人工智慧以前就叫自動化。弱人工智慧就是半自動化。強人工智慧就是全自動化。由於人腦是自動化的，所以人們就透過模仿，來實現自動化。就目前來看，最權威的人工智慧專家都意識，現在的水平僅僅停留在初級階段，還不能產生大量的生產力。神經網路的深度學習的出現，僅僅是上了一個小臺階。並透過阿爾法狗事件，引起了人們注意。它有一個明顯的特徵，就是可以自動學習。頂尖專家也認為，自動學習的根本原理並沒有搞清楚。而人臉識別和圍棋的程式設計，不可能在沒有搞清原理的情況下得以程式設計。這就像用計算器，來進行算術運算一樣，演算法是人為的，原理是清清楚楚的，被製造出來。使得它在數量上進去無限制的運算，在範疇上卻是有限的。

人工智慧的發展，有利有弊。就目前來說，它對人是有利的。它的副作用是讓人失業，由於勞動是人存在的意義之一，適度的勞動也是一種娛樂，比如下圍棋，比如踢足球。這些旗手和運動員，都是用自己的娛樂方式來進行勞動。但是，人工智慧代替人腦下圍棋，就使這項遊戲失去了樂趣。同樣的道理，讓機器人去踢足球，他將有無窮無盡的力量，和高超的技術，總有一天它會超過人類。到那時候，人們會禁止它參加足球比賽。所以，在相當一段時間內，人工智慧是無孔不入的。

這個是肯定的！人工智慧是未來發展的大方向大趨勢！現在全世界各個國家都認識到了人工智慧的前景，都支援並大力發展人工智慧！中國也不例外，直接把這個上升到國家層面的戰略來考量了！

人工智慧屬於計算機科學的一個分支，簡單來說就是研究者們企圖製造出一種新的能以人類智慧作出反應的機器，像人類一樣思索並解決問題，是新興的且已經流行的行業！

人工智慧的未來我們無法想象，它也會超出我們的想象，它將會引發“ 第三次工業革命”，讓我們拭目以待！

幹嘛非要未來啊？現在不就是在著重發展人工智慧麼！

人工智慧其實早在上個世紀80年代就已經非常火熱的話題，限於當時在軟硬體條件無法滿足需求，致使人工智慧在較長時間內無法取得突破性進展。現在得益於雲計算、大資料、深度學習演算法和AI智慧晶片四大催化劑，人工智慧才可取得現在的發展。

雲計算：

超大規模的平行計算結構使得人腦遠超計算機，成為世界上最強大的資訊處理系統。近年來基於GPU的大規模平行計算強勢興起，計算能力超乎想象。

大資料：

2015年全球產生的資料總量達到了十年前的20多倍，海量的資料為人工智慧的學習和發展提供了非常好的基礎。

深度學習演算法：

這是人工智慧進步最重要的條件，也是當前人工智慧最先進、應用最廣泛的核心技術，深度神經網路（深度學習演算法）。

從2013年開始，大多科技巨頭都加入了人工智慧的研發，針對多領域領域，打造自己的人工智慧生態圈。

IBM主攻人工智慧晶片

谷歌發力無人駕駛和基於安卓系統的相關應用

facebook則在視覺識別、語音識別、智慧雲平臺、智慧硬體等全方位發力