在天津全运会开幕式上，点火仪式耳目一新，让机器人闪亮登场。主办方让金娃接过最后一棒圣火，和机器人悠悠一起点燃主火炬。机器人悠悠举着双臂欢呼，等金娃靠近后，然后开始试着用手掌抓举火炬，然而估计他的手掌没有握力，全程都是金娃拉着他一起点火。
这憨态可掬的机器人形象，在直播镜头里只是一闪而过。可是我却逗乐了好久，现在的机器人俨然一个稚嫩的小小孩，需要大小孩来帮衬着服务。
为什么天津全运会给机器人这么一个展示的机会？大概不久前天津召开了一场《世界智能大会》，可谓空前瞩目，让天津成为人工智能发展的焦点城市。这次盛会，自然要与之呼应，展现人工智能机器人的身影。
这次亮相，对机器人的概念推广还是很有效果的。一些对机器人陌生的朋友，开始考虑引入机器人服务了。
机器人概念之所以又开始火爆，是因为如今的机器人，不再是机械程序，定式动作，而是引入了人工智能系统。人工智能，是目前科技前沿的热点，也是未来科技的引爆方向。
当人工智能开始被大众所熟知时，其实说明它的底层技术已经成熟了。之所你还没有看到它成熟，只是因为它还没有达成商业化普及程度。
为何这么说呢？
人工智能其实已经发展了8个世纪了。我们来扒一扒历史。
最早可以追溯到十三世纪的西班牙人拉曼鲁尔和十七世纪的数学家莱布尼茨。然而直到新一轮人工智能来临，技术才得到突飞猛进的发展。普遍认为，这一轮人工智能革命源头来自一位叫做Geoffrey Hiton的加拿大多伦多大学的教授，神经科学家和计算机科学奖。G.H被认为是以深度学习为代表的人工智能革命的开创者。
人工智能的发展存在N多路，深度学习系统，正是这一轮人工智能革命的突破点。
Hinton教授花了30多年做了大量的研究，取得大量的成果。然而一开始深度学习系统只是学术界的异类。从理论上，深度学习要求分层，就是分层输入和输出，每一层输出成为下一层的输入。而每一层怎么单独优化的问题，Hiton教授直到2006年才解决，文章发表在2007年的《认知科学趋势》里，成为这轮人工智能启动的标志。理论完善之后，初始深度学习系统的算法出来的结果比之于其他算法要差很多。依然不被主流所认可，被边缘化。人工智能依然看不到希望。
直到后来两位斯坦福教授吴恩达和李飞飞针对深度学习系统，在技术找到突破点，使得深度学习开始崛起。吴教授，也是谷歌大脑的创始人，他找到英伟达GPU(图形处理单位）解决了深度学习的计算能力问题；李飞飞教授（华人），通过自己建立的图像识别资料库，成功训练出视觉能力超过人的人工智能系统。
2012年，在斯坦福举办的ImageNet比赛上，深度学习超过了其他所有算法，也第一次超越了人类。这一年人工智能视觉系统实现了突破。自此学术界开始认可深度学习这条方向。
后来深度学习系统发展一路狂奔，当被公众所熟知时，技术早已经不再是问题。而公众对这项技术的熟知则更晚。当2016谷歌AlphaGo战胜李世石，公众才开始惊呼人工智能革命的到来。今年5月柯洁负于AlphaGo其实也是必然。
而如今，悠悠机器人在天津全运会的亮相，大家还在争议这款机器人的能力边界时，其实只是在等待商业上应用领域的大爆发期。
深度学习是人工智能的一个分支，这一轮的人工智能的革命代表是深度学习的突破。由于很多人的共享，以AlphaGo为代表，已经通过各方面的调整，基本达到了它的最优输出，可以被运用到各个行业领域里边了。
基于深度学习的这一轮人工智能已经成熟，我们如今在生活中接触的各种以人工智能为概念的机器人都是基于这个方向的输出。
然而，人工智能的未来仅仅是深度学习系统派吗？
不尽然。
新的革命还没有在地平线上冒头。深度学习也不会人工智能的唯一发展方向。
美国最早的移动计算系统PRM的发明人Jeff Hawkings，发明了一套记忆预测模型。这套模型比深度学习系统更符合人类的思维模型，然而当前J.H构建的人工智能系统表现的还不够好。但是随着理论的完善，技术的突破，未来是否会诞生新的人工智能革命呢？不是没有可能的。只是又要酝酿发展多久，就不得认知了。
好了，小结一下，我们当前阶段讨论的人工智能其实是在讨论基于深度学习系统的人工智能系统。而这套系统从理论上已经完善，技术上也已经成熟。大众所期待的，只是应用层面的爆发。这，想必很快就会发生。
未来的人工智能到底是不是深度学习系统派的天下，这取决于新理论创新和技术突破，而这正是科技发展的魅力所在。
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作者：曹涛CT，产品经理，互联网追风人。
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