马斯克说未来5年人工智能会超越人类，你相信吗？很可惜今天的人工智能还很笨，我们先了解一下它的原理。
人工智能由算法,算力和大数据三部分组成，如果把人工智能比作f1赛车的话算法或者叫人类设定的计算程序就是经验丰富的赛车手，在他的脑子里早就知道哪里加速，哪里减速，哪里超车，而以芯片为核心的算力就是赛车的发动机。要跑得快，发动机必须动力十足，最后是大数据，它就等同于汽油，是人工智能的能源，没有汽油再好的马达再顶尖的车手都没办法驰骋赛道。
所以人工智能就将获取的大数据输送给计算机，借助计算机的程序和芯片的运算能力，学习数据并且产出我们想要的应用端结果。比如让计算机学习10万张各种品种的动物照片，计算机就能通过摄像头轻松辨别出各种动物。
技术路径也有不同，主要分两类：一是用计算机模拟人类大脑也就是构建人脑思考的神经网络，这种技术叫做联结主义，但我们对人脑认知的有限性限制了这种技术的发展；二是将人类所有的知识和经验存储起来，构建一套网络也被称为符号主义。
前者用计算机编程出模仿人类大脑思考的神经网络，在识别物体等领域非常厉害，目前准确度可以超过人类，比如用电脑识别不同品种的动物。而后者构建了人类知识百科全书似的图谱。在搜索人机对话等领域发挥价值，比如你在某度上搜索中国的首都在哪？搜索结果就会告诉你是北京。
两大主流技术分庭抗议了60年之久，直到20006年，多伦多大学辛顿教授等人发明了深度神经网络技术在图像处理、物体识别领域准确率突飞猛进。
此外强化学习技术更加厉害，比如谷歌阿尔法狗下棋机器能通过无数次交锋自我强化棋艺，因此一时间人工智能成为了我们新闻里的热词。
说完了技术我们再来看看全球各国的人工智能孰强孰弱呢？人工智能概念提出者是美国人，顶尖科学家也几乎都是美国人，如今人工智能最权威的三位科学家尤舒亚.本吉奥、乐昆和辛顿分别来自法国和英国因此三人都在美国教授与搞科研，并在谷歌、Facebook等美国企业从事研究工作。
欧洲在当下的竞争中略显老态，在人工智能风险投资家李开复的眼里，欧洲没有像美国或者中国一样的风险投资企业家生态系统，虽然有很多卓越的硬件和电信公司，但从未建立过任何成功的消费级的互联网公司社交媒体公司或大型移动应用公司。
因此欧洲没有处理大数据的经验，就连欧洲最前沿的人工智能公司DeepMind都被美国谷歌公司给收购，更别说有着像美国一样的顶尖人工智能学府和科技企业。
卡内基梅隆大学，麻省理工，哈佛以及加州大学伯克利分校，都是人工智能的顶尖高校。谷歌，微软，亚马逊，Facebook等移动互联网科技巨头长年霸占全球人工智能企业前三强，旗下纷纷建立实验室，在科研与商业的结合上可谓无人能出其右，美国政府也很重视人工智能，前任总统甚至将人工智能列入国家战略，那么我们中国呢？我们下期解答。
