有人将人工智能与工业革命联系起来，把21世纪的第四次工业革命，称为AI时代！
人工智能划时代的意义
先看前三次的工业革命：
第一次工业革命18世纪60年代--19世纪中。以蒸以机器代替手工劳动的时代。
图4
像开复老师这样的投资者和很多的科技巨头，纷纷投资人工智能，并争先吸引学术界最优秀的研究人才。
人工智能现状
在2015年，人工智能企业的成本创下85亿美元的记录，几乎为2010年的四倍。投资公司 Playfair Capital 的 Nathan Benaich 说，2015 年人工智能企业的投资轮数比上一年多16%，而与此同时科技产业整体投资轮数减少了3%。Playfair Capital 是一家基金管理机构，该公司在人工智能的投资组合达到 25%。「XX＋人工智能」取代了「XX行业的Uber 」，成为创业公司默认的商业模式。谷歌，Facebook，IBM，亚马逊和微软都想方设法在云端建立人工智能服务的生态系统。
人脸识别，虹膜识别，指纹识别，语音识别，无人驾驶，神经网络等名词逐渐成为网络热点词汇。
人工智能的前景
人工智能公司，不论规模大小都能都能定期发表学术文章；人工智能研究者即使在转行进入公司后也能继续在同行评议期刊上发表研究成果。很多人都是边为公司工作边发表科研文章。「如果你不允许他们发表，他们就不会为你工作了，」Andreessen Horowitz 的 Chris Dixon 解释说。谷歌，Facebook，微软，IBM，亚马逊，百度以及其他公司都开源了某些深度学习软件。部分原因是这些公司中的研究人员想要发表自己的成果，因为这有利于公司招募更多人才。从更现实的角度来看，这也是因为大型互联网公司不在乎把自己的人工智能软件公之于众，因为他们真正的优势在于能获取大量用于训练的用户数据。一家投资基金公司 Bloomberg Beta的Shivon Zilis说，这使得他们能在某些方面占尽优势，但初创公司也在寻求打入市场的独特途径。比如无人机初创公司能在人群密集的地方通过模拟数据进行飞行训练。而且很多训练数据都能从网上找到，孵化器公司 Y Combinator 的董事长 Sam Altman 说道。他注意到人类可以用有限的数据进行学习，「这意味着大量训练数据并不是实现智能的必要条件」。像 Numenta 和 Geometric Intelligence 这样的初创公司正在探索低数据依赖性的新智能系统。在这股人工智能淘金热中，公司们排着队为参与者提供铁锹。出现最为频繁的名字是英伟达，Dixon 先生说；似乎每一家人工智能创业公司都在使用它的 GPU 芯片来训练神经网络。GPU 能力也可从亚马逊和微软的云中租用。与此同时，IBM 和谷歌则正为更快更高效地运行人工智能软件而设计专门的新芯片。谷歌、微软和 IBM 也正使其语音识别、句子解析和图像分析等人工智能服务免费在线提供，让创业公司可以结合这些开发模块来构建新的人工智能产品和服务。IBM 的 Guru Banavar 说：来自多个行业的 300 多家公司已经使用 IBM 的 Watson 平台开发出了人工智能驱动的应用，其中包括筛选应聘者和挑选葡萄酒。对大多数人而言，所有这些人工智能领域的进步都将体现为他们每天都在使用的互联网服务的不断进步。搜索引擎将得到更相关的结果；推荐将会更加准确。Hassabis 预测说：几年之内，所有东西都将会嵌入某种程度上的智能。人工智能技术将让计算机接口变成对话式和有预测力的，而不只是简单的菜单和按钮。而且对话式的交互让不能阅读书写和目前不能使用互联网的人也能使用计算机，Bengio 说。厚积多年，一朝薄发；机器将能够执行之前只有人类才能完成的任务。自动驾驶汽车正快速变得越来越好，到某个点时它们也许能够取代出租车司机，至少在市中心等受控环境中可以做到。送货无人机，不管是地上跑的还是天上飞的，类似地可以与人类送货员竞争。改进后的视觉系统和机器人技术让机器人可以码放超市货架和在仓库中移动物体。而且还给意想不到的突破留下了很多余地，Dixon 说。
人工智能排行榜：
十大人工智能公司榜中榜，AI/人工智能企业十强[2017]
十大人工智能公司榜中榜，AI/人工智能企业十强[2017]
谷歌DeepMind(谷歌信息技术(中国)有限公司)
(010-62503000，全球AI领域领导者,谷歌母公司Alphabet旗下,其推出的围棋人工智能程序AlphaGo轰动全球,Google X实验室开发谷歌大脑)
Microsoft微软(微软(中国)有限公司)
(800-820-3800，旗下拥有领先的跨平台人工智能机器人Cortana及微软小冰,在深度神经网路技术/认知服务等方面居于全球领先地位)
Facebook FAIR(美国Facebook公司)
(隶属全球著名社交网络服务网站Facebook,旗下拥有人工智能研究项目(FAIR)及机器学习应用部门(AML)两大AI核心部门)
亚马逊ALexa(美国亚马逊公司)
(400-810-5666，亚马逊推出的人工智能语音助手,搭载Alexa的Echo智能音箱风靡全球,2016年推出Amazon Rekognition图像识别AI系统)
苹果Siri(苹果公司)
(400-666-8800，苹果公司在iPhone4S/iPad3及以上版本手机和Mac上应用的智能语音助手,在智能图像识别领域已开展较深入研究,美国苹果公司)
IBM Watson(国际商业机器(中国)有限公司)
(800-810-1818，IBM旗下针对商业的人工智能平台,全球认知计算系统的杰出代表,在医疗应用领域取得较好的发展,全球领先的信息技术和业务解决方案公司)
百度人工智能(百度网络技术有限公司)
(010-59928888，国内人工智能技术领先者,较早布局人工智能的公司,于2013年成立全球首家深度学习研究院,代表项目百度大脑及人工智能助手度秘)
英特尔Nervana(英特尔(中国)有限公司)
(408-765-8080，全球芯片巨头英特尔旗下,2016年收购深度学习创业公司Nervana System,推出面向人工智能的英特尔Nervana平台)
科大讯飞iFLYTEK(科大讯飞股份有限公司)
(0551-65331500，始于1999年,国内知名AI企业,拥有领先的感知智能及认知智能技术,大型智能语音和人工智能上市公司,科大讯飞股份有限公司)
阿里巴巴(阿里巴巴集团控股有限公司)
(400-800-1688，2015年推出国内首个人工智能平台DT PAI,旗下拥有人工智能购物助理机器人阿里小蜜/人工智能程序小Ai/ET机器人等人工智能产品/服务)
人工智能的忧虑
著名的机器问题，认为人工智能会带来大规模的失业。
经济学家认为，人工智能将造成工作俩级分化。
人工智能研究者的回答
一些人工智能研究者给出了几个理由来证明为什么人们没必要恐惧人工智能，最起码是在当前阶段。第一，吴恩达曾说过智能和感性能力以及意识是不同的。在 IBM 的人工智能道德小组工作的 Farancesca Rossi 也说过，人工智能「总有一天会觉醒并获得自己的思想」的想法并不现实。第二，所谓的「智能爆发」也是不可能出现的，因为这需要一个人工智能在比它的前一个版本的智能升级更短的时间内升级出新的版本。但是大多数计算问题，即使是比人工智能简单得多的，在规模化的的时候也需要花很长的时间。第三，即使机器能够从经验和环境中学习，它们也不会总在学习。例如一辆自动驾驶汽车并不是在每次驾驶的时候都在进行训练。相反地，深度学习系统在神经网络中建立一个执行特定任务的计算模型也需要花上好几天时间。这个模型可以被应用到一个执行机器中，例如汽车、无人机、app或者其他的地方。但是这些汽车和无人机并不能在实际工作时学习，相反地，他们在实际工作中得到的数据会被传回后方来改进模型，然后模型又会被再次应用。因此一个单一的系统不会在环境中学到「坏行为」，因为它在环境中并没有学习。6.结论：机械问题的答案。工智能未来一瞥之前看起来非常紧要的、亟待解决的原始的机器问题，最终将自我解决。尽管 David Ricardo 以及其他人都表达过「机器取代人类劳力可能致使人口冗余」这样的恐惧，机械化的总体影响将会是创造史无前例规模的职位。机器让个人工作者能生产更多产品，降低大量商品的价格，扩大需求并且将需要更多工人。全新的工作职位将被创造出来，对机器进行监督。随着公司变得更大，他们将会需要更多经理、会计和其他职位。而且随着铁路、电信、电气的到来，全新的、前所未有的、我们难以想象的产业将会涌现。诚然，所有这些都将花费一段时间。当一些工作消失的时候，工业化会造成普遍的劳力市场聚变，其他改变难以知晓，而全新的职位将会出现。工厂内的情况曾经非常糟糕，从显著的工人收入变化上反映出经济的增长需要几十年的时间，这种现象也就是我们所熟知的「恩格斯停顿」。在人工智能发展缓慢而备受挫折的数年之后，现在很多人却认为它前进过快，这是一件非常讽刺的事。然而，一份冷静的评估表明我们应该欢迎人工智能，而不是害怕人工智能。在 19 世纪 40 年代，John Stuart Mill 写道，「将来我们会看到，机械发明对劳工的最终好处是毋庸置疑的。」未来可能会有一位经济学家同样如此描述人工智能的好处，并不只是对劳工而言，而是对每一个人而言。
笔者寄语：
我相信，人工智能是未来科技的领导者，新时代的技术浪潮，同时是21世纪新的经济增长点。智能手表，家庭秘书，自动驾驶汽车，生物识别，智能交通管理等，在未来几十年内都可以实现，绝不是梦想。
人工智能将带来新的岗位，新的挑战，新的机遇，新的格局！
迎接人工智能的来临吧。
