人工智能作为一项新兴技术，经历了一种被称为“炒作周期”的发展过程。这个周期从技术的触发开始，如果超出人们的期望，就会带来幻灭感，接着是一些成功的启发案例，最后进入生产力的稳定阶段。
在人工智能的背景下，人们对其期望就像电影《终结者》中描绘的天网，而实际情况更接近于SiRi处理简单查询的方式。虽然有些人工智能解决方案能够发挥真正的作用，但距离处理复杂人类决策的能力仍有很大差距，更不用说全面接管世界。
如果人们认为人工智能能够完成所有任务，这将带来负面后果。相反，成功的关键在于明确界定问题，并找到合适的人工智能解决方案，然后才能期望获得积极的结果。
接下来，我们将探讨人工智能期望过高所带来的几个关键问题。
2级自动驾驶
自动驾驶是人工智能最广泛的应用之一。美国汽车协会最近发布的报告指出，人工智能技术不仅未能达到预期，甚至还存在安全隐患。
用户可能会发现，2级自动驾驶系统在某些情况下表现异常，例如试图驶入不适合行驶的坡道，或在复杂环境中突然停止。此外，许多特斯拉司机受伤，原因在于他们过于依赖汽车的人工智能来完成实际上无法可靠执行的任务。消费者报告甚至建议特斯拉更改其技术名称，以免司机误认为这是自动驾驶汽车。
这种现象突显了过高期望的风险，可能会对技术发展造成阻碍，因为这使得决策者对尚未成熟的技术设定了不切实际的期望。
当期望值下降时
随着技术经历炒作周期，期望值逐渐降低。当降低的期望与技术不断提升的能力相结合时，技术将达到一个发展交点。预计在未来五年内，自动驾驶技术将取得显著进展。但在此之前，过高的期望可能会导致个人努力因安全问题而受到限制。
人们正在有效应对技术的幻灭阶段，因为这一阶段可能会浪费大量资源。未能超越此阶段的消费产品包括激光磁盘、四声道音响、机器人宠物和单轮踏板车。尽管某些技术以不同形式（如CD、7.1音响系统、AIbo2）呈现，但它们的预期幻灭阶段延长，可能会阻碍技术的发展。
在商业领域，人脸识别作为一种人工智能应用面临着较高的风险。这种风险源于人们对其期望过高，导致技术处于长时间的幻灭期，甚至这项技术的创始人之一也已选择放弃。
总结：人工智能真的会失败吗？
坦率地说，人工智能并非完全失败的风险，但在面部识别领域，人们得到了一个警告，表明技术仍在摸索阶段。尽管如美国银行等大型企业在人工智能领域取得了成功，但这种成功源于他们深入理解了人工智能的能力与局限性，设定了与现实相符的期望值，因此没有感到失望，反而对其解决方案的有效性感到惊讶。这些成功案例都是基于明确的目标、完善的开发和充分的训练，而不是尝试去做人工智能尚不具备的事情。
要在人工智能领域获得成功，人们必须深入了解待解决的问题，以及所考虑的人工智能解决方案的能力。这种理解需要包括技术的局限性和实现所需的成本（例如，培训预算往往被低估）。最后，必须为实施时间设定合理的期望值；否则，将错失目标，导致项目失败。
人们最终会走出这一阶段，但在此之前，获得的保护措施要么是避免采用人工智能，要么是深入理解其当前能力和水平；否则，过高的期望将可能成为障碍。
