在2016年3月围棋人机大战中，AlphaGo以4:1战胜韩国名将李世石九段，引起全世界的广泛关注，也让神经科学和深度学习等概念进入公众的视野。随后，AlphaGo的升级版Master更是连克60位人类围棋界的顶尖高手，而今年柯洁也败在了AlphaGo的手里，这也让我们意识到了人工智能的“杀伤力”。

　　柯洁没能打败AlphaGo

　　其实，人工智能真正意义上第一次大规模商业化是搜索与广告。2000年后，PC互联网上网页数据大量地产生，搜索引擎运用大量的机器学习以及自然语言语义理解来改善搜索结果关联度，Google和百度的广告系统就是大量运用“人工智能”的技术。

　　在往前看，人工智能在学术研究领域已有60年历史，经历两起两落，产生很多理论、算法、模型。在上世纪80年代更是炒得火热，但苦于软硬件两方面的技术局限，使其沉迷了很长一段时间。而如今，大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进，并且在2017年再度迎来大爆发。

　　人工智能技术随处可见

　　从如今发展情况来看，AI技术随处可见，大到智能机器人、小到智能手机的拍照。人工智能显然已经成为了这个时代最受关注、最让人激动的技术，也将成为未来IT产业的发展焦点和方向。

　　谈到人工智能，其技术应用应具备自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学。通俗的讲，就是对输入的感知，加以学习与训练，使其成为有创造和决策能力的大脑。有种说法“人工智能，有多少人工就有多少智能”，指的就是有监督的学习，即经过标记的大量数据来训练，语音识别、图像识别、自然语言理解的准确率基本都是依赖这种学习和训练方式来提升的。

　　当然，人工智能最为重要、也是最关键的一部分是“深度学习”功能。在此前的Alphago中就有两个深度神经网络，价值网络和策略网络。其中价值网络评估棋盘选点位置，策略网络选择落子。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的棋谱，以及在自己和自己下棋中进行强化学习，使得其水平不断的提升。

　　但是就现阶段而言，大部分人工智能技术及产品仍是处于弱人工智能的状态，不过人工智能技术本身是在快速地更新迭代。

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