时至2015，科技界的气氛与往年大不一样：似乎影片《超能陆战队》、《星际迷航》、《机械公敌》中，那些遥远的科技场景都将走进我们的生活。因为，AI时代真的来临了。
2015年作为起点，以下生活场景将陆续变成现实：开车时，你说出地点，无人驾驶系统将你带到目的地；在医院，你看到来自美国的拖车机器人Tuggy McFresh在运送医疗器械和来自日本的“大白”机器人Robear在照顾病人；在酒店，2015年新上市的日本Henn－na服务生机器人包揽了从值守前台、运送行李到客房清扫等一众服务；下班后，你按下了“回家模式”，推开家门你发现，窗帘已经拉上，温度适宜，灯光柔和，热水烧好，还有日本软银公司的家居机器人Pepper跟你问好卖萌；在家里，你用iWatch打电话，使用的是可监控和改善睡眠品质的APP；其实，你还能够正常的使用汪峰同款无人飞行器，载着钻戒，向你心爱的她求婚……
早在第一台计算机埃尼阿克问世后十年，就有科学家预言，AI时代将要来临。当“深蓝”赢了卡斯帕罗夫之后，这种美好的情景似乎更是指日可待。但是在整个20世纪后半叶，AI研究却因为数次技术革新尝试的失败而停滞，经历了从上世纪50年代到本世纪初期的若干个寒冬期。最近的一个寒冬期，就是20世纪末到21世纪的头10年，也就是深蓝赢得比赛之后，因为神经网络的研究遭遇瓶颈而带来的寒冬。
然而在2014年，科技界和商界的所有人，都能明显的感觉到，人工智能的理论研究和可感知产品似乎突然“喷发”了：各种可穿戴设备扎堆出现，智能机器人频频亮相，机器的人脸识别准确率超过肉眼，Google、苹果和宝马等公司齐发力无人驾驶汽车，美国、欧洲先后设立人类大脑攻关项目……
这次喷发，绝非仅仅是几件讨巧的极客产品的偶然同时出现，而是在经历了寒冬后的2014年，AI有了质的突破：一方面，弱AI已经有很多成果或者商业化的产品落地，比如语音、人脸识别精准度的大幅度的提高和即将发售的各种智能家居和机器人；另外一方面，疯狂的科学家、科技巨头和大量的资本也在合谋着更廉价高效的计算和惊世骇俗的产品，以求让计算机像人类一样聪明。过去1年人工智能的高歌猛进，让成功预言机器在1998年战胜人类棋手的美国科学家雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)发出乐观的预言：机器智能超越人类智能总和的那个奇妙“奇点”，就在2045年。
那么，这次人工智能的喷发将会波及到多远？它将在多大程度上改变我们的生活方式？
“深蓝”在国际象棋领域称霸以后，人工智能没有像预想的那样改天换地，“深蓝”自身则沉寂了十多年，泯然众人。人工智能也在这期间一直停留于弱人工智能的阶段，迟迟不能突破，这段跨度近20年的时间，实际上成为了迄今为止最长的一次AI寒冬。有人戏谈，这20年里面AI领域最最大的成就，就是斯皮尔伯格拍出了《人工智能》这部让全世界年轻人倾倒的科幻电影。
然而，在此期间，虽然科学家们步履缓慢，但AI领域的局部发生了巨大变革。在这十多年中，科技明星的角色由各大网络公司来扮演，PC互联网快速地发展，随后移动网络又异军突起，快速覆盖PC互联网已占有的江山，重构互联网世界。近20年，人工智能跃迁所需要的三个要素逐渐到位。
首先，移动互联网引爆了大数据的井喷，为计算机的深度学习提供了丰富的素材。
正如吴恩达（AndrewNg）所言，数据是人工智能的燃料。比如，以Google为主的广告公司全面撒网，收集各个维度的数据信息。更重要的是，数据种类无所不包，特别是在手机成为了人类的“信息器官”后，人们衣食住行各方面的数据被全方位捕捉，这就为机器拟人化提供了客观条件，用科学家的术语说，大数据帮他们“突破模型界限”。大数据已经就位，燃料充足。
其次，仅仅有数据还远远不足。要想让机器足够聪明，那么机器还需要更快的计算速度。2005年GPU的出现，极大地提高了运算效率,并促使无人监督学习技术（深度学习涉及技术中的一种）成功。在硬件方面，近20年来主要是通过对大型神经网络来进行仿真，但是这些网络需要大量传统计算机的集群。然而在2014年，IBM发布了一款具有里程碑意义的产品：前所未有的超低能耗、超高集成的芯片TrueNorth。这在某种程度上预示着，也许在不就的将来，庞大的计算机集群将被几枚芯片所替代。因此，有人把 IBM 的芯片称为是计算机史上最伟大的发明之一，认为它将会引发技术革命，颠覆从云计算到超级计算机乃至于智能手机等一切。这似乎预示着，在移动互联时代基本上没有什么作为的IBM，也许会凭着Watson和TrueNorth在人工智能的时代搏得一席之地。
不过，如今计算机的智能程度，早已超越了以计算速度论英雄的时代，现在很多小型计算机的计算水平，都已经打败了当年的“深蓝”，倘若现在再有公司拿出“深蓝”这样的产品来给自己贴人工智能的标签，一定会贻笑大方。
在大数据和计算能力之外，更重要的是：在十多年间，人机交互发生了两次突破。实际上，信息革命降临以来，它每一次商业上波澜壮阔的潮起潮落都是由人机交互方式的变革引起的：PC和鼠标的诞生，dos系统到视窗操作系统的进化，再比如触屏操作和语音交互问世。其中最后两个都是在近十年发生的。特别是语音交互，它意味着计算机拥有了“听觉”并能给出正确的反馈。语音交互的实现解放了人类的双手，促进了人类生产力的巨大飞跃。
大数据的不断丰富，计算速度的日益提高再加上人机交互的重大突破，三个条件都已经具备，弱AI向强AI的进化呼之欲出。
为了更好地理解强AI，我们在此对强AI和弱AI 加以简单区分：让计算机会下棋、能搜索这些事情格外的简单，并且已经实现，这些仅需计算速度和数据就能够实现任务都属于弱AI范畴；让计算机听得懂，看得懂，能推理反馈，甚至理解人类感情和文化，这些属于强AI范畴。但是仅仅是想让计算机听得懂、看得懂，便困难重重了，而能够像人类一样，完成对于语言、图片信息的处理加工之后进行反馈，则是由弱AI到强AI突破的关键。那么疯狂科学家是怎么实现这一突破、让计算机拥有类似人类的“听觉”或者“视觉”的呢？我们以计算机识别图片稍加说明。
在解决让计算机拥有识别图片能力的这样的一个问题上，科学家们尝试了不同以往的“训练”计算机的方式——无监督学习。以前，科学家们告诉计算机“猫脸”的几个特征标签，计算机“按标索猫”，但是现在，科学家们改用无监督学习方式，仅下达“去找猫”的指令，让计算机自行确定标签。最后计算机将搜索出来的结果反馈给科学家们。也就是说，人类“授机以渔”，告诉计算机的，只是怎么样找到标签的方法。“授机以渔”便是无监督学习，它教会计算机为某一目的自行处理大量无标记的数据，进而完成搜索。而计算机今天认识了猫，明天就会认识更多事物。
无监督学习技术的成功标志着深度学习也就此诞生。深度学习被视为是结束AI寒冬的破冰锤，它标志着机器人从弱人工智能到强人工智能进化。如果说大数据是人工智能这架火箭的燃料，那么深度学习能力就是发动机，发动机的动力强大与否将根本上决定人工智能这架火箭是否能顺利升空。2014年无监督学习方面成果斐然：Facebook脸部识别率的精确度达到97.25%，国内科大讯飞AI阵营的汤晓欧领导的计算机视觉研究组，达到的精确度更是高达98.52%。
语义和图片识别技术仅仅是深度学习领域所研究技术的冰山一角。2014年末，Google借递归神经网络（RNN），赋予了计算机更高级别的能力——逻辑推理的能力，让它可以用一句话对画面进行简单描述，这样计算机便具备了用有逻辑的语言描述图片中不同事物的能力。至此，拥有依靠概念为原点进行推理能力的机器人，比只会识别的机器人又迈上了一个更高的台阶。
虽然成绩斐然，但人工智能真正的冰山其实仍然沉在那些实验室里：科学家们最大的企图是让计算机理解人类的情感和文化。计算机科学家DonaldKnuth说过：“AI已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”看来，让计算机听得懂，看得懂，会推理判断不足以满足疯狂科学家们的探索欲，他们期待有朝一日计算机能够变得像影片《人工智能》中的大卫一样，拥有能够理解人类情感和文化的能力。这样的强人工智能才是科学家们想要摘得的AI研究领域的皇冠。
回顾2014，互联网巨头在向强人工智能进军的路上，各家走的路线有所不同：数据处理速度方面，IBM凭借True North获得了比较高的关注度；Facebook则依托它丰富的人脸图像数据资源，在识别人脸方面取得了超越人脸的高精确度；而对于深度学习方法，Google、Facebook、百度和科大讯飞——这几个拥有了世界上少有的、研究深度学习科学家的公司——一直激烈地争夺着这块AI领域的高地。顺带一提，这一次人工智能大潮，可能也是首次中国科技势力和美国科技势力的齐头并进，而不是亦步亦趋。
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hash join有了么?垃圾文章！挺好中国，还得是华为！赞！中国人就是不干正事，搞什么少数民族语言，把libreoffice加上系列码，都是找骂的事，就是不干正事。腾讯也搞芯片，太搞笑了吧？腾讯存在多少年了？过去这么多年腾讯干什么去了？
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