每周選擇一個話題與大家分享，的確是件挺愜意的事情。

上周的時候，跟隨“前哨”欄目的王煜全老師了解了人工智能的發展現狀，反復咀嚼了幾天，趕腳科技這玩意真的是越嚼越有味道。

寫出來與大家一起分享，希望能夠激蕩思想，摩擦火花。

在過去的一年里，相信科技界最最火的產業一定是非人工智能莫屬。

有人說，人工智能將會帶來前所未有的革命，甚至有人說，人工智能最終將會毀滅人類。

可見，說人工智能超級重要，相信不會有人反對。

接下來，我們先從這一輪人工智能的來龍去脈說起。

相信很多人對人工智能的認識，是從2016年3月份，谷歌AlphaGo 戰勝圍棋冠軍李世石開始的。

自此，AlphaGo 所代表的深度學習型人工智能受到了大多數人的追捧，也得到了科技界的認可。這種用計算機系統架構來模擬人類大腦為原型的深度學習，主導了這輪的人工智能革命。

深度學習型人工智能僅僅是過去眾多種人工智能中的一種（比較優秀的還有，Jeff Hawkings 的記憶預測模型，等等），它剛剛出現的時候，其表現也非常不令人滿意。

追溯深度學習型的人工智能，它也不是一蹴而就的，而是有著源遠流長的歷史的

深度學習的源頭來自于一位叫做Geoffrey Hinton的加拿大多倫多大學教授。他從中學時代開始，就致力研究人類大腦信息存儲的奧秘，從上世紀80年代初開始，到現在30多年的時間里，Hinton教授在如何利用計算機系統模擬人類大腦方面做出了大量的成果，這也是今天計算機深度學習的理論基礎。

另外，在深度學習崛起的過程中，兩位華人教授的貢獻不得不提，其中一位是斯坦福的教授、谷歌大腦的創始人吳恩達教授，他解決了深度學習所必需的超強的計算能力問題；

另一位也是斯坦福的教授李飛飛，她建立的圖像識別資料庫成功訓練出了視覺能力超過人的人工智能系統。

特別是在2012年之后，算法、? 計算能力 、數據 等問題的一一解決，使得深度學習型人工智能大行其道。但，還是不可盲目迷信深度學習，未來到底是深度學習的延續，還是人工智能的另一個領域趕超這個領域，都是未知的。

人工智能的現狀

人工智能，現在幾乎接近于萬能工具，關鍵是你能不能熟悉運用它的技巧，而且為它找到在你的領域里的運用空間。

仔細分析來看，人工智能有三要素：算法、數據和計算能力。

目前，在三要素里面，原先作為最重要的一環的算法，現在已經都是開源的，在網上，谷歌、Facebook、亞馬遜甚至中國的BAT都有開源的算法，拿來就可以直接能用。

另外，計算能力方面，各大互網絡巨頭都把自己的多余的算力共享到云端，使得計算能力也不再是問題了。

甚至，各大IT巨頭為了不錯過下一個不確定何時出現的機會，干脆把自己的人工智能平臺開放給第三方，連硬件帶軟件，直接把人工智能做成云系統，創業團隊或者應用開發者可以在云端，非常便捷地調用這些最頂尖大公司的人工智能平臺。

在這個方面，做的最好的應該是谷歌的TensorFlow開發平臺，國內來說，百度開放了百度大腦開放平臺和百度深度學習平臺，騰訊也向全球企業提供7項AI服務，阿里的開放平臺所提供的智能語音交互、人臉識別、機器學習等方面也都非常不錯。

由此看來，三要素里面最重要的就是數據了，所以說，本輪人工智能革命中最具競爭優勢的反而不是那些人工智能開發公司，而是那些擁有大數據的公司。

綜上所述，人工智能的基礎平臺已經搭建完畢，接下來將是人工智能應用的爆發期。

所以，在人工智能已經不存在創業的風口，在平臺開發、優化方面的創業已經沒有任何機會了，你不會干過像Mind Deep這樣的大公司。而在一些傳統領域的應用會有大規模的爆發。

再就是，盡快地把人工智能應用到你的行業當中，按照王煜全老師的說法，若你應用了人工智能或許對你沒有太大的幫助，但你不去應用或許你就會被行業淘汰。

總結一下

這一輪的人工智能革命雖然彰顯了巨大的威力，但我們并不認為它是萬能的，而且短期樂觀，長期甚至要悲觀一點，因為這一輪會碰到瓶頸。

這一輪的人工智能仍然屬于表層學習 的智能，永遠不會像人類一樣的思考分析，有著很大的改進空間和缺陷，也不必擔心人工智能會完全取代人類。

下一輪的智能革命雖不確定，但必定會取代這一輪的人工智能，人工智能的革命從剛剛開始。

聽完上面的一通白話，希望對你在了解人工智能方面有所幫助。了解完這些，相信你對人工智能的理解會超越世界上80%的人。