人工智能研究的历史将近60年，在这几年人工智能的发展的快速推进，其中在以下三个方面已经取得了突破。 一是廉价的并行计算。要辨认某个口语词汇，需要听到所有音素以及它们之间的关系；要识别某张图片，需要看到所有像素以及它们之间的关系。执行这种深度并行任务，需要建立一个神经网络。 2009年，吴恩达（现任百度首席科学家）和斯坦福大学的一个研究团队，发现用于电子游戏的GPU芯片，可以并行运行神经网络。吴恩达开发的人工神经网络，看一周相关视频，就能自主学会识别哪些是关于猫的视频。如今，在GPU集群上运行神经网络，已成人工智能的一项常规技术。 二是大数据。海量数据的收集，为人工智能提供了训练的条件。吴恩达说，建设人工智能，就像造一艘火箭飞船，需要一个巨大的引擎和许多燃料。飞船的引擎是各种学习型算法，燃料正是提供给这些算法的大量数据。 第三大突破，当然就是更好的算法。先是识别一只眼睛，下一个层级是将双眼归在一组，再下一个层级是把双眼和鼻子关联在一起。识别一张人脸，需要叠加多达15个层级，每个层级可能都是百万的节点。杰夫・辛顿的深度学习算法，成为当下所有人工智能产品的组成部分 赶看网 http://www.gankan.cn