人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。简单地说，就是让机器学习人类的智能，为我们的工作、生活等场景提供更好的服务。
人工智能具备三个核心要素：算法、算力和数据。算法，通俗来说就是解决一个问题的方法，解决同样的问题，优秀的算法效率要高很多。人工智能算法方面，基本都为开源，谷歌的Tensorflow已经开放向用户使用，其第一期学员数就达到7w+。其次，是算力，随着云计算的发展，算力也由一些巨头企业提供。目前来看，数据会成为人工智能应用层面的主要核心竞争力。
“人工智能”最早可追溯至13世纪，当时类似的概念已被提出。而这一轮人工智能革命业内公认源自加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton教授，其自上世纪80年代开始研究人工智能的相关概念。在长达三十多年的研究中，他一直被学术界视为异类，直到2012年学术界的态度发生转变，那一年其主攻的深度学习算法在Imagenet大赛中击败了人类和其他所有算法。自此，深度学习算法成为人工智能的主要应用方向。公众发生转变则要到2016年3月，因为谷歌阿尔法狗打败李世石。深度学习算法的优点众多，但也有一个显著的缺点：过程不可描述。这也就决定了其不具备短期记忆能力，而这种能力正好决定了推理深度。我们人类正是因为有了短期记忆能力，我们在判断当下的事物时可以结合过去的经验和知识体系，而不是机械地生搬硬套。
人工智能的使用并不像传统IT设备买回来直接使用即可，那样并不能很好地发挥人工智能的效用。目前存在的人工智能均为弱人工智能，只能机械地处理问题，智能化程度并不高。我们需要不断地用数据对其进行“喂养”，不断地训练它，久而久之它的智能化程度才能达到理想的状况。用人工智能就像教孩子画画一样，人工智能需要做的就是用相对客观的标准判断这幅画好不好即可。日本一位工程师看到父母每次将家里种的黄瓜分开时都要花费很长时间，于是他编写了一套根据黄瓜大小、颜色程度进行分类的人工智能系统，经过很多次的训练，其准确率极高，帮助父母节约了大量时间。
面对人工智能，我们要学会思考如何用人工智能改造我们的工作，提升效率，而不是过分担心自己会不会被人工智能所替代。那些认为“人工智能很快就能取代人类“的人一定不了解认知科学，不知道人类有多复杂，人类自己都尚未了解自己。使用人工智能，你可能不会拥有优势；但是不使用，你的对手使用了，你可能会被淘汰。当一个技术被迅速工具化时，当人人都能使用时，你凭借这个技术而获得的优势也不在了。
人工智能的应用方向众多，目前主要有医疗、交通和语音图像等方面。有的医院已经利用人工智能给人做手术，其精确度并不亚于专家。各大巨头在智能交通方面的尝试巨多，其中百度尝试利用人工智能实时调整交通灯的时间，可以缓解一定的交通压力。语音方向主要通过智能音箱作为入口，各大巨头纷纷布局，竞争十分激烈。
这一轮互联网革命即将结束，商业模式的创新也越来越匮乏。人工智能革命的到来，将带来许多新的创业机会，能否抓住这波浪潮，关键在于你是否能将自己的工作、业务很好地与其结合。
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