隨著人工智能技術的不斷發展，越來越多的人開始關注AI的未來走向。然而，對于大多數人來說，理解AI發展的必然趨勢并非易事。本文將探討如何正確理解AI的必然趨勢。

首先，要明確一點：AI不是魔法。它有其限制和局限性，不能勝任所有任務。因此，在預測AI發展趨勢時，我們需要了解其應用場景和領域。

其次，AI的發展是漸進式的。雖然我們已經看到了許多令人驚嘆的成果，但實際上還有很長的路要走。AI技術需要不斷地改進和完善，才能在更廣泛的領域中發揮作用。

接下來，AI進一步發展需要三個方面共同促進：數據、算法和硬件。

首先是數據。AI靠大量數據訓練模型，并通過反饋機制不斷改進自身性能。因此數據是AI開發所需要的基礎資源之一。

其次是算法。AI需要強大的算法支持來應對各種問題和場景，并持續改進自身性能。當前主流的AI算法包括神經網絡、決策樹等。

最后是硬件。隨著深度學習模型規模日益增大和復雜程度不斷提高，需要更高效、更強大的計算設備來支撐AI技術的運行與優化。

除此之外，在理解AI發展趨勢時還需考慮如下幾個方面：

首先是普及化。隨著AI應用場景逐漸擴展到各個領域和行業，并得到更廣泛認可與應用，則會加速整個社會對于AI的普及化程度。

第二是集成化和協同化。除了單一應用外，在未來某些情形下可能有多種技術集成在一起使用，并且這些技術之間將相互協調配合完成特定任務。

第三是可靠性與透明度問題：AI在人們心目中扮演著重要角色，但同時也會引起擔憂和焦慮情緒；AI行為是否符合倫理道德標準也面臨巨大壓力；針對這些問題需要建立更加公開透明、可信賴、可控制監管等現代治理機制進行有效管理

總之，在明確以上幾點后，我們可以比較客觀地看待AI的未來走向：

首先，在短期內（5年左右），我們將看到更多關注于垂直方向上深入某個領域或某類問題；例如醫療診斷、金融風險控制等等，

其次，在中長期（10-20年）內，則將有意義地超越目前單一應用階段并初步實現自主學習能力;例如基于樣本遷移學習思想的通用語音識別器Wav2Vec3.等

最后，在較遠期（30-50年或更長時間）則可能會出現具備超過人類智慧水平達到價值判斷和決策層面功能;能夠開啟全新“甲子園”戰略布局或大規模環境治理型項目可能就呼之欲出

當然以上只是我的一個參考觀點,隨著時間推移以及科技變革貢獻,普及率極高并且具備價值判斷能力或者決策層面指導意義的"真正"智能設備或許還遙遙無期.

因此,總體而言:對于那些希望在短時間內利用人工智能解決一切問題者,可能稍微失落;但同時也給那些愿意通過不斷摸索嘗試并始終保持謙遜姿態努力前行者敞開新天門.