当前AI一词可以说是空前火热。在2017年的世界智能大会中，百度董事长兼首席执行官李彦宏表示：AI时代已经到来，预计到2030年之后，AI或许会成为全球经济发展的“助推剂”。创新工场的创始人李开复说：“未来10年，不仅是高科技领域，任何一个企业，都将融入人工智能。”

微软、谷歌和国内的BAT等巨头将AI当做是一个新战场。一股席卷全球的AI热潮正在扑面而来。

AI为什么会突然“热”起来？

AI诞生至今已经超过了60年的历史。沉默了多年的AI为什么现在突然变成了热门呢？最主要的原因只怕就是现在的硬件复兴了。随着移动互联网、物联网、大数据以及云计算等核心关键技术的巨大发展和突破，所有的硬件都在面临着被智能化，而人类对智能化的终极要求就是实在人工智能。

AI在20世纪70年代以来被称为是世界三大尖端技术之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。

人们一直以来都在竭尽全力地追求AI，那么什么样的才算是AI呢？人们这么做的目的又是什么呢？这是两个非常关键并且有趣的问题，因为全球最顶尖的科学家为这两个问题争论了半个世纪都没有统一的结果。

抛开复杂的定义讨论，人工智能，顾名思义是人造的智能，也就是使机器拥有人类一样的行为能力和思维意识。

那么这样化繁为简的理解是正确的吗？许多业内顶尖的专家的言论能够佐证，美国斯坦福大学的人工智能研究中心的尼尔逊教授说：“人工智能是关于怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。美国麻省理工学院的温斯顿教授说：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

依靠现在的科技发展水平，想要使机器拥有人类一样的行为能力不会太难，但是想要让机器拥有人类一样的思维意识还是一项非常巨大的挑战。

既然AI包括人类的行为能力和思维意识两个部分，那么使机器实现AI的路径是不是也可以分成行为能力进而思维意识两个阶段呢？如果谈到AI就直奔怎样使机器学会像人一样思考这种广博的主题，就很容易误入歧途，不如不要想得那么远，先来说一说如何使机器拥有人类一样的行为能力吧。

AI的研究经过六十多年的艰辛探索，目前总体上可以总结成两条途径：

第一，是一模拟人类大脑的方法来构建AI系统，这条途径需要依靠人们对于大脑运作的深入理解，依靠脑科学、神经科学、生物科学和心理学等多个交叉学科的发展，这也是最传统的研究途径。从AI构想诞生时起，科学家就已经沿着这条路开始了一系列的研究工作，但是经过了半个多世纪的缓慢发展，真正有突破性的研究成果寥寥无几。

第二，是以大数据和深度学习算法为基础的AI系统，充分利用机器本身最强大的计算能力以及数据处理能力的优势来进行机器学习。这条途径是目前科技公司最主要的AI研究方向，例如IBM、微软、谷歌、Facebook、百度和亚马逊等科技巨头都走上了这条道路。毕竟飞机不需要像鸟一样拍打翅膀就能够飞行；潜水艇不需要像鱼一样摆动尾巴就能够在水下航行。机器学习为AI指明了前进的新道路，模拟大脑并不是唯一的出路。

在互联网以及个人电脑还没有普及之前，计算机运算能力以及数据资源都十分有限，人们都与这个研究路径并没有太重视。一直到1997年IBM公司开发的超级计算机“深蓝”打败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，机器第一次赢了这场意义非凡的“人机对抗”，让科学家再一次认识到机器学习这条路的重大潜力。同样的事情，在去年和今年接连上演，李世石、柯洁对战AlphaGo。

事实上，“深蓝”和“AlphaGo”都并不是凭借逻辑和对人脑的模仿能力，而是凭借超强的计算能力取得胜利。

AI怎样改变我们的生活？

大家对于“人工智能”这个词并不感到陌生。随着这股热潮，国内互联网公司的各种基于AI技术的创新应用也在不断出现，从智能客服、投资指导，到人脸识别，多项与AI技术密切相关的新应用和新服务接连浮出水面。

微软的小冰、谷歌的图像识别、亚马逊的Alexa、以及苹果的Siri，作为AI的第一块敲门砖，早已被广泛使用。

实际上AI已经渗透到了我们的日常生活和工作中。就像百度总裁张亚勤所说：它也许表现为一种身份验证机制，或者是一种人机界面，也可能表现为一种娱乐互动和生活服务的接口，例如一些手机智能助手等。

通过自我学习，完成对语音、视频及图片等非结构化数据的识别，从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”，这是现阶段AI最主要的应用。

目前，在万物互联、大数据以及计算性能大幅提高的背景下，可以说“迎来了人工智能应用的春天”。一是计算技能，表现在能存会算。机器开始像人类一样传递信息、会计算。比如遗传算法和神经网络等等，能够帮助人类存储和快速处理海量数据。二是感知智能，表现在感知外界，机器开始能够看懂和听懂，做出判断并且采取行动。比如完全独立驾驶的无人驾驶汽车以及自主行动的机器人等等，能够全面辅助或者替代人类工作。

未来技术有一个突破的重点，即使机器开始拥有概念的理解能力，理解了以后就能够推理，它知道你真正想要的是什么，通过计算来给你一个正确的答案。云计算及大数据技术的跨越式发展、智能+发展维度的推进、人对于解放脑力与体力的需求等等，都将会推动AI技术不断向前演进。

著名媒体人杨澜曾经说：“未来人工智能就会像水、电一样影响我们的生活，这不仅仅是一个媒体的噱头，而是我在接触人工智能后由内而发的感受。在万物互联和万物智能的时代，它将融入我们的生活，无所不在。”

在不远的未来，互联网、大数据硬件的发展以及软件的优化，甚至全社会的参与，AI将真正从实验室走近生活，它将会成为改变我们生活的一部分。

发展AI，中国有先天优势

2017年7月，李彦宏搭乘百度Apollo平台开发的无人驾驶汽车的消息不断地刷屏，这使人们再一次真正感受到了AI产品已经离我们越来越近了。

AI经过了六十多年的积淀，开始在深度学习、人机协同、跨界融合以及群体智能等方面，都有了重要的新进展。

以BAT为代表的互联网巨头开始在AI上发力，上百家创业企业渗透并且构架起产业基础层、技术层和应用层，形成产业链模型。目前，中国AI领域已经覆盖了智能硬件、服务机器人、工业机器人等硬件产品层，智能服务及商业智能等软件与服务层，视觉识别及机器学习等技术层，数据资源及计算平台等基础层。

在李彦宏看来，人们通常愿意新人科幻世界的未知，而AI则是通往未来的必经之路。发展AI需要海量的数据及市场支持，中国有非常强的先天优势。最新一期英国《经济学人》杂志撰文称，因为拥有人才和数据优势，再加上创业公司与BAT的大量投入，以及政府的大力支持，中国也许会在AI领域逐渐超越美国。

我国高度重视AI的发展及应用。2015年7月国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，“互联网+”人工智能被列为11项重点行动之一。2016年11月国务院发布《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，“发展人工智能”列入其中。今年，政府第一次将“人工智能”写入政府工作报告中。

最后，我们要说若是以科幻电影的机器人角色为比较的标准，那么人工智能其实还离我们很远。在看到硬件技术不断进步的同时，我们还要看到当前所用数字电子计算机在体系结构上的不足。以图灵机为基本计算模型的计算机真正擅长的是解代数问题，那些本质上属于集合范围的问题，通过复杂的形式转化之后这个计算模型也能解，但是并不擅长。例如“鸡兔同笼”的问题想要转化成多个代数问题的时候，需要有很多前期的转换工作，这也是我们希望从大脑机制来构造新的体系结构，从根本上推动AI研究的原因。