1956年世界達特茅斯會議上，人工智能的概念誕生。之后的1957年，人類智能先驅赫伯特·西蒙宣稱：“現在世界已經有了可以思考、學習和創(chuàng)造的機器，它的能力還將與日俱增，一直到人類大腦能夠運用的的所有領域。”同時赫伯特·西蒙預言，十年內人工智能就可以成為國際象棋冠軍。
雖然赫伯特的預言直到四十年后才終于實現，不過隨著近幾年人工智能在人類的博弈游戲中不斷獲勝，人工智能熱潮再一次升溫。
近五年伴隨著AI產業(yè)進入到快速發(fā)展期，以及人工智能的發(fā)展進入到第三次高速發(fā)展期，人工智能基礎技術不斷地成熟。金融、零售、廣告營銷等方面已經有了初步應用的人工智能技術，能夠在更廣泛的場景中產生價值，成為了人工智能行業(yè)商業(yè)化的契機。
人工智能與人類的博弈游戲交鋒
人工智能的概念誕生不久，行業(yè)先驅赫伯特·西蒙就預言人工智能會在十年內擊敗人類，成為國際象棋冠軍。
但是，就像當初對人工智能發(fā)展抱有極大期望的先行者們沒有預想到人工智能技術的發(fā)展會在半個多世紀的時間內經歷兩次低谷一樣，赫伯特·西蒙大概也沒有想到自己的預言不但沒有在十年內實現，而且還經歷了四個十年之后才成功。
1997年，經歷四十年的等待，美國IBM公司的超級計算機“深藍”以2勝3平1負的戰(zhàn)績擊敗當時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。擁有強大計算能力與學習能力的人工智能開始在博弈游戲上展現超越人類的實力。
“深藍”擊敗卡斯帕羅夫使得赫伯特·西蒙預言終于成真，同時開啟了人工智能與人類在眾多博弈游戲中激烈對抗的帷幕。
在一方贏另一方輸的零和博弈里，人工智能面對人類已經取得多次勝利。
如果說深藍的勝利與中國超級計算機天梭擊敗多位象棋大師只是開胃菜的話，AlphaGo在人類智慧的結晶、最復雜的圍棋盤上先后戰(zhàn)勝兩位圍棋世界冠軍李世石和柯潔，則成為了人工智能發(fā)展史上不可忽略的里程碑。AlphaGo通過學習與優(yōu)化能力，學會了下棋，其展現的不斷進步的能力也使其成為了真正意義上擁有學習能力的人工智能。
由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領銜的團隊開發(fā)的AlphaGo，其主要工作原理是深度學習。
機器學習作為人工智能的核心，是使計算機擁有智能的根本途徑。深度學習作為機器學習領域中的新的研究方向，它被引入機器學習使人工智能的相關技術取得了極大的進步。
除了在傳統(tǒng)博弈游戲上展現威力之外，通過AlphaGo得到大量關注的人工智能技術，在進入到第三個繁榮期之后，也在更多的領域展現了強大的實力。
在8月2日的王者榮耀世界杯半決賽上，騰訊王者榮耀AI絕悟擊敗了五位頂尖的電競職業(yè)選手獲得勝利。同時絕悟也在Chinajoy第一日的王者榮耀1V1體驗賽里，取得了503勝、1負的戰(zhàn)績。
在此之前，人工智能也已經在星際爭霸、DOTA2等電競項目上擊敗了人類。
除了在要么是兩人、要么是兩隊之間的零和博弈中取勝，在1vN的博弈中，人工智能也在不斷取得進步。兩年前的Libratus，雖然歷時20天戰(zhàn)勝4位頂級德州撲克選手，但是只能1v1。而全新的賭神Pluribus，終于取得突破，稱霸多人局：在六人無限注德?lián)浔荣惿蠐魯∪祟愴敿馔婕摇?/p>
人工智能在經歷六十多年的發(fā)展之后，已經取得了巨大的成果。而科技公司通過博弈游戲不斷試探人工智能的實力之后，也為其在各行業(yè)的商業(yè)應用中積累經驗。能夠自己學習人工智能，已經通過深度學習展現了自己的潛力，也將會在各領域的應用中展現自己更強的實力。
巨大價值驅動人工智能商業(yè)化進程
世界著名科學家格特納曾說：“人工智能將是未來十年最具顛覆性的技術，無處不在人工智能將成為趨勢。”
作為各大互聯(lián)網巨頭、科技公司們競爭最激烈的領域之一，人工智能技術的應用場景十分廣泛。其背后具備的巨大價值，使得AI+任一行業(yè)都可能成為資本們競逐的風口。
國際知名咨詢公司預測，2016年到2025年人工智能的產業(yè)規(guī)模幾乎直線上升。國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，2030年人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過1萬億，帶動相關產業(yè)規(guī)模超過10萬億。這個產業(yè)是蓬勃發(fā)展的，前景顯然是非常大的。
隨著人工智能基礎技術的不斷成熟，在機器視覺、人臉識別、智能搜索、自動駕駛、教育等實際應用領域的商業(yè)化進程也隨之加快。其中，中國人工智能技術商業(yè)化的發(fā)展速度也是極快。
根據美國數據、技術和公共政策交叉研究智庫 Center for Data Innovation 發(fā)布的一份中、美、歐 AI 實力對比報告顯示，從人才、研究、發(fā)展、應用、數據、硬件六個角度對三方的 AI 力量進行了對比。報告顯示，美國各方面綜合得分最高，為 44.2 分（滿分為 100 分），中國則以 32.3 分緊隨其后，而歐盟得分僅為 23.5。
習近平總書記強調，人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題。
在各國相繼發(fā)放5G商用牌照，開始進入到5G時代后。之前不少發(fā)展受限的行業(yè)在5G時代中，都可能會迎來重大發(fā)展的機會。5G技術的應用，加速了人工智能技術的落地。
華為創(chuàng)始人兼CEO任正非近日在簽發(fā)最新電郵時表示：5G只是小兒科，人工智能才是大產業(yè)。
近幾年走出實驗室的人工智能技術，已經開始解決實際問題。據WIPOP2019年人工智能趨勢報告顯示，50%的AI專利在過去5年內發(fā)表。AI產業(yè)的高速發(fā)展，助推了人工智能技術商業(yè)化的進程。
加速的商業(yè)化進程與廣闊的發(fā)展前景，使得人工智能在互聯(lián)網、安防、教育、醫(yī)療、交通、零售、辦公、家居、金融、物流、制造等領域創(chuàng)造的價值。
在上海掀起垃圾分類的熱潮后，能夠自動分類AI垃圾桶吸引了不少資本的進入。人工智能技術的應用能夠加速分類速度、提升分類效率，在為市民提供方便之余，也極大的節(jié)省了人力成本。像這樣的案例，在人工智能的應用中還有很多。
“強”“弱”人工智能的困局
人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬?，F代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。
1950年英國數學家艾倫-麥席-圖靈首先提出的關于區(qū)分人工智能的一個測試，測試中要求一個人和一臺擁有智能的機器設備在互不相知的情況下，進行隨機的提問交流，如果超過3成的測試者沒有發(fā)現對方是機器設備，那就代表了這臺設備擁有“人類智能”。
可惜提出多年之后，依然沒有人工智能能夠通過“圖靈測試”。與此同時，有人認為在圖靈測試中，僅僅通過AI是否表現的像個人類的判斷無法有效得出AI是否真的具有智能，而要想AI脫離“人工”烙印真正實現智能，就必須真正跨過那條人與AI之間的邊界。
近幾年飛速發(fā)展的人工智能技術，其實只是弱人工智能，強人工智能的發(fā)展仍然受限。
弱人工智能是指不能制造出真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。現階段，人工智能的技術的研究與應用，都主要集中于此。
約翰·麥卡錫在1956年的達特矛斯會議上提出：人工智能就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智能的可能性。
強人工智能一詞最初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創(chuàng)造的，其定義為：“強人工智能觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的。”
擁有強人工智能的機器不僅是一種工具，而且本身擁有思維。強人工智能有真正推理和解決問題的能力，這樣的機器將被認為是有知覺，有自我意識。
在弱人工智能已經被廣泛應用的當下，強人工智能之所以研究進展緩慢，是因為在技術上強人工智能的發(fā)展仍需面對極大的挑戰(zhàn)。同時在應用風險和社會倫理等方面，關于強人工智能的應用存在比較的大爭議。所以業(yè)內人士普遍認為，短期內強人工智能的發(fā)展難以獲得較大的突破。
在人工智能技術的發(fā)展中，人才是重中之重。為了能夠在人工智能技術的發(fā)展中，涌現更多的人才，人工智能教育將會逐漸普及。教育部專門發(fā)布了高校人工智能的行動計劃。國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》也指出，要支持開展形式多樣的人工智能科普活動。美國科技委員會在《為人工智能的未來做好準備》中提出全民計算機科學與人工智能教育。
目前來看，人工智能技術的發(fā)展仍舊沒有達到真正意義上的“智能”。但是，已經有不少人提出人工智能對人類的“威脅論”。不過，如前百度首席科學家吳恩達所言，現在擔心人工智能統(tǒng)治人類，無異于擔心火星上人口過剩。
