而对于机器发展最大的争议，或许就在于大量劳动力的替代和道德层面的探讨。Titter战略总监，同时也是著名投资人的EladGil就在本文写出了他预测的围绕机器学习和人工智能可能发展起来的领域，以及真正AI时代给社会带来的影响和冲击。
在可预期的未来，人工智能科技将在多个商业领域发挥其不可估量的影响。在接下来的10-20年里，机器学习也许会渐渐取代白领和蓝领的工作，最终导致全社会范围的大规模动荡。
目前，大多数的主流报道都还停留在讨论人工智能的一般用途上（也就是所谓的AGI强人工智能，指能完全胜任人类脑力劳动的人工智能），但很少有人去关注最近五年内，人工智能和机器学习最有可能转变的具体垂直市场。
简单来说，我认为要达到真正的强人工智能水平，我们还有十多年的距离，但是由人工智能驱动的垂直产品在近年就会带来一场巨大的变革。
下面列出的都是企业家和投资者们估值过低的领域，而在这些不被看好的领域里，我相信一大批大型的AI公司很快就会成长起来。
在所有围绕机器学习发展的领域里（当然，一旦我们达到了真正的强人工智能，世界将会飞速发展，但那仍是很久以后才能实现的事，具体的时间表也不过是单纯的猜测罢了），一家创业公司想要成功，有两个关键点：
搭建用来训练模型的有用数据库的能力，以及拥有对模型进行递归性测试和闭环反馈的模拟环境；
选择一个市场，让机器学习根据市场需要创造产品。为了做AI而做AI的产品就像一个找不到问题的答案，通常这类创业公司都容易失败（或者是被Google、Facebook、Uber等其中一家收购。在这个市场里还会有成千上万的收购案，因为所有公司都削尖了头想要提升自己的在这块领域的能力。）。
硬件和集成电路
无人驾驶汽车不可抵挡的发展势头，以及大量使用机器学习技术的其它市场的发展，将会带动对更高效、为机器学习模型专门优化的硬件需求。
很少有创业公司或者投资者投入到能更快速运行的机器学习系统基础芯片构架开发上。许多使用专业集群来运行机器学习的公司都会选择NVIDIA的GPU（图形处理器），但其实这款处理器没有进行过特殊优化，并不是机器学习模型的最佳选择。
所以在这方面的硬件上仍然有很大的创新空间（ASIC或者是其他方式），可能会有ARM或者高通这样的大企业诞生。这不仅是机器学习在各个行业的发展促成，也是无人驾驶汽车和其他硬件对处理器的大规模需求所驱动的。
说不定，在人工智能领域的第一个百亿美元公司会是做芯片的（你确实可以说Google搜索/广告是世界上应用机器学习模型最成功的垂直应用，它的市场价值和收益早已经超过100亿美金了。所以我的意思是，这是下一个会成功的初创公司