今天，哈佛商業評論（HBR）網站發表了百度首席科學家吳恩達所寫的題為“What Artificial Intelligence Can and Can't Do Right Now”的評論文章。文中深入介紹了目前人工智慧通過A→B 的系統對很多產業的顛覆性影響，以及其在應用方式上的局限性。
吳恩達在文中稱，面對人工智慧的熱潮，很多媒體都描繪了一幅不切實際的人工智慧藍圖，很多企業高管急切地想知道人工智慧會怎樣顛覆他們的產業以及他們可以怎樣使用它來改變自己的公司。而作為世界人工智慧領域的領軍者，吳恩達認為，人工智慧將轉變很多產業，但人工智慧不是萬能魔法，要應用人工智慧，就要先瞭解人工智慧的能力和不足。
談及人工智慧的應用方式，吳恩達表示，幾乎所有人工智慧最近的進步都是通過一種類型——即輸入資料（A）然後快速生成簡單的回應（B），也就是監督學習（supervised learning）實現的。A→B 這種系統下最有效的技術就是深度學習，仍距離具有自我意識的高人工智慧還差得很遠。雖然該系統在不斷研究中急速發展，但到目前還沒有實現這個目標的清晰路徑。
在吳恩達看來，現如今A→B的監督學習框架有一個致命弱點：它需要海量的樣本資料。比如說開發一個圖片標注器需要成千上萬的圖片（A）及其可以說明圖中是否有人存在的標籤（B）。而開發一個語音辨識系統也需要成千上萬小時的輸入語音（A）以及有語音轉錄文本（B）。這也與他以往“百度的海量大資料是構造百度人工智慧火箭的燃料”的觀點吻合。
關於人工智慧A→B系統產生的顛覆性影響，吳恩達分享了一個經驗法則：如果一個典型的人進行一項思考任務所需的時間少於 1 秒，那麼在現在或不遠的將來，我們就能用人工智慧自動化這項任務了。比如檢查監控視頻以發現可疑行為、在汽車有可能撞到行人時緊急制動、查找並刪除網上辱駡性的發帖等。
吳恩達認為，現在人工智慧已經創造性地革命了許多產業，在未來它還有望帶來更多革新。以百度為例，目前，百度人工智慧的語音、圖像技術已嵌入到手機百度、百度地圖、百度輸入法、百度圖片、度秘等多個明星產品中，過去18個月中，百度語音介面的使用量已經增至原來的3倍。而百度翻譯等運用機器翻譯的產品在全球覆蓋超過47億人口，同時支援上萬家協力廠商應用，每天都在服務著海量的使用者，惠及人們的日常生活。百度汽車大腦、醫療大腦等分支也在用AI技術助力傳統行業變革與發展。
在詳細介紹了人工智慧從A到B的Can與Can't後，吳恩達還明確告訴各個產業的管理者們，要思考如何將人工智慧與公司策略結合起來，更要在技術開源環境下爭奪更多稀缺的資源，比如資料和技術人才。
對於人工智慧的潛力和未來，吳恩達表示，他看到了人工智慧對人類產生了種種正面及負面的影響，因此他呼籲各位人工智慧領域的領軍者，不應局限於科技對企業、產業的影響，而是從全人類的角度，用人工智慧等創新科技，為每一個個體建立一個自由發展的世界。