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　　愛因斯坦說過：“我從不想未來，它來得太快。”
　　當前全球科技革命和產業(yè)變革方興未艾，科技創(chuàng)新深度融合、廣泛滲透到人類社會的各個方面，成為重塑世界格局、創(chuàng)造人類未來的主導力量。
　　回顧2016年科技熱點，量子通信與量子計算機備受關注、石墨烯材料展現誘人前景，虛擬現實（VR）成為主流，人機共融的智能制造與智能材料將催生產業(yè)重大變革。物聯網、大數據、人工智能將使人類進入新的階段，人類也即將迎來前所未有的自我更迭和自我顛覆。
　　拿出其中一點，我們來談一談智能化科技。說到人工智能（AI），它的定義一直很寬泛。約翰·麥卡錫(John McCarthy)最早在1956年的達特矛斯會議(Dartmouth Conference)上提出：人工智能就是要讓機器的行為看起來像是人所表現出的智能行為一樣。但隨著目前智能化科技的發(fā)展，人工智能已經上升到人造機器在行為和思想決策上所表現出來的智能性。因而AI可以被分為兩類：
　　1）可以實現推理和解決問題的強人工智能機器，它們被認為是有知覺、有自我意識的；
　　2）不具備推理和解決問題能力的弱人工智能機器，即沒有自主意識。
　　舉個例子來說，微軟小冰，iPhone的語音助理Siri，以及以4：1戰(zhàn)勝李世石的AlphaGo都是典型的弱人智能，它們都不是真正的在猜你心里想什么，而是表現出像在思考的樣子，他們的決定不是通過自我意識而是大數據分析驅動下的結果。目前主流科研均集中在弱人工智能上，并已在這一研究領域取得可觀的成就。強人工智能只出現在電影里，例如復仇者聯盟里的幻世和奧創(chuàng)。

　　另外，談到人工智能，不得不提到機器學習和深度學習。簡單來說三者的關系就是：人工智能是結果，機器學習是實現人工智能的一種方式，而深度學習是一種實現機器學習的技術。
　　機器學習最基礎的是運用算法來分析數據，從中學習測定或預測現實世界的某些事。所以不是手動編碼帶有特定指令設定的軟件程序來完成某個特殊任務，而是使用大量的數據和算法來“訓練”機器，賦予它學習如何執(zhí)行任務的能力。例如AlphaGo在跟李世石下棋之前，已經集中學習了半年，谷歌給其輸入了3000萬步人類圍棋大師的走法，讓其自我對弈3000萬局，積累勝負經驗，同時它還要在自我對弈的訓練中形成全局觀，不斷訓練。

　　而深度學習的本質是各種神經網絡，從最早最簡單的感知機，再到多層神經網絡，再到現在很火的CNN、RNN，其目的都是構建一個合適的深度神經網絡結構，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策，讓機器有能力“自己思考”。
　　目前人工智能已經被應用于許多領域，形態(tài)各異，功能多元，完美融合智能家居、可穿戴設備、智能醫(yī)療、機器人、3D打印、智能汽車等諸多科技前沿領域，體現科技自身帶來的發(fā)展魅力。

　　1）超級工廠：為提高工廠制造效率，提高產品產量以及降低成本，生產廠家正逐步用智能機器人代替人工作業(yè)。根據外界條件的變化，智能工業(yè)機器人在一定范圍內自行修改程序，只不過修改程序的原則由人預先規(guī)定。這種智能機器人已擁有一定的智能，雖然還沒有自動規(guī)劃能力，但這種初級智能機器人也開始走向成熟，達到實用水平。通過不斷完善，機器人的超級工廠不久就會展現其強大的制造效率。

　　2）自動駕駛：在剛剛結束的2016世界機器人大會中，超級跑車引入自動駕駛，極其搶眼。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

　　3）智能家居：以智能機器人為核心的新一代智能家居設備已經開始走進更多人的生活當中。隨著近年來控制技術、傳感技術以及移動機器人技術等技術的迅速發(fā)展,智能清潔機器人控制系統(tǒng)的研究和開發(fā)已具備了堅實的基礎和良好的發(fā)展前景。

　　隨著人工智能的快速發(fā)展，很多人對機器人的學習能力表示擔憂，比爾蓋茨和霍金都曾發(fā)出“人工智能威脅論”的觀點。可是，正如扎克伯格所說“我們現在擔憂人工智能的安全性，就如同兩百年前擔心要是以后有飛機了飛機墜毀怎么辦一樣。如果我們總是過度擔心安全性，我們就不可能造出飛機。不管怎么樣，我們要先造出飛機，再擔心飛機的安全性”。人工智能的終極目標是服務人類，而不是取代人類。人機交互將是人類與機器相處的終極之道。