2015年是 人工智能 之年： 机器人 承担工厂生产工作、无人驾驶汽车成为现实、连接WiFi的芭比娃娃通过 语音识别 功能和小朋友聊天 2016年， 人工智能 领域的发展会怎样？专家认为，2016年的 人工智能 将会是 打了兴奋剂 般更加迅猛发展。
机器人 目前还主要用于精准设定的工作环境，在精确、重复性的工作上效率很高。当遇到从未执行过的新任务、没有确定性的新环境， 机器人 往往就 傻了 。
罗曼 扬波利斯基是美国路易斯维尔大学网络 安全 实验室主任。他认为，2016年，我们将看到计算机深度学习中卷积 神经网络 领域的迅速发展，超级计算机的使用将使这个领域成为2016年 人工智能 发展的重点。
浅层学习是 机器学习 的第一次浪潮，主要是计算机系统从大量训练样本中学习统计规律，对未知事件做预测，实际上这种人工 神经网络 只是一种浅层模型。
深度学习是无监督学习的一种，指通过构建多层的
机器学习
模型和海量训练数据来学习更有用的特征，目的在于建立、模拟人脑进行学习的
神经网络
，模仿人脑来解释数据。卷积
神经网络
就是一种计算机深度学习的结构，是当前语音分析和图像识别领域的研究热点。
安德鲁 摩尔是 人工智能 领域领先的卡内基梅隆大学计算机学院院长。他介绍说，美国国家科学院已经召集技术专家、经济学家和社会学家研究 人工智能 取代人工的问题，这里 人工智能 取代的不是蓝领工人的生产工作，而是传统认为它们不能取代的、需要人与人互动的白领工作。
摩尔认为， 人工智能 技术 感受 人类情感是这一研究领域最重要、也最先进的一个方向。扬波利斯基认为，计算机能够理解语言的能力最终会向人和计算机 无缝沟通 的方向发展。
越来越精准的图像、声音和面部识别系统能让计算机更好探查人的情感状态。这种技术的发展在教育、抑郁症治疗、临床预后评估、智能客服、网络购物等领域都有广阔的应用前景。
实际上，一些商家已经开始使用 人工智能 技术判断顾客在网络购物时是否开心或满意。一些服装公司使用 人工智能 帮助顾客在网上购物时找到最心仪的产品，例如顾客看着一件衣服说， 我想要这个样式的外套，但要更暖和一点点 ， 人工智能 客服需要可以理解顾客这种要求。
多位专家认为， 人工智能 技术研究突飞猛进的同时，相关伦理研究更应走在前面。越来越多的技术开发人员、计算机科学家和工程师感觉到，他们在研发时必须要求助于第三方的意见来创建一些程序。
以无人驾驶汽车为例，当行驶过程中遇到动物横穿马路，系统该怎么办？代码该如何写？人和动物的生命价值如何衡量？一个人是不是比一百只猫更有价值？一百万只呢？
安德鲁 摩尔表示，这不光是科学家和工程师能解决的问题，必须有人先给出一个答案。
