人们对人工智能有着无限遐想，它早已成为小说和电影最热门的主题。提及人工智能时，脑海中总是会浮现钢铁侠和他的人工智能助手J.A.R.V.I.S(或者它的替代物星期五)、《超能陆战队》里的大白或者《西部世界》高科技成人主题公园的画面。
尽管人工智能作为生活的得力助手，早已解决了先前无法解决的痛点，但按照当前科技发展状况，超越人类能力的类人机器人仍遥不可及。那么，是什么阻挡了类人机器人的诞生呢?
首先，简要地回顾一下人工智能的历史。
人工智能领域于1956年在达特茅斯学院的会议上正式宣布成立，“人工智能”这一专业术语也随之诞生。1956到1974年间，大学和政府机构在人工智能领域的研究上投入了大量资金和资源，用于解决几何、代数等问题的不同类型的电脑如雨后春笋般冒出。这期间的成功使人们对人工智能过度乐观，期望过高。然而，当时的技术和硬件设备跟不上新型人工智能的发展，人工智能于1974年迎来了第一次寒冬。
寒冬一直持续到上世纪八十年代，其结束是得益于专家系统的兴起，以及日本斥资8.5亿美元用于创造出一台具有超级计算能力和人类智能的计算机，也被称为第五代计算机项目。日本一直痴迷于类人机器人，广为人知的科幻电影《高达》(具有先进人工智能系统的类人飞行器)在1979年就已登场。《攻壳机动队》原版漫画也于1989年首次发行。为与日本竞争，英国政府也于同一时期再次投资人工智能领域。
在此期间，计算机硬件蓬勃发展。这里提到的计算机不是指平日里使用的那种普通计算机，而是由专业人员使用，没有接口，只有一堆代码的计算机。1987年，苹果和IBM都研发了专属版本的台式电脑(类似于现在使用的)，性能比那些专业电脑更优异。这导致价值5亿美元的专家系统产业的崩溃，引发了人工智能第二次寒冬。
直到1997年IBM的深蓝击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)，公众才意识到人工智能的力量。与此同时，科技行业面临着网络泡沫。人工智能的基金已经耗尽。然而，由于硬件设备的突破，机器学习继续向前发展。计算机的处理和存储能力呈指数级增长，使企业能够存储和处理大量数据。众多企业和政府机构已成功地将人工智能大规模地应用到各种应用中。
2011年，IBM的问答系统沃森在美国智力竞赛节目《危险边缘》中击败了卫冕冠军布拉德·拉特和肯·詹宁斯。Alpha GO也分别在2016年和2017年击败了九段围棋选手李世石和世界冠军柯洁。
过去的15年间，亚马逊、谷歌和其他公司利用机器学习获得了巨大的竞争优势。除了通过处理用户数据了解消费者行为外，这些公司还专注于计算机视觉、自然语言处理和许多其它人工智能应用。
经过数十年的研究，人工智能的快速发展要归于四个方面：
1. 摩尔定律——人工智能研究开始以来，计算机处理能力大约每两年就增长一倍，使处理大数据和复杂算法成为可能。仅用了两年时间，谷歌就把Alpha Go从业余围棋选手变成了世界冠军。此外，Alpha Go较新的计算资源版本仅是之前击败李世石版本的十分之一。
2. 大数据——机器学习依赖于大量原始数据。仅在过去两年间，就产生了世界90%的数据。
3. 资金——随着人工智能被广泛应用，风投和天使基金纷纷涌入人工智能研究领域，希望找到下一个独角兽。
4. 算法的复杂性——研究和资金正推动着趋于精密的算法，以充分利用神经网络和认知计算。
很多人认为目前人工智能的发展已经放缓，即将面临人工智能的第三次寒冬。有些人认为在强人工智能方面还没有取得重大突破，其他人则认为当前企业专注于弱人工智能的研究，抑制了整个人工智能行业的发展。也有人批评当前人工智能研究过于集中，危害社会。
然而，当前的股票市场由苹果、谷歌、亚马逊、Facebook等公司主导，如果人工智能的第三次寒冬真的来临，不仅人工智能产业将停滞不前，全世界都将面临下一次经济危机。
