
但是，从这些新的人工智能玩具中提炼出可量化的功能实属不易。“每个人都认为AI春天来了，AI的夏天还会远吗？但我认为那是10年以后的事情，”安吉拉·巴萨（Angela Bassa）说，她在能源智能软件公司Ener NOC公司担任数据科学团队主管。
在切换到新角色之前，巴萨女士曾带领EnerNOC的一支团队使用机器学习、深度学习等人工智能技术，将大量数据转化为计算机程序以便“训练”它们。但该公司发现客户对分析更感兴趣，而不是复杂的人工智能驱动算法可提供的增量价值。
巴萨说，人工智能需要三样东西，但大多数公司都无法满足需求。一是充足的数据，像Facebook、亚马逊、Alphabet、通用电气和其他公司正在收集大量的数据，但这种情况并不多见。
第二个问题是一个小的差异就可以证明创建人工智能系统物超所值。如果人工智能系统可以将信用卡公司的欺诈检测率提高1%，可能价值数千万美元。然而，对于一家生产不同产品的中等规模制造商而言，在特定生产线上，将生产率提高1%可能不如雇佣六名高薪工程师更加划算。
这导致了第三个稀缺：建立系统的人员不足。人工智能的人才大争正在推动成本的上升。“也许世界上仅有5000个人能够制造出一台帮人们省钱的机器学习系统，前提是增加投资，”巴萨女士说。
这并不意味着人工智能对企业是无用的。但它确实表明，人工智能的概念被炒得过火了。利用人工智能创建一些可用于解决各种问题的系统，而不是像目前一样，仅仅将其投入到狭窄的应用领域，可能需要花费几十年的时间。系统必须被制造出来，并接受培训，就像教育孩子，这是经年累月的功夫。
现在可用的人工智能设备大多是“预先培训过的”系统，由谷歌、Amazon和微软之类大公司建造，反映的是这些公司的数据。上述公司拥有数十亿图像，可为他人提供商业图像识别服务。亚马逊公司通过Alexa个人助理编辑了大量口语，因此，可为他人提供加工口语和回复对话的服务。
一些初创公司开始提供更广泛的人工智能系统，既不需要机器学习专家，也不需要像谷歌那样预先训练过的系统。以色列的n-Join公司向制造商销售一种小盒子，从流水线的机器上收集数据，然后使用机器学习来定位可能导致失败的异常偏差。
斯特劳斯集团有限公司（Strauss GroupLtd.）是以色列最大的乳制品制造商之一，也是n-Join的早期客户，该公司的高级技师盖·苏尔（Guy Tsur）说，n-Join设备的关键在于它不需要知道所连接的流水线的类型，或是正在通过哪个传感器获得测量数据。它只是寻找可表明制造过程异于平常的相关性。然后提醒人类主管，后者运用自己的经验和判断对某个特定问题加以辨识。
一位精明的读者曾指出的一件事是，迄今为止，上述对人工智能的臧否褒贬皆无法与科幻版机器统治世界相提并论。作为研究无脊椎动物的神经科学家，回想自己的短暂经历，我想说的是，今天的人工智能仅仅相当于生物智能进化阶段的水母。未来真正的大脑乃至真正的智能仍遥不可及，远在超越任何合理的预测范围之外。
或者正如中国搜索巨头百度公司的首席科学家、人工智能专家吴恩达（AndrewNg）曾经提出的，担心人工智能被某种邪恶的智慧生物所控制，等同于担心火星上人口过剩，二者同样不可理喻。
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