近期，人工智能（AI）创新步伐加快，使其成为企业董事会、政府和媒体热议的话题。但这一领域仍处于早期阶段，似乎每个人对AI是什么都有不同看法。
过去几年，我以技术专家和活跃投资者的身份研究这一领域。如今值得关注的是，这个领域中几十年来一直行不通的事情开始奏效；我们也正在超越单纯的工具和嵌入式功能。
我们开始重新定义软件和系统的构建方式、可编程的内容以及用户的交互方式。我们正在创造这样一个世界：机器开始理解并预测我们想做什么，未来还会替我们去做。简言之，我们正处于全新计算范式的门槛上。但我们是如何走到今天这一步的？为什么是现在？
什么是人工智能？
人工智能这一术语于1955年创造，当时指能够执行通常需要人类凭借智慧才能完成的任务的机器。如今，它已指能够模拟人类认知过程的机器，也就是说，它们模仿人脑的“思考”和处理方式。它们能够学习、推理、判断、预测、推断并发起行动。
根据我的经验，人工智能往往具备以下特点：
感知：能够理解语境和人类语言
分析：分析数据和语境以进行学习
适应：运用所学进行调整并不断改进
预判：能够理解可能有效的“下一步行动”
自主：无需明确编程即可独立行动
如今，大多数人工智能无法做到以上所有事情。少数能够做到的，也只能针对特定应用或使用场景。例如，许多推荐引擎或苹果的数字个人助理Siri能够理解人类语言，随后从海量数据中搜索，并提供相关答案，或就购买什么、在电视上看什么给出建议。但它们不会打扫房子，也不会开车。
我们已经看到自动驾驶汽车，这相当了不起。但那辆车无法学下棋或做饭，更不用说把构成人类行为的哪怕最小一组行动组合起来。
所有这些类型的人工智能都能做一两件人类已经相当擅长的事，但它们确实能为我们节省时间，而且最终可能在这些特定事情上做得比任何人类都好。
为什么是现在？
过去五年里，四项新的先决条件推动了人工智能加速发展：
1. 如今，所有东西都在变成联网设备
雷·库兹韦尔认为，有一天我们将让大脑直接连接云端。虽然我们还没有真正做到这一点，但传感器确实正在被装进各种东西里。互联网最初连接了计算机，随后连接了移动设备。传感器使建筑、交通系统、机械、住宅，甚至我们的衣物都能通过云端联网，成为既能发送数据又能接收指令的微型设备。
2. 计算正变得免费
马克·安德森声称，摩尔定律已经反转。过去，每隔18个月推出的新芯片速度提升一倍，价格与前代相同；如今，新芯片的速度与前代相同，价格却只有一半。这意味着最终每样东西里都会有一个处理器；你也可以把一批廉价处理器组合起来，以可承受的成本获得所需的计算能力，解决甚至在五年前都难以想象的问题。
3. 数据正成为新的石油
过去十年，数字形式的数据数量和种类呈指数级增长，因为万物都已转移到线上、借助智能手机实现移动化，并通过传感器进行追踪。社交媒体、数字图像和视频等带来了新的数据来源。这是机器能够理解的语言，而正是这些数据让机器得以学习。我们拥有近乎无限的真实数据集，可以描述各种情况；过去，人们只能对这些情况进行高层次建模。
4. 机器学习正成为新的内燃机
未经提炼的数据实际上无法使用。机器学习是一种利用算法和数学模型发现数据中隐含模式的方法。随后，机器利用这些往往十分复杂的模式，自行判断新的数据点是否符合或相似，或者预测未来结果。通过YouTube视频学习烹饪的机器人 就是一个很好的实际例子。
从历史上看，机器学习模型一直受到限制，因为它们建立在数据样本之上，而不是完整的真实数据集。此外，近期出现了新的机器学习模型，似乎能够更好地利用所有这些新数据。例如，深度学习使计算机能够比以往更好地“看见”或辨别图像和视频中的物体与文字。
如果这四项条件持续具备，那么我们今天看到的各类人工智能将继续蓬勃发展；更通用的人工智能也可能真正成为现实。但有一点可以肯定：如果所有东西都是联网的计算设备，所有信息都能被获取、处理和智能分析，那么人类就能利用人工智能编程并改变世界。
我们可以利用人工智能拓展和增强人类能力，解决影响健康、贫困、教育和政治的现实问题。如果存在某个问题，几乎总值得从人工智能的角度重新审视解决办法。只需编写代码，我们就能让汽车自动驾驶，让建筑更加节能。我们可以在虚拟环境中解除恐怖分子的武装，避免人类投入战斗。我们可以更准确地诊断疾病，更快地找到疗法。我们可以开始预测未来，也可以着手增强并改善未来。
