如果要問未來最重要的事，很多人都會回答：科技。如果要問科技界最重要的事，所有人都會回答：人工智能。

作為本世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一的人工智能，近三十年來獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，已逐步成為一個獨(dú)立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個系統(tǒng)。

人工智能是最能體現(xiàn)人們想象力的技術(shù)，就目前看來，也是人類對于這個世界能做的最大改造。眾多的科學(xué)家斷言人工智能將有能力改造整個世界，甚至有人提出一個論調(diào)：科技是第一生產(chǎn)力，人工智能是最終生產(chǎn)力。

人工智能發(fā)展到目前階段，由于在移動互聯(lián)時代BIT流動速率的極大提升，使得人工智能的學(xué)習(xí)成本大大的降低，這也使得人工智能成為當(dāng)下科技界最矚目的一個話題。人們從問題求解、 邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)，數(shù)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的求解、設(shè)計分析集成電路、合成和分析人類自然語言，進(jìn)行情報檢索，提供語音識別、 手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。

而基于此，未來人工智能的發(fā)展方向也日漸清晰。

應(yīng)用：生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化

目前來看，現(xiàn)有階段的人工智能技術(shù)已經(jīng)開始逐步滲入人們的生活當(dāng)中了。包括智能語音助手，無人駕駛汽車，圖像識別技術(shù)等等的生產(chǎn)生活應(yīng)用，對于人們來說已經(jīng)不再是什么新鮮玩意兒。

不久前李彥宏在百度世界中的演講中，闡述和演示了百度大腦在未來的多種應(yīng)用場景，人工駕駛，搜索助手等等，從生活應(yīng)用的角度來描述現(xiàn)有以及未來的人工智能應(yīng)用方向。然而人工智能做能做的事情卻非僅限于此。而對于人工智能的應(yīng)用，從更實(shí)際的來看，是從智能到生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化。

不可否認(rèn)的是，人工智能在目前的技術(shù)層面層面上對于協(xié)同效率的提升是比較明顯的，然而如何在繁冗的數(shù)據(jù)之中，分析得出結(jié)論而使得極其能夠精確的實(shí)現(xiàn)操作還有很長的路要走。僅僅執(zhí)行簡單而又機(jī)械的命令并不足讓人工智能對于生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，這為眾多科技企業(yè)在人工智能探索及變現(xiàn)的道路上給出很大的預(yù)留空間。蘇黎世ABB Group、德國Kuka AG等機(jī)器人生產(chǎn)廠商以及我國臺灣臺達(dá)電子、富士康等信息技術(shù)企業(yè)正在研發(fā)、生產(chǎn)并試驗以低于人力成本提供服務(wù)的低端機(jī)器人。而這個發(fā)展趨勢也指出人工智能將在生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化方面，具有更多的可視的發(fā)展和商業(yè)空間，這也是驅(qū)動現(xiàn)階段人工智能技術(shù)發(fā)張最重要的力量。

邏輯：從深度學(xué)習(xí)到增強(qiáng)學(xué)習(xí)

迄今為止的人工智能都只是利用機(jī)器來模擬人腦進(jìn)行簡單的運(yùn)算和處理。機(jī)器學(xué)習(xí)與簡單的人工智能相同步，模擬人腦進(jìn)行復(fù)雜、高級運(yùn)算的人腦研發(fā)活動始終未曾止步。由美歐發(fā)起的人腦科研計劃為這一技術(shù)努力描繪了一份嶄新的演進(jìn)路線圖。從人腦計劃的研究目的來看，是要打造基于信息通信技術(shù)的綜合性研究平臺，采用計算機(jī)模擬法繪制詳細(xì)的人腦模型，促進(jìn)人工智能、機(jī)器人和神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)的發(fā)展，預(yù)計將引發(fā)人工智能實(shí)現(xiàn)由低級別人腦模擬向高級別人腦模擬的飛躍，從而助推人工智能實(shí)現(xiàn)終極理想和目標(biāo)。

而從Google近年的技術(shù)布局來看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能最核心的架構(gòu)。從AlphaGo圍棋對戰(zhàn)碾壓李世石九段開始，Google人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)一度成為人工智能領(lǐng)域各個發(fā)展方向中的翹楚，?更是把人們對人工智能的期望推到了新的高度。人工智能是研究使計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為涉及到計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科，甚至可以說幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計算機(jī)科學(xué)的范疇，并且在不斷的接近人的智慧。未來真正的人工智能并不僅僅只是像很多人想象的那樣是幾個科學(xué)家的工作，而是隨著社會各學(xué)科發(fā)展而默默發(fā)展的，從數(shù)據(jù)采集整理，邏輯運(yùn)算推演，進(jìn)而由深度學(xué)習(xí)到增強(qiáng)學(xué)習(xí)的整個過程。就像Alphago的團(tuán)隊Hassabis指出的一樣：“未來的人工智能發(fā)展，增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法，是讓機(jī)器學(xué)習(xí)軟件學(xué)會更復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵。”

感知：交互系統(tǒng)革命

人工智能具有在高效的數(shù)據(jù)處理能力和邏輯分析能力的時候，傳感設(shè)備和即時變量的處理分析能力將成為人工智能實(shí)現(xiàn)真正“智能”的最后一道門檻。

感知是智能設(shè)備的重要輸入端口，歷史數(shù)據(jù)的積累和學(xué)習(xí)只能讓人工智能設(shè)備“智商”更高，而必須借助于由設(shè)備搭載的傳感系統(tǒng)才可以實(shí)現(xiàn)真正的即時交互。從另一個方面來講，傳感系統(tǒng)也是深度學(xué)習(xí)的一個必備條件。機(jī)器學(xué)習(xí)只通過分析已有數(shù)據(jù)而進(jìn)行的學(xué)習(xí)并不能產(chǎn)生類似人類大腦的決策，從而無法被稱為真正的“智能”。

而感知系交互系統(tǒng)則需要設(shè)備搭載大量的傳感器，讓傳感器為邏輯核心的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”提供真正的神經(jīng)元。只有AI設(shè)備可以即時的在周圍空間中獲得和采集信息的時候，才有可能進(jìn)一步完成機(jī)器的深度學(xué)習(xí)。

對于蘋果來說，為了保證用戶信息的私密性和搜索引擎業(yè)務(wù)的缺失，使得他們更專注于即時環(huán)境變量分析，以圖在蘋果設(shè)備上搭載各種各樣的傳感器來完成個體化的人機(jī)交互。這是一個因失而得的例子，搜索引擎的卻是無法讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更快的完成學(xué)習(xí)，反而促成了傳感器對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在另一個方面的訓(xùn)練，也使得在具體場景變量數(shù)據(jù)上領(lǐng)先以搜索引擎見長的谷歌一整個量級。而且有預(yù)言稱未來的場景感知交互系統(tǒng)革命將成為人工智能飛躍的主導(dǎo)。

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