自AlphaGo两次击败人类职业围棋选手后，人工智能成了热议的话题。贴着人工智能标签的创业公司如雨后春笋般的起来了，行业大佬们都开始或已经开始了人工智能的布局，关于人工智能的报道也是连绵不绝地出现在大众的视野里。
对于大多数人来说，人工智能是个新鲜事。但追溯起人工智能的前世，可就有年头了。早在1956年由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”这个词，到现在已经有60多年了。那么问题来了，为什么现在才火起来？
人工智能的起落
达特茅斯会议后的十几年，是人工智能发展的第一个黄金期。这段时间内，计算机被用来解决各种各样的问题，其成果也得到了广泛的赞赏。这一形势使得研究者们信心倍增，并乐观语言“十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”。于是乎，麻省理工、斯坦福等各大高校建议的人工智能项目都获得了ARPA(国防高等研究计划署)等政府机构的大笔资金。然而结果却很残酷，这些投入并没有让预言实现。
70年代初，人工智能的发展遇到了第一个瓶颈，当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际问题。没有人能做出巨大的数据库，没有人知道如何让一个程序学到丰富的信息。于是资助机构失望了，对这无方向的研究逐渐停止了资助。人工智能的第一次寒冬，就这么无征兆的来了。
80年代，人工智能迎来了又一个黄金期。名为XCON的“专家系统”的程序开始被采纳，“知识处理”成了主流人工智能的研究焦点。这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费，在这个时期，仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。同一时间，日本政府积极投资人工智能，以促进其第五代计算机工程，其他国家纷纷作出响应，DARPA也行动起来，组织了战略计算促进会。
此外，约翰·霍普菲尔德和大卫·鲁姆哈特使神经网络重获新生。1982年初，硅谷著名人工智能公司Teknowledge终于能够用两个月的时间处理100万美元的业务了。1986年，在里根时代“星球大战计划”（SDI）的推动下，美国与人工智能相关的软硬件销售额高达4.25亿美元。商业利益的驱动下，人工智能的发展迎来第二次高潮。
但好景不长，80年代晚期，战略计算促进会大幅削减对AI的资助。专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景，单成本维护费又很高昂；再加上泛用型机器的冲击和政府主导计划商业化的失败，人工智能的第二次寒冬又来了。
人工智能的崛起
把时间拨回到今天，人工智能已经成为科技领域最新的变革趋势，“大数据+处理能力”将成为人工智能新纪元。据统计，自2012年，人工智能领域已经完成2250宗投资交易，总投资额达到149亿美元。而且，该领域投资交易和投资额还在持续增长。光是这一点，就能称为人工智能大火的证据。
人工智能的大火绝不是偶然，跟以下这几点因素分不开：
1.人类的信息环境与设施大改变。出现了移动技术、互联网、车联网、穿戴设备等，网络遍布世界，世界的结构也发生了变化。
2.对人工智能的需求大爆发。这是一个热爱“智能”的时代，智能手机、智能城市、智能医疗、智能交通、等等，都迫切需要人工智能的发展。
3.人工智能目标和理念大改变。我们现在研究的人工智能是机器如何和人结合起来，变成一个人机融合，或是要用网络把很多机器和人结合起来，形成一个群智系统。
4.人工智能的数据以及有它带来的方法、技术有很大的改变。它将越来越地转化为大数据驱动计算、传感器驱动计算、多媒体驱动计算，因此大数据智能、感知融合智能、跨媒体智能军不可避免，而传统的机器智能检测图灵方法将受到挑战。
就像那句背过无数遍的哲学原理，事物发展的过程是曲折的，前途是光明的。我们有理由相信，未来是人工智能的主场，而现在才刚刚开始。
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