一，历史
各个文明中都有杰出的工匠发明了自动机器来代替人类劳动，早在春秋时期鲁班就发明了世界上第一个机器人，可在空中飞翔‘三日不下’；三国时期蜀汉的诸葛亮发明了‘木牛流马’来运送战备物资，称得上是最早的军用机器人；古希腊人希罗发明了世界上第一部蒸汽机......可见，自古以来人类就渴望通过自动机器来解放劳动，但前期的发展只是减少了简单的体力劳动，十九世纪中叶人工智能思想的出现使机器转向复杂体力劳动和脑力劳动的发展。1950年阿兰.图灵在一片划时代的论文《计算机器与智能》中给出了人工智能的定义，并发明了图灵测试来检验智能。1956年的夏天一场在美国达特茅斯大学召开的学术会议上肯定了由麦卡锡提出的新术语：人工智能，这标志着人工智能作为一门学科正式出现。
人工智能发展自其诞生起大致可以分为两个阶段。第一阶段主要是研究人的认知与思维过程并将其机械化，使计算机可以模拟人的思考过程，即机械化推理又或形式推理。对于形式推理我国古代，古希腊与公元前一千年就有所研究，并对后世思维过程产生了重大的影响，推动了亚里士多德的三段论与归纳法。十七世纪德国数学家和哲学家莱布尼兹认为一切现实事件都可以通过物理符号将其逻辑化并进行推理，即‘万能符号’理论，这为数理逻辑发展奠定了基础，也是第一阶段人工智能思想的萌芽。但是人们渐渐发现基于模拟人类思维过程的人工智能应用范围很小，只能解决一些简单的问题，一旦超出范围或复杂度高一些机器就无能为力了，这使人工智能迎来第一次沉默期。
第二阶段也就是我们现在所处的阶段，不再强调模拟人的思维过程进行逻辑推理，而是基于统计学原理，利用智能算法在海量数据的基础上寻找规律并实现机器的监督学习。在人工智能迎来第一次发展低谷时，基于专业知识库的专家系统和以分布存储并行处理为核心的人工神经网络为人工智能迎来发展高峰期，但由于机器的计算能力差，成本太高，个人电脑开始走进各个家庭等原因使人工智能的发展再次进入冬眠期。如今，随着摩尔定律的不断印证，计算机计算性能大幅度提升，人工智能飞速发展一路高歌猛进，早已悄无声息地渗透进各行各业。
如果你想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击这里可以查看教程。
二，现状发展（成果，相关研究方向）
我们应理性的认识到人工智能的发展是一项长期的工作，绝非一朝一夕可以达成的，这需要持久的努力。
人工智能就是研究如何让机器能像人类一样去思考，去行动，甚至远超人类，最终目的就是让其服务于人类，将人们从劳动中解放出来，正如google倡导的，先解决智能问题，然后用智能解决一切问题。按照智能算法，基于海量数据，大量实际运行经验和高性能运算、存储能力来做出最优决策，以此解决人们特定的问题，就是现阶段最为广泛的AI。总的来说制造人工智能的出发点就是帮助人们解决问题，所以我个人认为搜索引擎是目前来说最智能的机器，无论你有没有用过无人驾驶，深度学习等人工智能解决问题，但在日常生活中你一定经常用搜索引擎解决问题，而根据你每一次输入的问题，帮你解决问题的结果，‘它‘积累了越来越多的数据，正变得越来越聪明。我们也可以把每次搜索，当作一次提问，而每一次根据你自己找到的结果，根据回答你’提问‘的过程，这个‘专家’变得越来越有智慧。所以，我认为以后搜索引擎要做的大的发展方向不再是搜索即得一大堆的网页链接排行，而是搜索即得结果，直接就是我们想要的结果，精准搜索，由搜索引擎帮助我们筛选结果，直接省去用户自己寻找结果的过程，然后根据每一次解决问题的优劣，更加精确地完善搜索引擎。即使搜索引擎无法达到这样的精准度，也必须有一项技术来达到这一目的，因为如果要向强人工智发展的话，这种解决问题的能力必须具备，而就目前来看最有这种潜力的就是搜索引擎。能如果一直是搜索即得网页链接的形式解决问题，不做出改进，那么即使越来越完善，也只是表面上的，并不能进一步解决问题，只能使搜索引擎滞留在较低量级的智能。当我们不知道该怎么‘提问’或者输入了模糊的关键字，搜索引擎也应该可以辅助用户搜索，列出可能的搜索清单，但不应仅是简单的帮助用户补充、完整搜索的关键字，更应是能真正‘猜测’到用户可能的需求，可能要解决的问题。更像是一个更庞大、更智能的专家系统，能根据用户的实际情况提出相应的解决方案。这不仅仅需要研发人员的努力，还需要广大用户的分享，愿意把更有价值的知识放到网络上，愿意帮别人解决问题，使这个庞大的专家系统拥有越来越多的知识。当然，这肯定需要一点点推广，因为这样的搜索引擎前期的答案一定不能让我们满意，只有先让小众慢慢完善，再推向大众，然后在解决更多问题的过程中快速完善自身，又或者在前期先试着直接给出用户想要的结果，然后给出网页和‘结果‘的混合方案。然后再慢慢实现私人定制搜索引擎，根据每个人的‘提问’历史，个人专业背景，偏好等等一系列标签，做出适合个人的答案。基于以上，可以通过自然语言处理把搜索引擎做成拥有更高智能的语音助手，而这不仅仅需要搜索引擎的数据，还应该包含社交应用的用户社交数据，需要分析混合数据帮助其更加人性和智能。
AI在计算，记忆等很多方面都要远超我们，但却难以完成我们日常生活中的一些简单行为，如看书，看电影，交流等等，因为AI的世界一切都是通过二进制计算完成的，通过计算来完成模拟人类的六感（视觉，触觉，听觉，味觉，嗅觉，和第六感心觉），它的一切活动都是通过算法来定义的，它只能通过规定的程序进行计算而没有所谓的颜色，图像等概念。
目前人工智能的应用与研究领域主要包括：问题求解与博弈；逻辑推理与定理证明；计算智能（涉及神经计算、模糊计算、进化计算、利群计算、自然计算、免疫计算和人工智能等方向）；分布式人工智能与Agent（其主要研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型和如何使各agent互相协作）；自动程序设计；专家系统；机器学习；自然语言理解；机器人学；模式识别（主要研究如何使计算机能够有效的感知诸如声音、文字、图像、温度、振动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的的信息资料）；机器视觉（是有模式识别中发展出来并成为一门独立的学科，前沿领域包括主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维场景建模与识别、彩色图像处理与解释等）；神经网络；智能控制；智能调度与指挥；智能检索；系统与语言工具等等。
研究AI的绝大部分领域都和大数据有着密不可分的关系，因为我们所处的这一阶段的人工智能的根基就是按照统计学原理通过高性能计算、存储机器对大量数据进行分析处理，以此得到想要的结果。（通常所说的大数据一般有三层意思：1大量的数据2数据存储和处理技术3数据解决方案，即如何挖掘有价值的信息）
未来
现阶段的AI是‘弱人工智能’，各个领域的研发人员只研究各自领域的智能，还只是‘分’的阶段，而未来的强人工智能必定出现在‘合’的阶段，可以把各个领域的技术，数据进行整合学习，真正实现机器的无限制深度学习。当强人工智能出现以后，我们回顾现在的AI或许就像曾经有人认为一百多K的内存就足够可以满足计算机的需求，然而现今几T的存储已经很常见，这其中差了几十个数量级。
物联网的发展使万物互联成为可能，也使得数据采集越来越便利，如果把人类面对不同事物，事件而产生的感情，和相对应的身体化学反应数据收集起来，就有可能使AI有自己的基于全部数据的感性思维。
人类对于未知的事物总是充满担忧，自从人工智能（以下简称AI）这一概念的出现就不断有人提出AI是否会超越人类智能的质疑。史蒂芬.霍金等人也表示对于智能爆炸的忧虑，（智能爆炸即某一阶段的AI不断迭代自我提升以获得超越人类智力总和的智能），换而言之AI将会失控。届时，人工智能究竟是给人类带来毁灭性的后果，还是继续为人类所用还不得而知。超级人工智能的出现往往是以指数级的速度，开始由较为平缓的曲线发展，到后来指数级的突变。当强人工智能一出现立即发生指数级突变，即AI开始产生自我意识，不断迭代进化。生物界为了适应环境发生的进化往往长达几十年甚至几个世纪或者更长时间，但AI可以在几分钟或者秒级发生直达超级人工智能的进化。
要限制超级人工智能可以在相对封闭的环境中研发AI，不将研发环境接入互联网，防止它传播扩散，但不基于全球联网数据而进行的研发能创造出真正的强人工智能吗，这尚且还是个问题。如果当‘奇点’到来，超级人工智能一旦进入互联网，或本身就是在国际互联网中诞生的，那么是谁创造的已经不重要了，全体人类都将共同享受这一结果，无论好坏，因为它将无处不在，有自主意识且不受掌控。如果当那一天真的到来，我们亲手创造的上帝并不仁慈，我觉得应该要求全体的人共同做一件事，把所有曾经链接过互联网的设备的存储内容全部损毁，因为AI很为了获得永生很可能将自己备份到每一个曾经链接过它的设备上，这也可称为‘大清洗’，这可能会使人类社会倒退很多很多年，但别无他选，要么我们被‘清洗‘，要么我们选择‘清洗’它。当然，这过程一定会受到来自AI的阻挠。
任何过于先进的技术，都像是魔法。就现阶段的AI发展来看，距离智能爆炸阶段的AI还有很长一段距离，就好比我们还未发现生命体存在的痕迹，就没必要担忧外星入侵。
一，历史
各个文明中都有杰出的工匠发明了自动机器来代替人类劳动，早在春秋时期鲁班就发明了世界上第一个机器人，可在空中飞翔‘三日不下’；三国时期蜀汉的诸葛亮发明了‘木牛流马’来运送战备物资，称得上是最早的军用机器人；古希腊人希罗发明了世界上第一部蒸汽机......可见，自古以来人类就渴望通过自动机器来解放劳动，但前期的发展只是减少了简单的体力劳动，十九世纪中叶人工智能思想的出现使机器转向复杂体力劳动和脑力劳动的发展。1950年阿兰.图灵在一片划时代的论文《计算机器与智能》中给出了人工智能的定义，并发明了图灵测试来检验智能。1956年的夏天一场在美国达特茅斯大学召开的学术会议上肯定了由麦卡锡提出的新术语：人工智能，这标志着人工智能作为一门学科正式出现。
人工智能发展自其诞生起大致可以分为两个阶段。第一阶段主要是研究人的认知与思维过程并将其机械化，使计算机可以模拟人的思考过程，即机械化推理又或形式推理。对于形式推理我国古代，古希腊与公元前一千年就有所研究，并对后世思维过程产生了重大的影响，推动了亚里士多德的三段论与归纳法。十七世纪德国数学家和哲学家莱布尼兹认为一切现实事件都可以通过物理符号将其逻辑化并进行推理，即‘万能符号’理论，这为数理逻辑发展奠定了基础，也是第一阶段人工智能思想的萌芽。但是人们渐渐发现基于模拟人类思维过程的人工智能应用范围很小，只能解决一些简单的问题，一旦超出范围或复杂度高一些机器就无能为力了，这使人工智能迎来第一次沉默期。
第二阶段也就是我们现在所处的阶段，不再强调模拟人的思维过程进行逻辑推理，而是基于统计学原理，利用智能算法在海量数据的基础上寻找规律并实现机器的监督学习。在人工智能迎来第一次发展低谷时，基于专业知识库的专家系统和以分布存储并行处理为核心的人工神经网络为人工智能迎来发展高峰期，但由于机器的计算能力差，成本太高，个人电脑开始走进各个家庭等原因使人工智能的发展再次进入冬眠期。如今，随着摩尔定律的不断印证，计算机计算性能大幅度提升，人工智能飞速发展一路高歌猛进，早已悄无声息地渗透进各行各业。
如果你想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击这里可以查看教程。
二，现状发展（成果，相关研究方向）
我们应理性的认识到人工智能的发展是一项长期的工作，绝非一朝一夕可以达成的，这需要持久的努力。
人工智能就是研究如何让机器能像人类一样去思考，去行动，甚至远超人类，最终目的就是让其服务于人类，将人们从劳动中解放出来，正如google倡导的，先解决智能问题，然后用智能解决一切问题。按照智能算法，基于海量数据，大量实际运行经验和高性能运算、存储能力来做出最优决策，以此解决人们特定的问题，就是现阶段最为广泛的AI。总的来说制造人工智能的出发点就是帮助人们解决问题，所以我个人认为搜索引擎是目前来说最智能的机器，无论你有没有用过无人驾驶，深度学习等人工智能解决问题，但在日常生活中你一定经常用搜索引擎解决问题，而根据你每一次输入的问题，帮你解决问题的结果，‘它‘积累了越来越多的数据，正变得越来越聪明。我们也可以把每次搜索，当作一次提问，而每一次根据你自己找到的结果，根据回答你’提问‘的过程，这个‘专家’变得越来越有智慧。所以，我认为以后搜索引擎要做的大的发展方向不再是搜索即得一大堆的网页链接排行，而是搜索即得结果，直接就是我们想要的结果，精准搜索，由搜索引擎帮助我们筛选结果，直接省去用户自己寻找结果的过程，然后根据每一次解决问题的优劣，更加精确地完善搜索引擎。即使搜索引擎无法达到这样的精准度，也必须有一项技术来达到这一目的，因为如果要向强人工智发展的话，这种解决问题的能力必须具备，而就目前来看最有这种潜力的就是搜索引擎。能如果一直是搜索即得网页链接的形式解决问题，不做出改进，那么即使越来越完善，也只是表面上的，并不能进一步解决问题，只能使搜索引擎滞留在较低量级的智能。当我们不知道该怎么‘提问’或者输入了模糊的关键字，搜索引擎也应该可以辅助用户搜索，列出可能的搜索清单，但不应仅是简单的帮助用户补充、完整搜索的关键字，更应是能真正‘猜测’到用户可能的需求，可能要解决的问题。更像是一个更庞大、更智能的专家系统，能根据用户的实际情况提出相应的解决方案。这不仅仅需要研发人员的努力，还需要广大用户的分享，愿意把更有价值的知识放到网络上，愿意帮别人解决问题，使这个庞大的专家系统拥有越来越多的知识。当然，这肯定需要一点点推广，因为这样的搜索引擎前期的答案一定不能让我们满意，只有先让小众慢慢完善，再推向大众，然后在解决更多问题的过程中快速完善自身，又或者在前期先试着直接给出用户想要的结果，然后给出网页和‘结果‘的混合方案。然后再慢慢实现私人定制搜索引擎，根据每个人的‘提问’历史，个人专业背景，偏好等等一系列标签，做出适合个人的答案。基于以上，可以通过自然语言处理把搜索引擎做成拥有更高智能的语音助手，而这不仅仅需要搜索引擎的数据，还应该包含社交应用的用户社交数据，需要分析混合数据帮助其更加人性和智能。
AI在计算，记忆等很多方面都要远超我们，但却难以完成我们日常生活中的一些简单行为，如看书，看电影，交流等等，因为AI的世界一切都是通过二进制计算完成的，通过计算来完成模拟人类的六感（视觉，触觉，听觉，味觉，嗅觉，和第六感心觉），它的一切活动都是通过算法来定义的，它只能通过规定的程序进行计算而没有所谓的颜色，图像等概念。
目前人工智能的应用与研究领域主要包括：问题求解与博弈；逻辑推理与定理证明；计算智能（涉及神经计算、模糊计算、进化计算、利群计算、自然计算、免疫计算和人工智能等方向）；分布式人工智能与Agent（其主要研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型和如何使各agent互相协作）；自动程序设计；专家系统；机器学习；自然语言理解；机器人学；模式识别（主要研究如何使计算机能够有效的感知诸如声音、文字、图像、温度、振动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的的信息资料）；机器视觉（是有模式识别中发展出来并成为一门独立的学科，前沿领域包括主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维场景建模与识别、彩色图像处理与解释等）；神经网络；智能控制；智能调度与指挥；智能检索；系统与语言工具等等。
研究AI的绝大部分领域都和大数据有着密不可分的关系，因为我们所处的这一阶段的人工智能的根基就是按照统计学原理通过高性能计算、存储机器对大量数据进行分析处理，以此得到想要的结果。（通常所说的大数据一般有三层意思：1大量的数据2数据存储和处理技术3数据解决方案，即如何挖掘有价值的信息）
未来
现阶段的AI是‘弱人工智能’，各个领域的研发人员只研究各自领域的智能，还只是‘分’的阶段，而未来的强人工智能必定出现在‘合’的阶段，可以把各个领域的技术，数据进行整合学习，真正实现机器的无限制深度学习。当强人工智能出现以后，我们回顾现在的AI或许就像曾经有人认为一百多K的内存就足够可以满足计算机的需求，然而现今几T的存储已经很常见，这其中差了几十个数量级。
物联网的发展使万物互联成为可能，也使得数据采集越来越便利，如果把人类面对不同事物，事件而产生的感情，和相对应的身体化学反应数据收集起来，就有可能使AI有自己的基于全部数据的感性思维。
人类对于未知的事物总是充满担忧，自从人工智能（以下简称AI）这一概念的出现就不断有人提出AI是否会超越人类智能的质疑。史蒂芬.霍金等人也表示对于智能爆炸的忧虑，（智能爆炸即某一阶段的AI不断迭代自我提升以获得超越人类智力总和的智能），换而言之AI将会失控。届时，人工智能究竟是给人类带来毁灭性的后果，还是继续为人类所用还不得而知。超级人工智能的出现往往是以指数级的速度，开始由较为平缓的曲线发展，到后来指数级的突变。当强人工智能一出现立即发生指数级突变，即AI开始产生自我意识，不断迭代进化。生物界为了适应环境发生的进化往往长达几十年甚至几个世纪或者更长时间，但AI可以在几分钟或者秒级发生直达超级人工智能的进化。
要限制超级人工智能可以在相对封闭的环境中研发AI，不将研发环境接入互联网，防止它传播扩散，但不基于全球联网数据而进行的研发能创造出真正的强人工智能吗，这尚且还是个问题。如果当‘奇点’到来，超级人工智能一旦进入互联网，或本身就是在国际互联网中诞生的，那么是谁创造的已经不重要了，全体人类都将共同享受这一结果，无论好坏，因为它将无处不在，有自主意识且不受掌控。如果当那一天真的到来，我们亲手创造的上帝并不仁慈，我觉得应该要求全体的人共同做一件事，把所有曾经链接过互联网的设备的存储内容全部损毁，因为AI很为了获得永生很可能将自己备份到每一个曾经链接过它的设备上，这也可称为‘大清洗’，这可能会使人类社会倒退很多很多年，但别无他选，要么我们被‘清洗‘，要么我们选择‘清洗’它。当然，这过程一定会受到来自AI的阻挠。
任何过于先进的技术，都像是魔法。就现阶段的AI发展来看，距离智能爆炸阶段的AI还有很长一段距离，就好比我们还未发现生命体存在的痕迹，就没必要担忧外星入侵。
来源：https://blog.csdn.net/york1996/article/details/98849739