更重要的是，这些公司逐渐把 AI 工具，尤其是深度学习平台开源，当然，这些工具能够以一种前所未有的节奏加速 AI 创新的步调，造福了整个开发者生态，而这也是实现许多人期待的“AI 无处不在”的必要步骤。

　　但是，Hammonk 表示，仅仅开放 AI 平台显然是不够的——开源不代表就能获取。一些低难度的技术和资源，比如 TensorFlow、Torch 等，j2直播，对于专业用户来说是一个福利。但是，它们并没有把缺乏经验的开发者囊括进来。虽然投资巨大增长明显，但是对于AI来说，可获得性依然是一个巨大的难题。

　　科技作者 Francesco Corea 认为，这些开源 AI 的科技巨头在不付出成本且不承担副作用的情况下，让自己的技术得到了最好的扩展，同时，依然保留了独特的大型数据库、平台和巨大的投资潜力，这能让他们可以不断发展。

　　Hammonk 指出，我们正在接近 AI 一个发展阶段的终点，这一阶段被统计学统治，使用暴力编程的方法，对计算能力依赖非常大。虽然在过去几年间取得了长足进步，但最终我们会意识到，用统计学的方法来实现AI，在规模化上太难了。

　　AI 的下一发展阶段的主题将是让这一技术被更多的开发者使用，同时能应用到更多的设备上。在实现新的 AI 经济上，高质量的 AI 专家和数据科学家的缺乏是非常明显的。

　　根据 Evans Data 最新研究显示，全球开发者的人数有 2100万，而数据科学家约有1.8 万人。换句话说，世界上每个数据科学家都对应有超过1000名开发者。

　　这些开发者各有适应他们的组织的专长。他们知道自己想让系统和应用程序学会什么，但缺乏能实现这些想法的基本的 AI 知识。交给他们一堆机器学习算法，对他们来说，只是被要求掌握创造更好的学习系统的技巧，也就是说创造更优秀的学生。真正需要做的，是让他们利用现有的技能和知识，成为更好的教师。

　　抽象出这些基本机制能为开发者解锁 AI，让他们能够将专业知识应用到任何应用程序或系统上。假如你要雇佣一些开发者，你需要知道他们的价值不只体现在写代码的能力上，他们的专业知识和创造力才是应当努力拓展的“智能”。

　　虽然智能时代正在到来，剩下的问题是如何快速、高效地到达那里。Hammonk 表示，当软件开发者能够快速、高效地为应用程序注入智能，真正的知识经济就会到来。

　　编译来源：

https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616

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