7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要求大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合。这意味着从国家层面推动AI走出实验室和，进入工厂车间、田间地头、医院学校、大街小巷。不是追求炫酷的实验室指标，而是要看到真金白银的经济价值和社会效益。对于人工智能企业而言，这既是一次战略机遇的 “窗口期”，更是一场能力检验的 “淘汰赛”。企业须以政策为导向，以场景为支点，以创新为引擎，在算力普惠、数据流通、开源开放的浪潮中抢占先机。

　　人工智能领域的先驱、斯坦福大学教授吴恩达（Andrew Ng）一直强调“人在回路（Human-in-the-loop）”的重要性。他认为，在许多关键领域，AI的最佳角色是增强人类的能力，而非完全替代。AI可以处理90%的常规数据，但那决定成败的10%的微妙、异常和需要常识判断的情况，必须由人来把控。这完美解释了很多企业的困境。AI能分析所有畅销文案的模式，但它无法理解一个品牌独特的价值观；AI能编写符合语法规则的代码，但它无法预见这串代码在复杂的系统环境中会引发怎样的连锁反应。

　　计算机科学家道格拉斯·霍夫施塔特认为，真正的智能源于一种“怪圈”（Strange Loop），即自我指涉和跳出系统看问题的能力。目前的AI，无论模型多大，本质上仍是基于海量数据的模式匹配和概率预测，它在一个封闭的逻辑系统内运行，无法真正地“跳出来”进行创造性思考和共情。这种局限性，可以用“莫拉维克悖论”（Moravec's Paradox）来形象地解释：对计算机来说，实现成人水平的逻辑推理（如下棋）是相对容易的，但要让它拥有像小孩那样的感知和运动能力却难于登天。同样，AI可以写出莎士比亚风格的十四行诗，却无法真正理解“爱”这个词背后的甜蜜、痛苦、牺牲与成全。

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