真正的人工智能还很遥远,AI的序幕才刚刚拉开

到目前为止，还不存在能够拥有跟人类一样智能的计算机或“人工智能”。那样的人工智能，被称作为“通用型人工智能”，在脑、神经、电子工学等各个领域都有所研究，但是，真正要达到人类思考水平的人工智能，离它的诞生，还很遥远。

既然如此，我们为什么能经常在网络和新闻中听说人工智能技术应用在某某领域了呢？那是因为，要最终实现通用型人工智能，就需要让计算机首先能实现各种不同领域的单一技能，并不断提升它的精准度。

比如，和人类对话的能力、阅读和理解文字的能力、辨别物体的能力、搜索信息的能力、对搜索到的信息能加以判别的能力、进行逻辑推理的能力等等。

这些能力的单个或者多个组合，一旦达到了能够商用的程度，就会快速地在很多场景中被运用起来。比如，讯飞的翻译器。

实现技术突破的几个关键契机是：“机器学习”、模仿人脑机制的“神经元网络”，以及“深度学习”。相信这些都是很多朋友在多个场合听到过的热词。

就像人类在不经意间意识到身边有猫的存在一样，现在，计算机由于被大量地提供了Youtube上的图像数据，慢慢地也自发地能认知到猫的存在。

像消砖块和吃豆人这类老式电子游戏，人类已经不需要向计算机教授规则和诀窍，它们就已经能够自己边玩儿，边学会玩法并创造牛逼的高分成绩。

计算机这种不断自我学习的能力，在让人类叹服的同时，也让我们多少有些畏惧。

通过机械学习和神经元网络，计算机的模式认知和分析能力得到飞跃式的发展。Google、Apple、ibm、facebook、Amazon和Microsoft等高科技企业纷纷在他们的产品中导入人工智能技术。