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一场AlphaGo大战李世石的世纪之战把人工智能重新推向了巅峰。而事实上，这样的盛况在历史上已经出现过几次了。
“人工智能自1943年诞生之日起，一直起起伏伏，每隔10~15年，就会有一个重要的事件出现，随后引发一阵热潮”，北京大学数学学院信息科学系教授林作铨在被问到人工智能是否有元年、奇点的问题时这么回答。
作为一个在人工智能领域已经做了30年研究的资深专家，林作铨的观点可能会打击一部分的信心，然而这就是事实。就他所做的研究，以及看到的业内理论层面的研究，这些年可以说并没有实质性的突破，今天所谈的深度学习方法及算法几十年前就在用，所不同的也仅是如今的计算力（硬件层）远超过去，所以今天可以训练围棋，上一个阶段还只是国际象棋。
以上算是业界对通用人工智能或者强人工智能当下及未来的判断，要实现这个确实很难。但这并不妨碍人工智能去逐步地改变我们的生活、工作方式。就像大规模机器学习专家王益在日前由百分点集团与北京大学携手举办的“2016百分点数据与价值国际论坛”上所表达的，每个人对于人工智能的定义都不相同，论通用人工智能，现在的技术水平确实还差的很远，不过如果细化到每一个细分领域，人工智能其实已经为我们带来了很多变化。
超越人还遥遥无期 多想想怎么利用人工智能改变当下吧
大规模机器学习专家王益
比如AlphaGo，再比如人工智能现在已经取代了很多人的工作。十五年前，我们找资料要到图书馆，但是现在我们都用谷歌、百度搜索，图书管理员很多已经被搜索引擎弄下岗了；十五年前，我们买衣服去动物园服批发市场，去各种专卖店，我们进去之后会有服装售货员，上来帮我们推荐什么样的衣服合适，今天也已经有很多下岗了，淘宝的推荐系统，已经取代了服装售货员；原来我们要去贷款，要到银行去，我说贷款五千块钱会被人踢出来的，还他的利息不够他那个专员跟我聊半个小时，现在我们在网络上P2P贷款，人工智能可能帮助任何一个只要贷50块钱的贷款者，找到有五毛钱利息就愿意去投资的投资者，所以银行业现在面临着互联网金融极大的冲击。
不得不说，所有这些都是人工智能所取得的成绩，它听起来可能还不足够伟大，但却实际。不过话说回来，谈人工智能、深度学习不能空谈，它离不开数据、硬件技术及理论研究等多方面的支撑，林作铨所主要做的是理论层面的研究，前文也提到了硬件层面的突飞猛进。除此之外，人工智能再一次被点燃还有一个重要因素就是数据的大爆发，过去从没有一个时期的数据像今天这样爆炸式的增长。
这其中的逻辑关系是，智能是通过学习实现的，就像人一样，我们是从历史行为中总结经验，而人工智能是从大量的数据中学习、挖掘知识。百分点认为智能起码能在自身所专注的领域去学习一些经验和智慧。如果从这个角度来看，百分点最早做的个性化推荐，现在做的个性化引擎，其实都是智能化系统的一种，百分点集团研发总监苏海波强调说，人工智能未来并不能取代人，更多是在定义好的场景中，帮助人更好的生活。
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百分点集团研发总监苏海波
因此，从这个角度看，过去人工智能发展缓慢的因素除了计算能力差外，数据量也是一个短板。关于数据如何多这里就不再赘述了，基本上你今天所进行的每一项活动只要你愿意，都能被记录下来，这都是数据。所以数据的产生其实并不是人们、企业或者做研究的人最关心的。他们最关心的还是如何把这些数据利用起来，真正发挥其应有的价值（其实也就是今天热炒的大数据技术所做的事情），让其帮助人工智能更快、更好地演进。
对此，苏海波认为，大数据技术的发展对于人工智能的发展确实是一种推动。尽管离通用人工智能的目标还远，但是他们现在看到了越来越多的利用人工智能技术改善细分应用场景的实例，这其中就包括前文所谈到的淘宝推荐、图书馆管理员、互联网金融等。
虽然这些人工智能的应用还不尽完善，比如淘宝所推荐的很多时候并不是你想要的，但用发展的眼光看，技术的精进总是有一个过程，这正是像百分点这样的公司正在研究的课题。在采访中，苏海波讲述了他现在所看到的一些大数据应用实际情况，一部分技术实力比较强的企业，大多已经在大数据方面有所涉猎、甚至走的比较远，但更多的是还IT系统还不够完善，基本的数据采集和整合还没搞清楚的。“百分点要做的就是帮助这些传统企业，帮助他们真正去拥有大数据这方面的能力”，苏海波表示。