近两年，人工智能发展如火如荼，一路高歌猛进呈蓬勃发展之势。不可否认，如今的人工智能在很多方面的表现已经超越了人类，但这并不代表人工智能很聪明。因为目前我们还属于人工智能探索阶段，技术并不太完善，因此这个阶段的人工智能并非大家想象中的那么聪明。
人工智能，有时并不会很“智能”，经常会被认为，这是在炒作概念，蹭热度。不排除真有这种可能，但大部分“冠以人工智能”的，都希望能提高更好的技术服务。用户高期望后的“失望”，或许会成为人工智能技术的一大阻碍。当然，高期望也是因为被鼓吹效果后造成的。
或许都能看到未来的样子，但怎么实现却困难重重，只能一步步的向前推进。不少走在最前面的，说夸张点，便如同是在冒险，说轻松点，就是在尝试。
诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent，曾经在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。这话说得倒也没错，人工智能，有时就是在数据的基础上寻找最佳“答案”，但这便也是学习的“真谛”。
目前的人工智能技术，机器并不能自主的学习，思考能力真正来自于“开发人员”，通过算法变得像是在“思考”，不断的通过数据分析、升级算法，模拟出“学习能力”，从而，能不断的变聪明，变完善。人工智能技术，或许并不是和我们所想的那样，有可能就只是一种统计策略，又或者是从统计结果中得到的一些简单方案。
声音识别技术，就是在做声音和文字的转换，需要不断的完善，不断的维护才行。很多声音本就很有歧义，也有可能有新的声音产生。
人脸识相比，撞脸那是经常的事，靠更精密的算法，或许能识别得更精细点，但人脸本就不是一成不变的，越精细，或许并不是好事。
总之，人工智能技术，技术需要不断打磨的，且不同应用场景，算法可能也是不一样的，在应用上也需要不断的探索。
同人脸识别、语音识别比，还有很多领域的“人工智能技术”，非常简单，也许就是一个很简单的定时操作，又或者是在某个环境下，触发个某个操作。有些领域，或许这样就够了，但大部分领域，这才只是开始，慢慢研究数据（生活习性，使用场景等），从而更新设计，不断产品升级，才能变得更智能。
人工智能技术，不是一蹴而就的，过分鼓吹效果，很有可能会令人十分“失望”，甚至是“绝望”。使用者，也需要抱有“理解”的态度（当然，不能太过分，用都不能用，那是坑人），毕竟没办法一下子那么“聪明”，需要时间打磨。人工智能技术的研发者，更是要对技术负责，将自己的思维融入技术中，“其善则善，其恶必影响巨大”。
（原标题：人工智能，变“聪明”也需要时间，“高期望”或成一大阻碍）
