自AlphaGo兩次擊敗人類職業圍棋選手後，人工智能成了熱議的話題。貼着人工智能標籤的創業公司如雨後春筍般的起來了，行業大佬們都開始或已經開始了人工智能的佈局，關於人工智能的報道也是連綿不絕地出現在大衆的視野裏。
對於大多數人來說，人工智能是個新鮮事。但追溯起人工智能的前世，可就有年頭了。早在1956年由達特茅斯學院舉辦的一次會議上，計算機專家約翰·麥卡錫提出了“人工智能”這個詞，到現在已經有60多年了。那麼問題來了，爲什麼現在才火起來？
人工智能的起落
達特茅斯會議後的十幾年，是人工智能發展的第一個黃金期。這段時間內，計算機被用來解決各種各樣的問題，其成果也得到了廣泛的讚賞。這一形勢使得研究者們信心倍增，並樂觀語言“十年內，機器將能完成人能做到的一切工作”。於是乎，麻省理工、斯坦福等各大高校建議的人工智能項目都獲得了ARPA(國防高等研究計劃署)等政府機構的大筆資金。然而結果卻很殘酷，這些投入並沒有讓預言實現。
70年代初，人工智能的發展遇到了第一個瓶頸，當時的計算機有限的內存和處理速度不足以解決任何實際問題。沒有人能做出巨大的數據庫，沒有人知道如何讓一個程序學到豐富的信息。於是資助機構失望了，對這無方向的研究逐漸停止了資助。人工智能的第一次寒冬，就這麼無徵兆的來了。
80年代，人工智能迎來了又一個黃金期。名爲XCON的“專家系統”的程序開始被採納，“知識處理”成了主流人工智能的研究焦點。這套系統在1986年之前能爲公司每年節省下來超過四千美元經費，在這個時期，僅專家系統產業的價值就高達5億美元。同一時間，日本政府積極投資人工智能，以促進其第五代計算機工程，其他國家紛紛作出響應，DARPA也行動起來，組織了戰略計算促進會。
此外，約翰·霍普菲爾德和大衛·魯姆哈特使神經網絡重獲新生。1982年初，硅谷著名人工智能公司Teknowledge終於能夠用兩個月的時間處理100萬美元的業務了。1986年，在里根時代“星球大戰計劃”（SDI）的推動下，美國與人工智能相關的軟硬件銷售額高達4.25億美元。商業利益的驅動下，人工智能的發展迎來第二次高潮。
但好景不長，80年代晚期，戰略計算促進會大幅削減對AI的資助。專家系統的實用性僅僅侷限於某些特定情景，單成本維護費又很高昂；再加上泛用型機器的衝擊和政府主導計劃商業化的失敗，人工智能的第二次寒冬又來了。
人工智能的崛起
把時間撥回到今天，人工智能已經成爲科技領域最新的變革趨勢，“大數據+處理能力”將成爲人工智能新紀元。據統計，自2012年，人工智能領域已經完成2250宗投資交易，總投資額達到149億美元。而且，該領域投資交易和投資額還在持續增長。光是這一點，就能稱爲人工智能大火的證據。
人工智能的大火絕不是偶然，跟以下這幾點因素分不開：
1.人類的信息環境與設施大改變。出現了移動技術、互聯網、車聯網、穿戴設備等，網絡遍佈世界，世界的結構也發生了變化。
2.對人工智能的需求大爆發。這是一個熱愛“智能”的時代，智能手機、智能城市、智能醫療、智能交通、等等，都迫切需要人工智能的發展。
3.人工智能目標和理念大改變。我們現在研究的人工智能是機器如何和人結合起來，變成一個人機融合，或是要用網絡把很多機器和人結合起來，形成一個羣智系統。
4.人工智能的數據以及有它帶來的方法、技術有很大的改變。它將越來越地轉化爲大數據驅動計算、傳感器驅動計算、多媒體驅動計算，因此大數據智能、感知融合智能、跨媒體智能軍不可避免，而傳統的機器智能檢測圖靈方法將受到挑戰。
就像那句背過無數遍的哲學原理，事物發展的過程是曲折的，前途是光明的。我們有理由相信，未來是人工智能的主場，而現在纔剛剛開始。
智搜（Giiso）公司成立於2013年是國內領先的“人工智能+資訊”領域技術服務商，在大數據挖掘、智能語義、知識圖譜等領域都擁有國內頂尖技術。憑藉雄厚的技術實力，公司成立之初，就獲得了天使輪投資，並在2015年8月獲得了金沙江創投500萬美元pre-A輪投資。Giiso旗下研發產品有編輯機器人、寫作機器人等人工智能產品。
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