首先，我們回顧一下過去的幾次人工智能浪潮，可以給我們的這一次的物聯(lián)網(wǎng)浪潮有所啟迪。
"人工智能"這一名詞的誕生于1956年，由四位圖靈獎得主、信息論創(chuàng)始人和一位諾貝爾獎得主，在美國Dartmouth會議上，一起將人工智能的名詞定義出來。
(1956年的Dartmouth會議)
當時很多人認為人工智能來了，要超過人類了，但后面，大家發(fā)現(xiàn)，人工智能只是萌芽，只能做最基礎的事情。這便是人工智能的第一波浪潮，隨后便進入了人工智能的冬天。
隨后，隨著1982年Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡和BT訓練算法的提出，大家又在討論人工智能的春天又來了，因為這一次，計算機的計算能力已經(jīng)得到了很大的飛躍人工智能，以及算法上也有了突破，而這一波的人工浪潮持續(xù)了10多年。這便是人工智能的第二次浪潮，然后隨著2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫，一同再次破裂。
而現(xiàn)在，我們正在經(jīng)歷的第三次人工智能浪潮，與前兩次有什么區(qū)別呢？為什么這一次的“人工智能”浪潮，能夠將人類帶入“物聯(lián)網(wǎng)”時代呢？
我認為，這是基于“三個基礎，一個奇點”：
三個基礎指的是：互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，算法。
第一個基礎是互聯(lián)網(wǎng)。互聯(lián)網(wǎng)大家都再熟悉不過，而正是因為互聯(lián)網(wǎng)，使得我們實現(xiàn)了“信息的高速公路”，而這也給之后我們提到的大數(shù)據(jù)提供了支持，也使得物聯(lián)網(wǎng)變成了可能。
而我們看到，互聯(lián)網(wǎng)本身也正在進行一次自我進化，為物聯(lián)網(wǎng)做準備：互聯(lián)網(wǎng)正從IPv4進化到IPv6的時代。這是因為，在IPv4時代人工智能，一共可分配的IP有約43億，而這個數(shù)字并不能很好的支撐未來的萬物互聯(lián)。所以，在2011年的互聯(lián)網(wǎng)大會就覺得互聯(lián)網(wǎng)將使用IPv6，而在2017年7月，通過IPv6使用Google服務的用戶百分率也首次超過20%。
第二個基礎是大數(shù)據(jù)。由于互聯(lián)網(wǎng)的到來，使得我們的數(shù)據(jù)真正意義上變成了大數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，每天人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比互聯(lián)網(wǎng)之前的幾千年總共的數(shù)據(jù)還要多。在2012年時，IBM曾對此做過研究，整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過去兩年內產(chǎn)生的。
而未來，人類數(shù)據(jù)還將繼續(xù)爆炸式增長，國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究結果表明，在2020年，數(shù)據(jù)量將會是40ZB，是2005年數(shù)據(jù)量的400倍。
這些大數(shù)據(jù)，將會給人工智能的算法的實現(xiàn)與完善變得可能。這一點，我想學過統(tǒng)計學的都應該有很深刻的體會。
第三個基礎便是算法。我們目前已經(jīng)看到，電銷機器人hine learning的算法已經(jīng)有了長足的進步，并且已經(jīng)可以在垂直應用領域得到突破。比如，DNN算法在2010年在語音識別中有突破，使得語音識別的準確率達到了95%以上，CNN算法在2012年在圖片識別中有了突破，這也使得人類在使用此算法來診斷肺結核的準確率達到了94%。
而一個奇點，指的是即芯片的運算能力將超過人腦的運算能力。
人腦大概是擁有300億個神經(jīng)元（也有數(shù)據(jù)說是600億個神經(jīng)元），而芯片大概在2018年左右，會達到300億個電子元器件，即芯片會和人腦在計算能力上相媲美。
這意味著，就在2018年的前后，芯片的運算能力將會超過人類，而一旦超過后，將會指數(shù)級的超過人類，這也意味著，未來，人類將不再是世界最聰明的物種。
正是基于“三個基礎，一個奇點”，這使得這一次的物聯(lián)網(wǎng)浪潮將不同于之前的兩次人工智能浪潮，而當這“三個基礎，一個奇點”與現(xiàn)實生活的需求結合起來的時候，物聯(lián)網(wǎng)的時代就會到來，而那將是一個萬物互聯(lián)，萬物智能的時代。
