隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已進(jìn)入新常態(tài)，人工智能將加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造和顛覆。本文整理了自2016年以來，人工智能領(lǐng)域在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面的新進(jìn)展。

說到人工智能，人工智能的定義到底是什么？現(xiàn)在沒有非常嚴(yán)格準(zhǔn)確或者所有人都接受的定義，但是有一些約定俗成的說法。通常人工智能是指機(jī)器智能，讓機(jī)器達(dá)到人智能所實(shí)現(xiàn)的一些功能。人工智能既然是機(jī)器智能，就不是機(jī)械智能，那么這個(gè)機(jī)器是指什么呢？是指計(jì)算機(jī)，用計(jì)算機(jī)仿真出來的人的智能行為叫作人工智能。中國工程院院士高文如是說。

第一個(gè)階段從1956年到1976年。1956年，在由達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的一次會(huì)議上，計(jì)算機(jī)專家約翰·麥卡錫提出了“人工智能”一詞，這被人們看做是人工智能正式誕生的標(biāo)志。但到了70年代，由于科研人員在人工智能的研究中對項(xiàng)目難度預(yù)估不足，讓大家對人工智能的前景蒙上了一層陰影。

第二個(gè)階段從1976年到2006年。1976年很多學(xué)者研究神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，直到1986年，BP算法（即誤差反傳網(wǎng)絡(luò)）的出現(xiàn)讓人眼前一亮。以往的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)只能做非常小的事，做不了大事。但這個(gè)東西出來以后可以做大事了，所以就推動(dòng)了這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展的速度非?？?。但它也只能解決一些問題，人工智能跌入第二次低谷。第三個(gè)階段從2006年開始。

隨著2006年Hinton提出的深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，以及在圖像、語音識(shí)別以及其他領(lǐng)域內(nèi)取得的一些成功，大家認(rèn)為經(jīng)過了兩次起伏，人工智能開始進(jìn)入了真正爆發(fā)的前夜。

這次標(biāo)志性的技術(shù)進(jìn)步，在最近三年引爆了一場商業(yè)革命。2016年可謂是AI商業(yè)化崛起的“黃金年”，谷歌、微軟、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還有眾多的初創(chuàng)科技公司，紛紛加入人工智能產(chǎn)品的戰(zhàn)場，掀起又一輪的智能化狂潮，而且隨著技術(shù)的日趨成熟和大眾的廣泛接受，這一次狂潮也許會(huì)架起一座現(xiàn)代文明與未來文明的橋梁。

谷歌阿爾法狗打敗世界圍棋冠軍李世石

谷歌是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，由該公司研發(fā)的深度學(xué)習(xí)人工智能項(xiàng)目AlphaGo在2016年1月份掌握了圍棋技術(shù)，3月份即以4：1的比分擊敗了世界圍棋冠軍李世石。

NVIDIA首款深度學(xué)習(xí)與人工智能專用超級計(jì)算機(jī)問世

NVIDIA創(chuàng)立于1993年1月，是一家以設(shè)計(jì)智核芯片組為主的半導(dǎo)體公司。在今年之前，NVIDIA就已經(jīng)推出了一些專為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用而設(shè)的GPU，所以它接下來開發(fā)超級計(jì)算機(jī)也是順理成章的事情。2016年4月，英偉達(dá)宣布其開發(fā)出了一臺(tái)專門用于滿足人工智能研究人員需求的超級計(jì)算機(jī)——DGX－1。

XPRIZE攜手IBM Watson設(shè)立AI 2020競賽

2016年8月，XPRIZE宣布他們將和IBM Watson組織一項(xiàng)新的挑戰(zhàn)賽，讓人們更加務(wù)實(shí)地思考人工智能對于人類未來的影響。挑戰(zhàn)賽開始不久，1000多人注冊組成團(tuán)隊(duì)并提出面向各種社會(huì)問題的計(jì)劃，其中包括健康，氣候，交通，太空旅行，機(jī)器人，城市規(guī)劃，外科手術(shù)，教育甚至還有公民權(quán)等。該競賽是開放式比賽，參賽團(tuán)隊(duì)需要思考2020年他們將面臨的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

谷歌WaveNet可以合成更逼真的人聲

2016年9月9日，Google的DeepMind人工智能團(tuán)隊(duì)（就是開發(fā)了AlphaGo的那個(gè)）利用了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)了第三種方式－－也就是直接拆解出聲源樣本，產(chǎn)生出一個(gè)更深層的語言“習(xí)慣”資料，之后再從這些習(xí)慣直接建構(gòu)出音訊檔來。取決于喂給WaveNet AI的資料，它甚至可以模擬出嘴型動(dòng)作和換氣的細(xì)微聲音，在音調(diào)和語速上也更有個(gè)人風(fēng)格。而且WaveNet的應(yīng)用并不止于人聲而已，研究人員喂給它古典樂做為參考，它也能組合出相當(dāng)有模有樣的古典樂出來。

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