从1956年的达特茅斯会议开始，标志人工智能技术正式诞生。人工智能经过三起三落，如今又一次的进入到了公众的视野。2016和2017年两年人工智能炒得很火，尤其是AlphaGo相继击败了李世石和柯洁。在围棋界，AlphaGo可以说是横行无忌，无人能敌。

从AlphaGo开始，人工智能走入大众的视野。媒体竞相报道，将人工智能的热度炒到非常高的高度。如今人工智能虽然还是很热，但是热度已经被区块链夺了走。但是无论是世界上有能力的各个国家，还是国际上的有实力的科技巨头，都在布局人工智能领域，例如谷歌收购了与人工智能相关的十几家公司，其中就包括被谷歌收购了的研发了AlphaGo的DeepMind公司。

无疑，人工智能未来必然是我们发展的方向，那么在人工智能发展的过程中有哪些痛点需要解决呢?Innov100平台分析认为有以下10个痛点。

1.人才稀缺

人工智能在人才方面极度稀缺。据领英数据显示，全球在人工领域的人才不足25万人，其中在美国的人才最多。其余主要分布在欧洲，印度，中国，加拿大等。其中有10年以上工作经验的不足30%。所以那个国家，企业想在人工智能领域做出成绩，首先就是人才的争夺。如最近中兴被美国制裁，引起对“国芯“的发问，首先出现的问题就是人才稀缺，人才的优秀程度，人才的聚集程度，决定了一个企业走向欣荣还是衰败。

2.道德价值观判定

当人工智能遇到伤害事件发生的时候应该如何抉择。

例如无人驾驶如今也在如火如荼的发展。人工智能很有可能将首先应用到无人驾驶领域。但是在无人驾驶领域有时候会出现这样的情况，当无人驾驶汽车行走在道路上，正前方忽然冲出来一个人，左右两边也正好有人，无论车辆如何操作都无法避免的会造成伤害，那么这个时候人工智能该如何抉择。

在计算机的世界，是一个概率的世界，如果正前方是老人，左右是小孩的话，是不是会分析小孩比老人更有价值，然后完成所有的最优解。但是这很明显是违背道德常识的。

3.莫拉维克悖论

人工智能，简单理解就是像人类一样的智能。那么人工智能所遵循的逻辑或者方法应该是类人类的才对。可是实际上人工智能与人类智能完全不同。

莫拉维克悖论(Moravec'sparadox) 是由人工智能和机器人学者所发现的一个和常识相佐的现象。和传统假设不同，计算机完成人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理。但是完成无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。这个理念是由汉斯·莫拉维克、布鲁克斯(Rodney Brooks)、马文·闵斯基等人于1980年代所阐释。

4.算力限制

目前进行人工智能算力平台的搭建，需要大量的CPU和GPU。而谷歌公司的AlphaGo使用的TPU，类似与GPU的一种算法芯片，能耗功效比非常高。训练AlphaGo需要的算力相当于我们市面上常见的消费级1080TI 大约12000块，至少千万级别的开支。

对于谷歌，Facebook，腾讯等这样的巨头公司，这样的开销也许不算什么。但是对于一些规模较小的公司，这将是非常大的一个问题。毕竟人工智能想要步入成熟期，必须解决算力成本问题。

5.隐私安全问题

隐私安全问题在很多行业都是非常重要的话题，为什么说人工智能行业的隐私安全会成为制约他的痛点。

因为如果要利用人工智能来提高人们的生活效率和品质，那么必须尽量多的获取个人信息，因为AI模型需要训练，所以很可能需要将个人信息上传到云端。另外，目前没有办法依靠本地的算力支撑人工智能。隐私与便利常常矛盾，但是人工智能如果想有好的发展，必须两者兼顾。

最近，Facebook因为泄漏了多达8000万的用户信息，扎克伯格被美国政府要求出席美国国会听证会，并被询问的总时长达10小时。并在听证会中多次提到用人工智能来解决部分业务需求。