今年4月份，阿爾法狗迎戰(zhàn)人類圍棋選手大獲全勝，馬云不以為意， “大家把 AlphaGo 說得天花亂墜，很恐怖的樣子。我個(gè)人覺得，So TM What?”在他看來，機(jī)器做人能做的事情，我覺得沒有什么了不起，機(jī)器要做人做不到的事情才了不起。而在6月29日的“世界智能大會”上馬云做了關(guān)于人工智能的演講，在人與機(jī)器的競爭中，人是有智慧的，而機(jī)器只能是智能。人類要明白人類應(yīng)做什么、機(jī)器應(yīng)做什么，要尊重和敬畏機(jī)器的智能，但不要害怕機(jī)器，機(jī)器不可能代替人類。

2017年6月14日，螞蟻宣布向首批入駐螞蟻財(cái)富的10家金融機(jī)構(gòu)開放AI能力，這意味著，數(shù)以億計(jì)的支付寶普通用戶，都擁有了一個(gè)深度了解自己的專屬理財(cái)顧問，這個(gè)顧問全天24小時(shí)工作，在推薦理財(cái)產(chǎn)品時(shí)絲毫不夾雜私心，并且還不收取傭金。6月27日，螞蟻金服向保險(xiǎn)行業(yè)全面開放技術(shù)產(chǎn)品“定損寶”，用AI模擬車險(xiǎn)定損環(huán)節(jié)中的人工作業(yè)流程，幫助保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)簡單高效的自動定損。這也是圖像定損技術(shù)首次在車險(xiǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)應(yīng)用。支付寶智能客服小螞答會自我學(xué)習(xí)，問題回答得越多，越精準(zhǔn)，尤其對于口語化，表述不夠完整的提問，能夠主動理解。目前，支付寶智能客服解決滿意率達(dá) 78%，高出人工解決率3個(gè)百分點(diǎn)。

霍金教授2017年4月27日在全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會（GMIC）上，通過視頻發(fā)表了題為《讓人工智能造福人類及其賴以生存的家園》的主題演講。他表示，人工智能的崛起可能是人類文明的終結(jié)。這已經(jīng)不是霍金第一次提出“人工智能威脅論”。在今年3月，霍金向英國《獨(dú)立報(bào)》表示，人類必須建立有效機(jī)制盡早識別威脅所在，防止新科技（人工智能）對人類帶來的威脅進(jìn)一步上升?；艚鸨硎?，文明所提產(chǎn)生的一切都是人類智能的產(chǎn)物，他相信生物大腦可以達(dá)到的和計(jì)算機(jī)可以達(dá)到的，沒有本質(zhì)區(qū)別。目前人類無法知道我們將無限地得到人工智能的幫助，還是被藐視并被邊緣化，或者很可能被它毀滅。因?yàn)?，聰明的機(jī)器將能夠代替人類正在從事的工作，并迅速地消滅數(shù)以百萬計(jì)的工作崗位。

根據(jù)Google Trends 的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，目前在網(wǎng)絡(luò)上搜索“機(jī)器學(xué)習(xí)”（Marchine Learning）的人數(shù)大概是五年前的五倍。在加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校（UCSD），大約有300多位研究生在學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的課程；機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別，以及基于大數(shù)據(jù)的模式識別領(lǐng)域具有越來越大的影響力。如同之前的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)目前已經(jīng)到蓄勢待發(fā)，在很多領(lǐng)域帶來了技術(shù)的更新；并且包括資助結(jié)構(gòu)、大學(xué)和工業(yè)界都對機(jī)器學(xué)習(xí)理論和應(yīng)用的積極探索充滿了極大的興趣。

世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布“2017年度全球十大新興技術(shù)榜單”，基于人工智能觀察分析能力的深度學(xué)習(xí)技術(shù)位列第三位。世界經(jīng)濟(jì)論壇主席施瓦布認(rèn)為，第四次工業(yè)革命的主要特征是各項(xiàng)技術(shù)的融合，并將日益消除物理世界、數(shù)字世界和生物世界之間的界限。人工智能、機(jī)器人、納米科技、量子計(jì)算等高科技，正是這場革命中的重要技術(shù)。同時(shí)，人工智能還是物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人等其他高技術(shù)的基礎(chǔ)性支撐。目前，對于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)注度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了研究領(lǐng)域的人群范圍，越來越多的人都知道人工智能的重要性和將對社會帶來的推動，但是詳細(xì)了解的人卻并沒有很多。原因在于，一方面科普類的文章很少能夠深入淺出的講解人工智能，另一方面媒體又采用聳人聽聞的方式吸引公眾。

“人工智能”是1955年杜撰的一個(gè)術(shù)語，用來描述計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)新興分支學(xué)科。人工智能是一門嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)，專注于設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)和智能機(jī)器，其中使用的算法技術(shù)在某些程度上借鑒了我們對大腦的了解。許多現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)代碼，模擬非常簡單的、通過互相連接的單元組成的網(wǎng)絡(luò)，有點(diǎn)像大腦中的神經(jīng)元。這些網(wǎng)絡(luò)可以通過修改單元之間的連接來學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，有點(diǎn)像人類和動物的大腦通過修改神經(jīng)元之間的連接進(jìn)行學(xué)習(xí)?，F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)識別模式、翻譯語言、學(xué)習(xí)簡單的邏輯推理，甚至創(chuàng)建圖像并且形成新的想法。弗雷斯特研究公司剛剛發(fā)布了關(guān)于人工智能的TechRadar報(bào)告（面向應(yīng)用軟件開發(fā)專業(yè)人員），該報(bào)告詳細(xì)深入地分析了企業(yè)應(yīng)該考慮采用、以支持人類決策的關(guān)鍵技術(shù)：

自然語言生成：利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)生成文本。目前應(yīng)用于客戶服務(wù)、報(bào)告生成以及總結(jié)商業(yè)智能洞察力。代表性廠商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。

語音識別：將人類語音轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)換成對計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件來說有用的格式。目前應(yīng)用于交互式語音應(yīng)答系統(tǒng)和移動應(yīng)用領(lǐng)域。代表性廠商包括：NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。

虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱，“虛擬代理可謂是媒體界目前競相報(bào)道的對象。”從簡單的聊天機(jī)器人，到可以與人類進(jìn)行交際的高級系統(tǒng)，不一而足。目前應(yīng)用于客戶服務(wù)和支持以及充當(dāng)智能家居管理器。代表性廠商包括：亞馬遜、蘋果、Artificial Solutions、 Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微軟和Satisfi。

機(jī)器學(xué)習(xí)平臺：不僅提供了設(shè)計(jì)和訓(xùn)練模型，并將模型部署到應(yīng)用軟件、流程及其他機(jī)器的計(jì)算能力，還提供了算法、應(yīng)用編程接口（API）、開發(fā)工具包和訓(xùn)練工具包。目前應(yīng)用于一系列廣泛的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，主要涉及預(yù)測或分類。代表性廠商包括：亞馬遜、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微軟、SAS和Skytree。

針對人工智能優(yōu)化的硬件：這是專門設(shè)計(jì)的圖形處理單元（GPU）和設(shè)備，其架構(gòu)旨在高效地運(yùn)行面向人工智能的計(jì)算任務(wù)。目前主要在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮作用。代表性廠商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特爾和英偉達(dá)。

決策管理：引擎將規(guī)則和邏輯嵌入到人工智能系統(tǒng)，并用于初始的設(shè)置/訓(xùn)練和日常的維護(hù)和調(diào)優(yōu)。這是一項(xiàng)成熟的技術(shù)，應(yīng)用于一系列廣泛的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，協(xié)助或執(zhí)行自動決策。代表性廠商包括：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。

深度學(xué)習(xí)平臺：一種特殊類型的機(jī)器學(xué)習(xí)，包括擁有多個(gè)抽象層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前主要應(yīng)用于由很龐大的數(shù)據(jù)集支持的模式識別和分類應(yīng)用領(lǐng)域。代表性廠商包括：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、 Saffron Technology和Sentient Technologies。

生物特征識別技術(shù)：能夠支持人類與機(jī)器之間更自然的交互，包括但不限于圖像和觸摸識別、語音和身體語言。目前主要應(yīng)用于市場研究。代表性廠商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。

機(jī)器人流程自動化：使用腳本及其他方法，實(shí)現(xiàn)人類操作自動化，從而支持高效的業(yè)務(wù)流程。目前應(yīng)用于人類執(zhí)行任務(wù)或流程成本太高或效率太低的地方。代表性廠商包括：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath和WorkFusion。

文本分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它借助統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，為理解句子結(jié)構(gòu)及意義、情感和意圖提供方便。目前應(yīng)用于欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等領(lǐng)域。代表性廠商包括：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

越來越多的人類智力活動將與智能機(jī)器一起進(jìn)行。人類的智慧是我們成為人的根本，人工智能則是這種屬性的延伸。 在通往打造真正智能機(jī)器的道路上，我們正在發(fā)現(xiàn)新的理論、新的原則、新的方法和新的算法，這些都將產(chǎn)生應(yīng)用，并將改善我們的生活。