今天的人工智慧演算法能夠支援非常精確的機器視覺、聽覺和語音，並可以訪問全球資訊庫。由於深度學習和其它先進的人工智慧技術的發展、格物斯坦表示：驚人的資料增長水平，以及原始資訊和資料處理能力的不斷提高，人工智慧的效能得以不斷改善。
這些發展導致人工智慧商業應用的**式發展，就像寒武紀時代，視覺系統的發展促使物種多樣性在世界範圍內顯著增加。同其它時代一樣，這個新時代將會有贏家和輸家。但我們與麻省理工學院的研究表明，如果繼續按照目前的模式發展下去，兩者之間的差距會變得巨大而嚴峻。資料顯示，即使在同一行業內，不同公司對人工智慧理解和應用的程度也有顯著不同。總體而言，許多公司的高管認為他們的組織對人工智慧缺乏基本的了解。
人工智慧並非一款「即插即用」的產品。企業不能簡單地「購買智慧型」並將其應用於解決它們的問題。雖然人工智慧各技術要素已存在於市場上，但是對資料、流程和技術之間相互影響而進行管理的複雜工作卻需要在企業內部進行。
人類為了提高生產率，必然採用更先進的工具來進行生產。但人的勞動極限與勞動速度受到人的自身機能的侷限性，往往很難突破自身的能力。於是，採用機械人這種生產工具來替代人類勞動成了必然的趨勢。而且機械人能夠把人類從繁重的體力勞動與腦力勞動中解放出來。馬克思講過，人類的最高端階段，就是把人類從勞動中解放出來。他老人家也沒有想到過，只有機械人這種先進的勞動工具能夠做得到這一點。現今全球很多企業已經開始採用機械人工作，而且隨著科技的進步，製造機械人的成本降低，機械人員工會得到大量的普及。這就跟電腦一樣，上個世紀七八十年代，購買一台電腦非常昂貴。而現在幾乎人人都在用電腦。膝上型電腦便宜的也就二三千元，平板電腦便宜也只在千元以內，智慧型手機這種移動的，可攜式的微電腦便宜的也只要幾百元。再過一二十年，機械人便宜的也就幾千元，並且可以進入家家戶戶，機械人普及這是人類無法阻斷的**。工廠會是率先使用機械人的先驅者。
綜上所述，在資料密集型科學正規化中，海量資料的計算方法等問題一直是瓶頸，而得益於深度學習等人工智慧技術的發明和應用，機器可以在科研大資料中自己學習並生成演算法，從而使科研正規化更具「智慧型化」。至在某些領域顛覆現有的正規化。「ai正規化」下的科學研究不僅僅是某項工具的改進，也不僅僅是機器對人的簡單替代，而是圍繞人工智慧技術和科學問題所形成的資料聚合、工具整合與人機協同的科研體系的綜合體現。
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在近幾年教育領域裡，steam教育可以說是熱度非常高的詞 隨著機械人教育，vr，少兒程式設計，人工智慧等科技教育的火熱，steam教育又被深層的挖局了一番。格物斯坦認為 提出創客這一教育教學理念，創客教育借鑑steam教育精髓讓steam教育更加的火爆起來！國家教育體制的改革推動了steam教育的發...
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教育管理職能是教育管理的內容和手段，一般將教育管理職能分為計畫 組織 控制和評價。格物斯坦認為 人工智慧本質上是建立在廣泛的網路連線和大資料的基礎上，使得其在對資訊掌握程度 對輸入響應速度 理性判斷和分析的能力方面，都遠超人類。從這個角度說，將人工智慧用於教育管理，能實現對學校大量資料的檢測 處理 ...
現在投資創客教育
比如一些新創立的公司，會以創客命名。家具公司取名叫創客家具，手機公司取名叫創客手機。這完全是把創客當成乙個譁眾取寵的符號而已。創客創業和領域的創業不太一樣，除了資金之外，投資人或者孵化器還能提供怎樣的資源其實是非常重要的，尤其是產業化資源，會快速推動專案的成型和量產，也許這是創客選擇投資人或孵化器的...