但從目前人工智能的發(fā)展現狀看，只有很少的企業(yè)能夠進階到以機器學習為代表的人工智能2.0階段。與大數據分析相比，機器學習的出現，則是在大數據分析的基礎上，對算法不斷優(yōu)化，讓機器能夠借助這些算法持續(xù)提升大數據分析的能力。這里的算法，就像是人類賦予機器的智慧和能力，從“授之以魚”到“授之以漁”。
從技術角度看，云計算、大數據到機器學習，人工智能的發(fā)展盡管迅速，但依然處在線性發(fā)展階段。真正高階的人工智能，則是機器自身具備數據收集、整理、分析的能力，并自主對算法進行調整和優(yōu)化，自主做出判斷和決策。這樣的人工智能才稱得上是人工智能的3.0時代，也更接近人們理想中的人工智能。
而從應用角度看，李開復也給出了自己的判斷：未來10~15年人工智能將按照以下三個階段發(fā)展：首先，人工智能會在數據化程度高的行業(yè)發(fā)生;其次，隨著感知、傳感器和機器人的發(fā)展，人工智能會延展到實體世界;最終人工智能將穿透到個人場景。
人工智能下一個突破點：應用場景
不管是國際象棋，還是圍棋或是德州撲克，人工智能在這類棋牌游戲中能否戰(zhàn)勝人類，已經變得沒有懸念。如果人工智能只能做到這些，這一新興技術的魅力就會大打折扣。
事實也是如此，如今，人們對這類人機大戰(zhàn)開始變得漠不關心，開始期望在幾乎所有的工作和生活場景中應用這一新技術，就如同當年計算機、互聯網出現之初一樣。彼時，計算機的應用讓人們進入無紙化的信息時代，而互聯網的應用則讓人們得以打破信息傳輸的邊界，真正讓世界變得更加互聯互通。
從目前的態(tài)勢看，人工智能所帶來的革命性將遠超計算機和互聯網，因為它要做的是要代替，或者說部分代替人類的思考。比如，在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)生的診斷能力很大程度上取決于這個醫(yī)生個人的醫(yī)療水平、醫(yī)療經驗。通過對病人各項指標的化驗數據，那些經驗豐富的醫(yī)生可以做出更加準確的診斷，而那些年輕醫(yī)生的準確性則要差很多。相比較而言，人工智能顯然更具優(yōu)勢，因為它可以對所有相關病例數據進行分析，從而得出更加接近真相的診斷。
醫(yī)療顯然是人工智能可以發(fā)光發(fā)亮的熱門領域之一。人工智能類似的應用還可以推廣到更多的場景中，比如金融、能源、交通，甚至是文藝創(chuàng)作等眾多行業(yè)。人工智能給人們帶來的，不僅是通過數據分析呈現其規(guī)律，幫助人們進行決策;而是規(guī)避人類被情緒、感情等因素的干擾，幫助人們做出更加合理的決策。
不過，相比較人工智能技術的演進，人工智能當下最重要的任務是如何普及到更多的應用場景中，并真正在這些場景中為人們所應用。人工智能需要不斷獲取新的數據、進行持續(xù)且深度的學習，“越用越靈”可以說是人工智能發(fā)展的關鍵。
而從目前市場應用的角度看，人工智能還只是在一些特殊的領域和特殊的地方試用而已，遠遠沒有普及開來，也很難真正發(fā)揮其作用。從實驗室到普及，人工智能顯然還有一個相當長的路要走。
因此，現階段人工智能的機會正更多集中在不同的應用場景上，而不只是實驗室級別的應用。