螞蟻一樣的功效：AI的第一次浪潮浪
在AI的第一次浪潮中，成功來自全新的創(chuàng)造性思維，來自小部分專家的合作。跟隨第一次浪潮的，是1974-1980年的第一個“AI的冬天”，因為人們當(dāng)時清晰得知，早期的AI只有如螞蟻般的商業(yè)功用。
從20世紀(jì)50年代中期起，人類發(fā)現(xiàn)了很多關(guān)鍵概念，開始發(fā)現(xiàn)、定義AI1955年，第一個啟發(fā)式編程程序誕生，它后來成為20世紀(jì)80年代和90年代的專家系統(tǒng)。1957年，感知算法被發(fā)明，它演變成今天的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)工具。1958年，LISP編程語言得到發(fā)展，研究員可以寫出人類可讀的人工智能代碼，而不只是1和0。
1960年，隱馬爾可夫模型算法被發(fā)明，最終成就了語音和圖像識別的人工智能新浪潮。今天，雖然仍有很多重要的概念被提出和開發(fā)，但大多數(shù)只是對早期發(fā)明的改進。
思維機器的落差：AI的第二次浪潮浪
AI第二次浪潮的成功，來自運用抽象數(shù)學(xué)和編程理論所創(chuàng)建的有用的、有價值的設(shè)備。AI這一次的目標(biāo)，是要創(chuàng)造一些有用的東西、有價值的東西。于是，許多人工智能公司誕生了，其中的一些開始賺取可觀的利潤，而更多的公司則吸納了大量投資，并建立了令人印象深刻的估值。
IBM和紐昂斯的AI，就是這一波浪潮的典型代表。但是，這些早期的AI系統(tǒng)不能學(xué)習(xí)，因此需要一個昂貴的程序員團隊，一分一秒地添加、更新、修改一行行代碼。這似乎再次辜負(fù)了創(chuàng)造者們的期待，因為這與他們對高度、精度和高智能“思維機器”的設(shè)想和承諾不相匹配，結(jié)果導(dǎo)致了1990~200年，“AI的第二次冬季”。
1973年，IBM創(chuàng)建了一個可以組裝打字機零件的機器人。1974年庫茨韋爾計算機產(chǎn)品公司創(chuàng)造了第一臺光字符掃描器，它能自動將文本先轉(zhuǎn)換成計算機文件，再轉(zhuǎn)換成語音。1979年，第一輛自動化汽車誕生，它可以用視覺導(dǎo)航的方式搜索一個房間中的固定物件。
同年，第一個以知識為基礎(chǔ)的醫(yī)療診斷程序的“專家系統(tǒng)”被創(chuàng)建。專家系統(tǒng)”是AI的原型，使用“如果/然后”規(guī)則，該規(guī)則來自人類專家對大而不確定的知識的分類。在接下來的20年間，北美和歐洲最大的公司中有2/3都依賴于“專家系統(tǒng)”的A。1984年，庫茨韋爾應(yīng)用智能公司創(chuàng)造了第一個基于聽寫轉(zhuǎn)錄裝置的AI系統(tǒng)，它能理解普通人的語音，并將其轉(zhuǎn)換成文本。
“越過雷池”與“黑厘子”:今天，AI的第三次浪潮浪
創(chuàng)新者最怕的是末路，因此他們永不言敗，掀起了A的第三次浪潮，將全球商界推進這場認(rèn)知商業(yè)革命之中。這一次，AI的目標(biāo)是提供有用的設(shè)備和服務(wù)，做人類不能做或不能高效、方便、高質(zhì)完成的事。但是，即使在今天，AI的智能也沒能完全與人類匹配，而且，在全球范圍內(nèi)，人們對AI的定義也仍沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)
技術(shù)是否成熟？
以凱文·凱利的說法，A現(xiàn)在只是聰明的工具，還不是真正意義上的智能。來自谷歌的世界頂尖的人工智能專家團隊將AI的智能發(fā)展劃分成了三級。第一級，現(xiàn)在是一種“弱人工智能”，只能夠?qū)Ｗ⒃谝粋€特定領(lǐng)域，如下圍棋。第二季，成為“強人工智能”，能夠達到或超過人類水準(zhǔn)。與之相對應(yīng)的，是第三級，用另一位谷歌專家蒂姆的定義，就是“從比人類聰明一點點到聰明1000萬倍的人工智能”。
全球人工智能引領(lǐng)者科大訊飛研究院則將AI劃分為計算智能、感知智能、認(rèn)知智能三類。計算智能，即機器能存會算”的能力，其方法是窮舉和匹配搜索，通過太存儲和超算，展現(xiàn)其高智能特性。
感知智能，即機器具有能對會說會認(rèn)”的能力，主要是通過數(shù)學(xué)建模和大數(shù)據(jù)學(xué)對類感知能力進行模擬，涉及語音合成、語音識別、圖像識別處理等技術(shù)。認(rèn)知智能，即機器具有“能理解、會思考”的能力要對人類的推理、聯(lián)想、知識組織等能力，進行模擬研究，涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和深度學(xué)習(xí)技術(shù)等。
無論如定義，AI要在商業(yè)上取得成功，都必須建立強大面短雜的能系統(tǒng)，這個系統(tǒng)離不開以下4個方面的能力。
1、數(shù)百萬付的計算能力，能運算超級復(fù)雜和超級容量的問題
2、更高級的算法，讓機器可以學(xué)習(xí)，可以感知空間和時間可以檢測模式，可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)互聯(lián)。
3、在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等實現(xiàn)萬物連接后，能匯集和處理海量動態(tài)數(shù)據(jù)。
4、高容量、大帶寬的通信管道，能承載A1與數(shù)十億用戶的信息連接與流通，特別是與移動用戶高質(zhì)量(無延遲等)的連接和信息暢通技術(shù)能力的成熟，是一個永無止境的創(chuàng)新、發(fā)明過程。但是技術(shù)的商業(yè)化通常需要一個臨界點的到來。
