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人工智能开始走入大众视线还要从著名的AlphaGo说起。去年3月9日，以AlphaGo为代表的人工智能对围棋世界冠军、职业九段棋手李世石发起了进攻，引起了世界对人工智能的讨论热潮，虽然李世石最终战绩1:4不敌AlphaGo，但总算在比赛中赢得一局，人类棋手不至于“颜面”尽失。
一年后的5月23日，AlphaGo挑战世界排名第一的围棋冠军柯洁，以3:0的总战绩轻取柯洁，柯洁在痛失棋局之后，掩面而泣，承认AlphaGo确实出“棋”不意，技高一筹，输得没脾气。然AlphaGo则在功成之时宣布以后不再参加围棋比赛，也不再进行网上博弈，犹如一位独孤求败的武林高手，退隐江湖，深藏功与名。
在这个瞬息万变的时代，讲去年的事都是老话了，但接下来还有一些更老的话。
1956年的夏天，达特茅斯会议召开，摩尔、麦卡锡、明斯基、赛弗里奇、所罗门诺夫等数位先驱共同叩开了人工智能的大门，这一会议也被认为是AI诞生的标志。在此后的数十年里，人工智能经历了起起落落的发展历程，先后经历了两次寒冬和三次浪潮，如今的我们正处在人工智能第三次浪潮的巨变时代。
2006年，会议五十年后，当事人重聚达特茅斯。左起：摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，所罗门诺夫（图片来源：澎湃新闻）
人工智能能够再次兴起的原因主要有三点：
1.深度学习算法有了突破性成果
2.互联网等的发展为大量数据提供了可能
3.GPU等硬件发展为人工智能提供了更多的计算能力
1.深度学习算法有了突破性成果
我们不得不提Geoffrey Hinton，他被誉为“神经网络之父”，这位已接近古稀之年的学者，在他漫长的求学和研发之路上，历遍了坎坷荆棘。Geoffrey Hinton在剑桥的本科时期，就已经知道研发学者们没有从本质上破解大脑的奥秘，他们不明白这数十亿的神经元是如何相互工作，赋予人类非凡的智力。Hinton执着地认为，如果能够解决这些问题，人工智能的瓶颈可能就会被打破。
在他此后的一生中，尽管资金缺乏，无人支持，电脑性能落后，但 Hinton仍然将此作为毕生追求的理想和目标，孤勇奋战，终于理解了大脑工作原理，“建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络”，积极推动了深度学习的发展。
2.互联网的发展为大量数据提供了可能
人工智能有三大法宝：深度神经网络、大数据和涟漪效应。数据支持是人工智能发展不可或缺的部分，基于海量数据，人们才可以系统地训练算法，提供学习样本。
互联网的发展极大地促进了大数据的积累和开放，各大网站积累的用户数据、行为数据，国际顶尖科技公司的开源代码，以及政府职能部门多年来积攒的公共服务数据、银行金融系统的数据等各行各业都可以用于人工智能的研发。
因此，也有专家认为，既然数据是人工智能的基础，中国人口多，公司多，数据多，有希望成为人工智能第三次浪潮的先锋。
3.GPU等硬件发展为人工智能提供了更高级别的计算能力
尽管人工智能是一门结合了数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论等多学科的综合技术，但是深度学习算法对计算机的硬件处理能力有着极高要求。也正是近几年内，图像识别、语音识别的正确率开始突飞猛进，自动驾驶技术取得飞跃进展，就连AlphaGo的胜利也离不开计算机硬件的升级，NVIDIA的GPU在此过程中扮演了极为重要的角色。
人工智能会不会替代人类？
人工智能复兴之后，很多人担心，人工智能究竟会不会替代人类，可以直截了当地说，人工智能会替代一部分做基础工作的人，但不会替代人类，她将成为人类的工具，改变生产和生活。
面对人工智能的崛起，犹如18世纪60时代的人们看到蒸汽火车，犹如19世纪中期的人们看到电灯，犹如20世纪末的人们看到互联网的爆发，其激动和惶恐交织的复杂心情，不言而喻。
诚然，人工智能确实会使一部分人失业。就好比手机的兴起一定会取代BP机，寻呼台接线员即便为数以百万计的用户发送了传呼，可也难脱下岗的厄运；也好比即时通讯的兴起一定会取代电报，电报员纵然记得住再多密码，可也无法预知社会变迁带来的岗位迭代。
若干年后，人工智能的成熟将会给更多产业带来变革。工业机器人的研发和实践将降低企业的生产制作成本、仓储成本、运输成本；语音识别将使会议记录变得更加轻松；深度学习将助力医学、法律、金融等领域的研究；图像识别将被用于案件侦破和社会安防；大数据能够为用户提供更便捷的体验和更贴心的功能，从而促进消费；智能家居的广泛运用有助于整体生活水平的提高。但这一切，能够被替代的人永远是做基础工作的人，人工智能的本质意义是充当人类的助手，提高人类的工作学习效率，迈向更好更智慧的未来。
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