前言
人工智能在20世纪后期经历了几个阶段：50－60年代的繁荣期，70年代的寒冬期，80年代的短暂复兴期以及后续的缓慢发展期。但与此同时，以人机交互为特征的智能增强却出现了大繁荣，到了20世纪末期，当“深蓝”战胜国际象棋冠军之后，一场以互联网为中心的资本市场泡沫开始崛起，而后者的破灭也成了新千年的第一个重要的社会经济事件。
智能的新发展
泡沫破灭虽然给互联网行业带来了一丝寒意，却也让这个行业开始走得更为稳健和成熟，最终，21世纪头10年成了互联网一统天下的10年，就是在这10年之间，几乎所有的事物都被互联网化了。
大批徒有其表的公司在21世纪初倒闭，但是像亚马逊、谷歌以及苹果这样的企业却走过了冬季，逐步成了新时代的企业霸主。年，哈佛的计算机系学生马克·扎克伯格创办了社交网站Facebook，没用几年，这个出自校园的公司变成了全世界最为重要的社交平台之一。门户、搜索、社交·····互联网将全世界连接了起来，到年，全球的网站超过了1亿个。
年，苹果公司推出的iPhone将我们带入了一个智能的移动新时代。与之前那些以能否砸烂核桃、待机时间长短作为评价标准的功能机相比，这些新的机器有了一个新名字－智能手机。
微软依然是全球PC操作系统的霸主，在年时，全球90%的操作系统是Windows;但搜索已经成了谷歌的天下，而且还推出了手机操作系统安卓（Android)，后者逐渐崛起，成了移动时代的手机操作系统霸主。万物互联的时代，数据开始爆发。谷歌和百度的搜索是人们最为常用的工具，而到了年，Facebook一个月的点击量超过了70亿次。
这些每天都在更新存储的海量数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，而人们对于海量数据的挖掘和运用，则预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。年的全球达沃斯会议宣告，数据和货币或黄金一样，已经成为一种新的经济资产类别。人类进入了大数据的时代。
在计算机运算速度大幅提升以及大数据爆发性增长的同时，人工智能的算法也在取得突破。年，深度学习（deeplearning)的代表人物杰弗里·辛顿和其他两位作者发表了《一种深度置信网络的快速学习算法》，将深度学习推向了一个新的时代。
深度学习其实是机器学习（machinelearning)的一种算法。那么，什么又是机器学习呢？简单点说，机器学习就是让电脑在没有明确编程的情况下具备自己学习的能力。机器学习的这个定义最初来自阿瑟·萨缪尔。年，阿瑟·萨缪尔在IBM公司研制了一个西洋跳棋程序，这个程序具有自学习能力，通过自己与自己的大量对弈，这个程序逐渐开始理解什么棋是好棋，什么是臭棋，它也知道了占据何种位置才能有更大的赢棋概率。
没过多久，这个跳棋程序的水平就超过了萨缪尔。在萨缪尔之前，人们认为计算机是一种没有得到人的指令便无法行事的机器，但是这个程序证明，机器人可以通过自我学习（而不需要人教），超过人类。
传统上，如果我们想让计算机工作，我们会给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。但机器学习不是这样，机器学习接受的不是你输入的指令，而是你输入的数据。机器学习就是利用数据训练出模型，然后再使用这个模型进行预测。
如果说大数据是新的石油，那么提炼石油就是一门新的有利可图的生意，而既然机器学习能够分析数据、建立模型，然后进行预测，那么我们没有理由不认为，它就是提炼新石油的最好工具之一。也正是因此，机器学习很快就得到了那些拥有大数据的大型商业公司的青睐：如果它真的能根据用户行为数据有效预测未来，那么，它显然就是提升公司利润和保持公司竞争力的利器。
用户多，数据就多；数据多，机器学习做出的预测模型就可能更准确，而这也就可以吸引更多的用户。这样的一种正反馈，无疑成为大型公司投入巨资拥抱机器学习的根本动力。机器学习可以应用于广泛的领域。一支球队可以通过分析历史数据，找到战胜对手的法门（有一部美国电影《点球成金》就讲述了这个故事）；亚马逊可以通过对用户行为数据的分析，为其更好地推荐图书或商品。
机器学习的应用领域可谓无处不在：它和数据库结合，就是数据挖掘；和图像处理结合，就是计算机视觉；和语音处理结合，就是语音识别；和文本处理结合，就是自然语言处理。机器学习的算法也非常多，支持向量机、回归以及深度学习所使用的神经网络，都是机器学习算法大家庭中的一员。
当下最为火爆的当然是深度学习。要想把深度学习说清楚，我们也不得不花点时间回到从前，梳理一下我们没有提及的人工智能发展史。我们在之前提到过，即便是在年的达特茅斯会议上，与会者也没有就何为人工智能形成明确的共识，不过，后来者将前人对人工智能的观点做了分类，虽然这些分类也不尽相同，但总体上有两个派别是比较清楚的：符号派和连接派。
其中，符号派是比较传统的派别，强调的是推理、规划和知识表示等问题，在这一派的眼中，既然智能是一个黑箱子，那就不要关心这个黑箱内部的构造，而只要
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