每周选择一个话题与大家分享，的确是件挺惬意的事情。
上周的时候，跟随“前哨”栏目的王煜全老师了解了人工智能的发展现状，反复咀嚼了几天，赶脚科技这玩意真的是越嚼越有味道。
写出来与大家一起分享，希望能够激荡思想，摩擦火花。
在过去的一年里，相信科技界最最火的产业一定是非人工智能莫属。
有人说，人工智能将会带来前所未有的革命，甚至有人说，人工智能最终将会毁灭人类。
可见，说人工智能超级重要，相信不会有人反对。
接下来，我们先从这一轮人工智能的来龙去脉说起。
相信很多人对人工智能的认识，是从2016年3月份，谷歌AlphaGo 战胜围棋冠军李世石开始的。
自此，AlphaGo 所代表的深度学习型人工智能受到了大多数人的追捧，也得到了科技界的认可。这种用计算机系统架构来模拟人类大脑为原型的深度学习，主导了这轮的人工智能革命。
深度学习型人工智能仅仅是过去众多种人工智能中的一种（比较优秀的还有，Jeff Hawkings 的记忆预测模型，等等），它刚刚出现的时候，其表现也非常不令人满意。
追溯深度学习型的人工智能，它也不是一蹴而就的，而是有着源远流长的历史的
深度学习的源头来自于一位叫做Geoffrey Hinton的加拿大多伦多大学教授。他从中学时代开始，就致力研究人类大脑信息存储的奥秘，从上世纪80年代初开始，到现在30多年的时间里，Hinton教授在如何利用计算机系统模拟人类大脑方面做出了大量的成果，这也是今天计算机深度学习的理论基础。
另外，在深度学习崛起的过程中，两位华人教授的贡献不得不提，其中一位是斯坦福的教授、谷歌大脑的创始人吴恩达教授，他解决了深度学习所必需的超强的计算能力问题；
另一位也是斯坦福的教授李飞飞，她建立的图像识别资料库成功训练出了视觉能力超过人的人工智能系统。
特别是在2012年之后，算法、 计算能力 、数据 等问题的一一解决，使得深度学习型人工智能大行其道。但，还是不可盲目迷信深度学习，未来到底是深度学习的延续，还是人工智能的另一个领域赶超这个领域，都是未知的。
人工智能的现状
人工智能，现在几乎接近于万能工具，关键是你能不能熟悉运用它的技巧，而且为它找到在你的领域里的运用空间。
仔细分析来看，人工智能有三要素：算法、数据和计算能力。
目前，在三要素里面，原先作为最重要的一环的算法，现在已经都是开源的，在网上，谷歌、Facebook、亚马逊甚至中国的BAT都有开源的算法，拿来就可以直接能用。
另外，计算能力方面，各大互网络巨头都把自己的多余的算力共享到云端，使得计算能力也不再是问题了。
甚至，各大IT巨头为了不错过下一个不确定何时出现的机会，干脆把自己的人工智能平台开放给第三方，连硬件带软件，直接把人工智能做成云系统，创业团队或者应用开发者可以在云端，非常便捷地调用这些最顶尖大公司的人工智能平台。
在这个方面，做的最好的应该是谷歌的TensorFlow开发平台，国内来说，百度开放了百度大脑开放平台和百度深度学习平台，腾讯也向全球企业提供7项AI服务，阿里的开放平台所提供的智能语音交互、人脸识别、机器学习等方面也都非常不错。
由此看来，三要素里面最重要的就是数据了，所以说，本轮人工智能革命中最具竞争优势的反而不是那些人工智能开发公司，而是那些拥有大数据的公司。
综上所述，人工智能的基础平台已经搭建完毕，接下来将是人工智能应用的爆发期。
所以，在人工智能已经不存在创业的风口，在平台开发、优化方面的创业已经没有任何机会了，你不会干过像Mind Deep这样的大公司。而在一些传统领域的应用会有大规模的爆发。
再就是，尽快地把人工智能应用到你的行业当中，按照王煜全老师的说法，若你应用了人工智能或许对你没有太大的帮助，但你不去应用或许你就会被行业淘汰。
总结一下
这一轮的人工智能革命虽然彰显了巨大的威力，但我们并不认为它是万能的，而且短期乐观，长期甚至要悲观一点，因为这一轮会碰到瓶颈。
这一轮的人工智能仍然属于表层学习 的智能，永远不会像人类一样的思考分析，有着很大的改进空间和缺陷，也不必担心人工智能会完全取代人类。
下一轮的智能革命虽不确定，但必定会取代这一轮的人工智能，人工智能的革命从刚刚开始。
听完上面的一通白话，希望对你在了解人工智能方面有所帮助。了解完这些，相信你对人工智能的理解会超越世界上80%的人。
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