[PConline 资讯]1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts两位科学家提出了“神经网络”的概念，正式开启了人工智能的大门。虽然这在当时仅仅是一个数学理论，但是这个理论让人们了解到计算机可以和人脑一样进行学习，描述了如何让人造神经元网络实现逻辑操作。
1955年，JohnMcCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester和Claude Shannon四位科学家联名提交了一份《人工智能研究》的提案，首次提出了人工智能的概念，其中JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。
80年代，Hopfield神经网络和BT训练算法提出人工智能再次兴起。同时出现了语音识别、语音翻译；以及日本提出第五代计算机。虽然技术在这段时间不断进步，但却未能进入人们的日常生活中，第二次人工智能的浪潮也随之破灭了。
而时至今日，人工智能才开始大放异彩。
“深度学习”提出及人工智能应用
第三次浪潮随着2006年Hinton提出的深度学习技术，以及2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破开始，人工智能再次爆发。有着海量的数据、效率不断提高的算法以及越来越高的计算机运算能力，使人工智能不仅仅在技术上取得突破，也开启了商业化的道路，同时也飞入寻常百姓家。
随着科技的进步，人们对人工智能这个词越来越熟悉，关注度也越来越高。AlphaGo等一些关于人工智能的热点事件使这项技术从实验室走向大众；从理论技术渐渐走进人们的日常生活。人们对人工智能的态度也从质疑不解到接受后乐在其中，享受着技术给生活带来的便捷和幸福感。
国内的科技巨头全面布局人工智能，2017年全球152亿美元的人工智能投资总额中，48%流入中国。截止2018年6月，我国大陆人工智能企业1011家，仅次于美国。互联网巨头和人工智能初创企业推进了我国人工智能技术的发展与落地。人工智能的发展需要庞大的数据量，而我国有着全球最大的移动互联网市场，网民人数大约7.5亿人，互联网巨头积累了海量的行业和应用场景数据，为人工智能的发展提供了大量的数据和应用场景。
人工智能+“智能家居”方方面面
作为人工智能最能体现出作用的地方，智能家居方面应该算是第一了。而智能家居最关键的地方，也是人工智能最基本的地方，就是语音。语音识别是人机交互的入口，当然不单单智能家居，还有语音助手、智能可穿戴设备、智能车载等场景。
一般情况下，我们评价一款智能家居设备的好坏主要看三个方面，就是：听清、听懂、满足。在听清方面，就是指能把用户的声波正确地转换成文字；听懂方面，就是指机器得到这个字符串后是不是能理解用户的需求到底是什么，能够准确给出响应或者给出指导；而最主要的满足方面，就是能否达到用户的期望，用户所需要的越多，是否能给的越多，这就是满足的部分。
人工智能+“医疗卫生”方方面面
图像识别的应用场景十分丰富，主要有影像识别、自动驾驶、医疗影像、安防等。医疗数据中80%都来自医疗影像。医疗影像以静态图像识别为主，相对于视频处理技术要相对成熟一些。根据互联网医疗联盟提供的数据，医疗影像数据年增长率为63%，而放射科医生数量每年增长率仅为2%，所以在人工智能+医疗方面，AI医疗影像识别获得的投资占比最大。
但是医疗影像识别对识别准确率要求极高，目前医疗影像识别还是主要集中在单一病种以及单一设备。未来需要突破单一病种和单一设备的成像限制。医疗影像数据的获取是个难题，尤其是医疗影像标注需要专业的医生来进行，标注医疗数据缺乏，而数据获取却又困难。虽然医疗影像识别领域的市场潜力大，但是由于要求精度高、缺数据、难标注这些瓶颈，目前的成熟度还是相对较低。
人工智能+“自动驾驶”方方面面
作为目前最能体现人工智能厉害的地方，当然是自动驾驶和车联网。在开车的时候，双手和双眼都被占用，所以基于安全问题，智能语音成了这一场景下最合适的人机交互方式。目前，智能语音在车内的应用主要以车载导航为主，同时还有查询、娱乐以及通讯。
当前最为现实的就是把导航体验做好。随着智能车载的市场规模扩大，车内语音交互成了基本配置，由导航服务向其他需求扩散，以语音为入口链接各种服务，构建车联网生态。同时通过视觉识别系统，部分车辆可以做到辅助驾驶，甚至L3、L4级别的自动驾驶。通过车身的多个摄像头、毫米波雷达以及超声波雷达，实现更安全的出行的同时，大幅解放了驾驶员的双手和双脚。
人工智能+“智能客服”
根据调查，消费者的问题中有八成以上都是重复的问题，这就意味着很多客服有着高度重复的FAQ。而客服行业人工客服的培训成本高，流动性大。智能客服可以实现7*24小时工作，通过实施数据反馈不断学习。
2017至2018年我国智能客服市场呈爆发趋势，金融、电商、医疗、教育、电信运营商等领域对智能客服有着很大的需求。部署智能客服从而降低成本，智能客服可以给予语音也可以基于文字，其核心功能就是对语义的理解和满足消费者的问题。随着ASR和NLP技术的进步，假设语料库的积累和训练，智能客服和大数据结合，为用户推荐更有价值的产品，提供更完善的体验，帮助企业实现精准营销。
未来，已来
技术变革所带来的的影响，往往超乎常人的想象。无疑，在个人偏好上、需求和创造力上，人工智能往往能做出更精准的数据预测和分析，而不是依靠过去人的经验和趋势。人工智能正在变的越来越聪明，更多人开始用乐观的而态度谈论着科技对世界的改造和影响，也正在积极应对人工智能对世界的改变。
AI不仅仅是一项技术，跟不是一项简单的技术。人工智能最终会成为生活中看不见的构成部分，将自己编织进日常生活的细枝末节中，成为生活的一部分。届时，世界思考的方式会变得更加简单，人们的生活也会变得更加简单。
