人工智能画像之技术地图
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三次浪潮
达特茅斯会议之后，研究人员对人工智能的探索进入了空前的高潮，开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目，这些项目表明，计算机能够完成一系列本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家、谱曲等活动。但是，过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境的理论，以及计算能力的限制严重阻碍了人们使用人工智能来解决困难问题的能力，20世纪70年代，人工智能逐渐淡出人们视野。
20世纪80年代早起，日本发起了旨在开发出一种在人工智能领域处于领先地位的计算结构的项目，西方国家开始担心在这个领域输给日本，又重新开启了对人工智能的投资与关注。这一时期出现了很多商业化的产品，几乎一半财富500强企业都在开发“专家系统”——一个具有大量人类专家的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某一领域专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程。当然，这些系统无法捕捉专家的隐性知识、缺乏建造和维护大型系统工作的能力，这一次人工智能浪潮再次脱离轨道，90年代步入低潮。但是，这期间发展出来的“神经网络”、“遗传算法”等科技为人工智能当前的第三次大浪潮奠定了基础。
进入21世纪，人工智能进入第三次发展浪潮，大规模的投资、巨大的关注，同时人工智能在商业、科技领域实现的重大突破，让人们有理由相信，2016年为人工智能元年。
思想的巨人
2016年，AlphaGo与李世石的人机大战引爆舆论热议，那么又是什么支撑了AlphaGo最终的胜利呢？可以说，AlphaGo集成了人工智能最有代表性的核心技术，这次世纪大战的胜利，是人工智能在其优势领域方面的一次技术展示。
AlphaGo背后是超强的服务器集群支撑的庞大人工智能神经网络，功耗高达120KW，这些服务器是由性能强大的CPU和GPU搭建的一整套为了围棋而优化的设计缜密的深度学习引擎，运用了巨大的Google云计算资源，加上高手棋谱和自我学习能力，从而成就了这次里程碑意义的事件。
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