人类发展的瓶颈
从蒸汽机、电力到飞机、无线电通信、火箭与登月，人类历史上的重大突破一次次改变了生活方式与世界图景。在知识总量还相对有限的时代，一个人有可能在十几年里触及当时科学的前沿，并在多个领域做出贡献：牛顿在数学、物理学、光学等领域都有开创性工作；庞加莱——提出庞加莱猜想的那位数学家——也在拓扑学、动力系统等多个数学分支留下了深刻影响。
这些突破的一个共同基础，是研究者有可能从全局层面把握问题，并把不同领域的思想结合起来。
19 世纪以来，尤其是 20 世纪以后，人类知识迎来爆炸式发展，学科不断分化，新理论层出不穷，最终膨胀到任何人一生都难以穷尽的程度。此后，突破越来越多地依赖分工与合作，单个天才很难再像过去那样从全局出发完成一次全景式突破。
现有的人类知识体量，个人没有足够的时间掌握全景知识，单个大脑也难以同时容纳如此庞大的信息。
AI 带来的机会
虽然现在下结论还为时尚早，但 AI 很可能是近几十年来最具变革性的技术之一。它有望缓解人类的两个瓶颈：寿命太短，脑力不足。在数据、算力和电力充足的条件下，AI 可以系统地学习大量已数字化的知识，它的积累不依赖于某一个人的寿命，因而不会因个人的离去而从头开始。
人类也因此不再只能等待“天才”的降临，而是可以通过算力、数据与算法的积累，获得可扩展的认知能力。这种能力不会自动随时间变强，它仍然受数据质量、算法瓶颈、能源成本和模型过时等因素制约；但在一定程度上，它正变得像电力一样，可以被规模化地生产和使用。
AI 作为目前最有希望整合跨学科知识的工具，或许能让全局性的整合与突破重新成为可能
人类的位置
在 AI 出现之前，人们将计算机称为“思维机器”，但严格说来，那时的计算机本质上还是“计算”机，执行的是人类程序化的逻辑；软件是被编码下来的人类思维，而不是计算机内生的思维。计算机可以看作“思维机器”的蒸汽时代：它强化了人类的逻辑执行，让逻辑更快、更准确。AI 则更接近“思维机器”的电子时代：它的很多推理规则不是由人逐行写定的，而是在训练中从大量数据里形成的。
无论计算机还是 AI，它们本质上都是人类实现目的的工具，就像马车和汽车，都需要人来把握方向。不同的是，AI 的自主性更强，因此人的把关与责任不是变轻了，而是更重要了：工具只是途径，目的仍由人决定。
下一个时代，AI 或许将作为人类知识的容器、公共思维机器，让人类从解决“怎么做”的位置上部分解放出来，更专注于回答“做什么”——以及“为什么做”。此时，问题本身，可能比答案更难。