2016年人工智能领域的总结与思考：未来将面临的五大考验

1、人工智能时代正在到来

每当一个事物兴起的时候，随之而来的就是大量的观点与推测，其中最受欢迎的往往是那些最大胆的；而后每增加一个论据，都会让我们对这个观点更加深信无疑。就像从AlphaGo战胜李世石后，人工智能在舆论中强势回暖，而后李彦宏在世界互联网大会上的言论，也再度加强了人们对它的关注。

不仅百度，马化腾在2015年6月的演讲中也说道：人工智能是我最想做的事情。马云也在2015年5月内部信中写道：未来三十年云计算、大数据、人工智能等技术将会让无数的梦想成真。

目前国际互联网巨头纷纷入场，亚马逊的Alexa、苹果的SIRI、微软的Cortana，作为人工智能的第一块敲门砖，已经被较为广泛的使用；搜索、翻译、地图、无人车，深度学习的影子无处不在，人工智能正在重构人类的生活。

同时，伴随互联网的高速发展和底层技术的不断进步，人工智能所需的「能源」正在不断完善。

1）数据量：2000年至今，互联网及移动互联网的高速发展使得数据实现了量的积累，据IDC预测，2020年全球的大数据总量将为40ZB，其中有七成将会以图片和视频的形式进行存储，这为人工智能的发展提供了丰厚的土壤。

2）深度学习算法：多伦多大学教授GEoffreyHinton（致力于神经网络和深度学习研究）的学生在业内知名的图像识别比赛ImageNet中利用深度学习的算法将识别错误率一举降低了10％，甚至超过了谷歌，深度学习进而名声大噪。2015年，微软亚洲研究院视觉计算组在该项比赛中夺冠，将系统错误率降低至3．57％，已经超过了人眼。

3）高性能计算：GPU响应速度快、对能源需求低，可以平行处理大量琐碎信息，并在高速状态下分析海量数据，有效满足人工智能发展的需求。

4）基础设施成本：云计算的普及和GPU的广泛使用，极大提升了运算效率，也在一定程度上降低了运营成本。IDC报告显示，数据基础设施成本正在迅速下降，从2010年的每单位9美元下降到了2015年的0．2美元。

与此同时，巨头和创业公司也相继投入资源和成本进行商业化探索，但技术本身尚有足够大的成长空间，当前仍处于早期阶段。