对于技术的下一波浪潮是人工智能或机器智能，已经没有多少疑问，它是我们当下最重要的技术。类比来说，以机器学习为代表的人工智能，也就是机器智能，可看成是通用型的“发动机”，互联网和数字化产生的大数据是“燃料”，现在，这个“机器智能发动机+大数据燃料”的组合还在加速，带给人们无限的想象空间。
现在，我们缺的是机器智能的使用场景。我们已经历多次互联网技术的变革，它们背后有一个朴素的道理：一种技术只有当它能够和个人的工作、生活连接起来，它才能大获成功。在十年前的2007年，乔布斯发布了同时是上网设备、音乐播放器和手机的iPhone，从此，我们进入了移动互联网时代。但严格意义上说，他并没有发明任何新的技术，他只是用触控大屏手机开启了移动互联网技术和个人生活结合的场景。
迄今为止，在这一波机器智能浪潮中，技术专家们可以说在完美地履行自己的职责。机器智能变得越来越强大，单位价格越来越便宜。并且，机器智能正发展成为通用技术，它可能成为一种像电一样的通用能源。通用性对技术来说至关重要，电是如此，第一次工业革命的瓦特蒸汽机也是如此，它也叫“万用蒸汽机”，最大特点是适应各种场合的蒸汽机，通用性让它能为各种工业提供动力。电脑图形交互界面的重要设计者、著名计算机科学家艾伦·凯曾说，“科技专家的职责并非想明白科技的合理用途。相反，科技专家的注意力要放在把科技产品变得便宜、容易操作、随处可见，这样每个人都可以使用，而这种科技产品也能达到无处不在的程度”。
想明白技术的合理用途，则是我们其他所有人的责任。现在的状况有点像2010年的移动互联网，或者上世纪90年代中期的互联网，技术趋势已经明了，问题是，我们究竟怎样应用它？以现在的后见之明看，上一波技术革命也就是移动互联网，随时随地的联网与越来越智能的手机，给我们带来的是移动社交比如微信，是网络零售的移动化比如淘宝天猫，是服务电商比如滴滴、美团外卖，是新闻资讯比如今日头条，是视频娱乐内容比如优酷、爱奇艺，是移动支付比如支付宝、微信支付。
不厌其烦地列举是因为，移动互联网的确是一次巨大的技术革命，但是事后看，它以很普通的方式改变了我们的生活。现在，对于人工智能的设想，我们大体上像1996年IBM的e-Busi-ness(电子商务)广告一样，当时看着很科幻、很未来，但其实离现实不远。
现在，机器智能在后端如何应用，已经越来越成熟，它类似于两次工业革命中把蒸汽动力、电力应用在工厂里，是技术最先被利用的场景。但是，怎么把机器智能和人的工作、生活结合起来，还需要我们发挥更大的想象力。
现在机器智能和普通人的工作、生活相关的能力在语音识别、图像识别、自然语言理解和机器翻译等方面，也就是能听得懂、看得懂、理解人的话。这里以语音识别和合成为例，来探讨机器智能的几个应用场景，当然我并不完全赞同。比如，亚马逊的智能音箱Echo和它的Alexa语音智能助手被认为是目前最成功的消费级AI应用，但是，跟音箱说话、让它帮我们买东西，真的比直接操作智能手机更方便吗？
比如，近日百度推出基于机器智能的语音生成器DeepVoice2，它能根据半个小时的音频，就学会模仿一个人说话。这是重要的技术进步，超越了过去汽车语音导航模仿林志玲或郭德纲讲话的阶段。但在早前李彦宏等著的《智能革命》对类似场景的设想，却让人啼笑皆非，显然并非普通人所期待的：未来，这一功能除了“读小说”，还将给予人们情感慰藉。当家里老人和孩子想念忙碌的家人时，可以随时有“他们”的声音陪伴。
又比如，《智能革命》中设想的一个场景又最好地展示了“人+机器智能”(人+AI)的可能性，它可以把普通人变成“最强销售员”：销售员新手给客户打电话时，语音识别功能实时把客户的话变成文字、显示出来，并搜索显示优秀销售员以往对这些问题的回复。甚至，机器可以帮我们组织好针对问题的回复建议，供我们参考。
怎么找到并实现机器智能的应用场景，是技术进步给所有人的挑战与机遇。要注意的是，我们并不说要去预测未来的使用场景，其实我们应该采取跟技术专家类似的姿态和行动，应用场景是创造出来的，这也就是艾伦·凯的名言所说的：预测未来，不如创造未来。
