當前，人工智慧正在席捲全球科技產業，越來越多的行業和市場都在人工智慧領域進行深耕，作為當今輔助人類進行創新和變革的重要生產力工具和技術驅動力

如今，人工智慧在象棋等遊戲方面的應用已經取得了很好的成果，遊戲對演算法能力的分析性要求更高。可以說，在很多領域，計算機的精確度幾乎可以和人類相媲美，如無人駕駛、醫療、無人機等，都取得了非常顯著的進展。

在過去的幾年當中，我們看到有很多初創企業在獲取了某種型別的資料之後，開發了獨特的人工智慧的系統。比如，現在人們可以和手機進行簡單的會話，向手機提問天氣情況，手機會做出回答。相信在接下來的幾年當中，手機對人的理解會更加深刻。這種會話型人工智慧系統，可以延展出很多新的產品和服務。比如司機在泊車時，人工智慧系統只要聽到聲音指令，就知道怎麼去做了。這種基於會話中所提供的教學和指令產生的互動型的人工智慧產品，能夠幫助對決策進行最佳化。

另外，如今硬體的成本不斷下降，甚至於大家可以在任何一個燈泡上安裝相應的硬體設施來獲得智慧服務。如果在醫院的病床旁邊安裝帶有感測器的燈泡，燈泡能夠識別病房當中的病人、醫生、機器，它可以自動連線網際網路，也可以來跟蹤病人的病歷，來了解病人的治療方案。它也可以檢查護士對病人用的藥是否正確，檢測病人是否服用了醫生開的藥。如果可以大量的生產和使用燈泡，構成更為複雜的人工智慧的系統，燈泡可以實現更加深度的自我學習，效率和精準度會更高，功能會更加強大。

而且中國政府非常支援人工智慧產業，積極推動利用大資料讓社會受益。政府有能力透過推動資料標準化和資料來源整合造福社會。

人工智慧是科技未來的發展方向，在一些領域必須要不斷的需求進步。在生活領域人工智慧不會完全取代方式。在生活領域代給人們更便捷的生活方式。

人工智慧分廣義和狹義之分，廣義是指新興的AIOT，即利用人工智慧、物聯網、大資料、區塊鏈以及5G技術把萬事萬物互聯互通，透過機器學習把人類體力勞動和腦力勞動中解放出來。

人工智慧狹義是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。

智慧是整個未來的發展方向，解放雙手勞動力，讓機器學會思考，解決問題，未來的人工智慧發展方向是讓我們的生活更加便捷高效，這兩年逐漸興起的智慧家居就是一個方向，不需要我們去動手操作什麼，簡單的語音就可以控制，達到我們想要的效果，未來的方向更是要達到我的腦海中想要做一件事，意念就可以控制這些智慧化產品去做，相當於提前幫我們做好我們想要做的事，這也將會讓科學變得更有趣！

人工智慧是什麼

人工智慧其實有許多定義，但在今天，人工智慧往往意味著會學習的程式。什麼叫會學習的程式？就是他可以像人一樣，自己在資料中學到規律，做出決定。

人工智慧是一個大的領域，他又分為機器學習和專家系統，機器學習是機器像人類一樣去學東西。專家系統則是，各個領域的專家在一起，給程式設定規則，期望程式可以達到人類的智慧，只是專家系統逐漸沒落，導致現在，在許多人眼中，人工智慧幾近於機器學習。

機器學習下面又分為深度學習和其他很多方法，在如今，深度學習被使用的最多最廣泛，雖然有些其他的機器學習方法也在發揮著作用，但深度學習無疑是最重要的。人們口中所說的機器學習往往就等於深度學習。

那深度學習是什麼呢？深度學習其實是在模仿人類的大腦，大家都知道，人類的大腦中有140億到160億個神經元，而深度學習則是利用電腦來模擬人類大腦的神經元並把他們聯合在一起，來組成一個人工神經網路。透過不斷輸入資料像人類一樣學習，甚至在某些領域已經超過了人類。

相信很多人知道人工智慧是因為阿爾法狗（AlphaGo），它在2016年戰勝了人類圍棋頂級選手李世石，但很多人不知道的是，後來的阿爾法狗zero（AlphaGo zero）以100:0的成績碾壓了阿爾法狗。

甚至有人還聽說過第一個獲得公民身份的機器人曾揚言要消滅人類。

聽到這，許多人是不是都對人工智慧產生了恐懼？其實如今大可不必擔心，因為，現在人類所創造的人工智慧基本都屬於弱人工智慧級別，那啥是弱人工智慧呢？就是不具備思考能力的，只是看上去像智慧而已。就像哪怕是AlphaGo zero，在圍棋方面可以碾壓所有人類，但你讓它跟人類說句話都是完全不可能的。

而第一個獲得公民身份的機器人說要消滅人類也只不過過是創造者的惡趣味，預先設定好了答案而已。與弱人工智慧相對的則是強人工智慧，才是真正能推理和解決問題的智慧，但不要說強人工智慧了，人類連為什麼深度學習如此好用都沒有找到特別完美的解釋呢？強人工智慧更是遙不可及。

而且，如今我們大可不必為人工智慧擔心，而想擺脫人工智慧更是天方夜譚，我們其實無時無刻不被人工智慧所包裹著。當你開啟抖音，會不會發現給你推薦的影片都是你感興趣的？當你開啟淘寶，發現很多東西是不是你想買的？當你開啟音樂播放器，會不會發現它似乎很懂你？關於這個我以後會再專門出一期影片講解。

人工智慧也並不是總是控制我們的生活，也在保障著我們的生命安全，在這次疫情期間，人工智慧輔助醫生來判斷患者是否確診，大大提高了醫生的效率，效率的提升，就是減少了一些人患病的風險，挽救了一條條鮮活的生命。

在創業方面其實一般投資者就不要想著進入這個領域了，這個領域需要著巨大的投入，並且很多時候，是看不到收益在哪裡的，只有那些最頂級的企業、大學，才有人力物力去研究這個東西。

在未來，還會有越來越多的人工智慧產品得以應用，希望大家不要總是懷著一顆抵制未知的心，遇到不懂的事物，我們要多去了解，多去探索，只有科技不斷進步，我們才能獲得更美好的生活。

在20世紀，人工智慧一直不斷髮展，只被少數從事這方面的人們所熟知，但在2016年一場比賽中，人工智慧才進入大眾視野：谷歌DeepMind公司研發的圍棋程式AlphaGO打敗人類圍棋冠軍，機器第一次站到了“無敵是多麼寂寞”圍棋之巔，無人撼動。也就是在這一年，人工智慧大趨勢，大格局上升到國家層面，已然成為了未來的發展方向，世界人工智慧的倆個巨頭，中國和美國，在不斷髮力人工智慧領域。

2016年5月，發改委、科技部、工信部聯合制定了《“網際網路+”人工智慧三年行動實施方案》。2017年3月，第十二屆全華人民代表大會明確提出，要加快人工智慧等技術的研發和轉化。人工智慧就此成為國家戰略規劃部署，並迅速在各地推廣。在李克強總理“大眾創業，萬眾創新”的號召下，科技創業烈火熊熊燃燒，勢頭強勁。中國各地紛紛建設起創業孵化器，加大風投資金，高校開展交流活動等，鼓勵人工智慧創業，顯然，人工智慧已然是未來的一個重要發展方向。

另外，一向引領科技潮流的谷歌，也按捺不住。每次的科技變革，谷歌幾乎都能敏銳的捕捉到先機，早早建立起巨大科技優勢，這次，也不例外。谷歌大腦，就是谷歌內部搭建的一個類似人腦工作的人工智慧系統，他將是谷歌用來做人工智慧專案的基礎。不僅僅是谷歌，IBM、特斯拉都在人工智慧領域不斷探索。

可見，人工智慧在中美已經成為一個政府、各大公司競相角逐的領域。人工智慧不是一個新的商業模式或者業務流程，他是對現有流程業務的根本性改變，人工智慧可以大大提升工作效率，降低成本，所以必然是未來發展方向。

在科技創業環境的影響下，大大小小的公司紛紛掛著人工智慧的旗號創業，但是迴歸冷靜想想，每個行業的巨頭僅有幾家而已，在這眾多人工智慧公司中，必然只有個別會脫穎而出。而且，人工智慧創業比起其他更難，為什麼這麼說？

人工智慧是基於大資料和深度學習技術才得以發展起來的，二者缺一不可。那麼，大資料從何而來，目前大資料掌握在個別超大公司內部，而這些資料，是公司將來發展必不可少的“動力燃料”，不會輕易拿出來共享，由此，想要獲得有用的資料發訓練機器，要付出難以想象的代價，這在人工智慧初創企業是否能承擔的起。深度學習對人工智慧高階人才依賴性太強，但目前來說，從事這方面高階人才太匱乏，現有的人才被各大巨頭公司高薪聘請，人才方面短時間內難以解決……

目前的人工智慧，只能在特定領域解決問題。在創業和生產中，一定地明確使用領域，界限。雖然AlphaGo在圍棋上超越人類，但它也只能在圍棋領域解決我們遇到的問題，超出這個領域，如果讓他去理解人類棋手輸給機器時的懊惱情緒，他是做不來的。我們在生產中，不應該盲目擴大其使用領域，在一個小的領域來用人工智慧技術解決特定問題，以提高生產效率。