在2016年3月圍棋人機大戰中，AlphaGo以4:1戰勝韓國名將李世石九段，引起全世界的廣泛關注，也讓神經科學和深度學習等概念進入公眾的視野。隨后，AlphaGo的升級版Master更是連克60位人類圍棋界的頂尖高手，而今年柯潔也敗在了AlphaGo的手裡，這也讓我們意識到了人工智能的“殺傷力”。

　　柯潔沒能打敗AlphaGo

　　其實，人工智能真正意義上第一次大規模商業化是搜索與廣告。2000年后，PC互聯網上網頁數據大量地產生，搜索引擎運用大量的機器學習以及自然語言語義理解來改善搜索結果關聯度，Google和百度的廣告系統就是大量運用“人工智能”的技術。

　　在往前看，人工智能在學術研究領域已有60年歷史，經歷兩起兩落，產生很多理論、算法、模型。在上世紀80年代更是炒得火熱，但苦於軟硬件兩方面的技術局限，使其沉迷了很長一段時間。而如今，大規模並行計算、大數據、深度學習算法和人腦芯片四大催化劑的發展，以及計算成本的降低，使得人工智能技術突飛猛進，並且在2017年再度迎來大爆發。

　　人工智能技術隨處可見

　　從如今發展情況來看，AI技術隨處可見，大到智能機器人、小到智能手機的拍照。人工智能顯然已經成為了這個時代最受關注、最讓人激動的技術，也將成為未來IT產業的發展焦點和方向。

　　談到人工智能，其技術應用應具備自然語言處理、計算機視覺、知識表示、自動推理、機器學習和機器人學。通俗的講，就是對輸入的感知，加以學習與訓練，使其成為有創造和決策能力的大腦。有種說法“人工智能，有多少人工就有多少智能”，指的就是有監督的學習，即經過標記的大量數據來訓練，語音識別、圖像識別、自然語言理解的准確率基本都是依賴這種學習和訓練方式來提升的。

　　當然，人工智能最為重要、也是最關鍵的一部分是“深度學習”功能。在此前的Alphago中就有兩個深度神經網絡，價值網絡和策略網絡。其中價值網絡評估棋盤選點位置，策略網絡選擇落子。這些神經網絡模型通過一種新的方法訓練，結合人類專家比賽中學到的棋譜，以及在自己和自己下棋中進行強化學習，使得其水平不斷的提升。

　　但是就現階段而言，大部分人工智能技術及產品仍是處於弱人工智能的狀態，不過人工智能技術本身是在快速地更新迭代。

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