人工智能的起源与三次发展浪潮
讲到人工智能，我们首先要追本溯源，看一下人工智能是怎么起源的?“人工智能”这一名词的诞生并不是很久，由四位图灵奖得主、信息论创始人和一位诺贝尔奖得主，于1956年在美国Dartmouth会议上，一起将人工智能的名词定义出来。
应该说人工智能发展的这60年，起起伏伏，经历了三次的浪潮。自从Dartmouth会议以后，人们陆续发明了第一款的感知神经网络软件和聊天软件，证明了数学定理，那个时候大家都惊呼“人工智能来了，再过十年机器要超越人类了”。不过，很快到了70年代后期，人们发现过去的理论和模型，只能解决一些非常简单的问题，很快人工智能进入了第一次的冬天。
随着1982年Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，大家发现人工智能的春天又来了。80年代又兴起一拨人工智能的热潮，包括语音识别、语音翻译计划，以及日本提出的第五代计算机。不过，到了90年代后期，人们发现这种东西离我们的实际生活还很遥远。大家都有印象IBM在90年代的时候提出了一款语音听写的软件叫IBM Viavoice，在演示当中效果不错，但是真正用的时候却很难使用。因此，在2000年左右第二次人工智能的浪潮又破灭了。接下来是第三次人工智能的浪潮，随着2006年Hinton提出的深度学习的技术，以及在图像、语音识别以及其他领域内取得的一些成功。大家认为经过了两次起伏，人工智能开始进入了真正爆发的前夜。
工业界人工智能成功过的三大法宝
人工智能在第三次最近十年浪潮中，工业界取得了一些进步的成果。首当其推深度神经网络，其模型和算法和传统的方法是有本质的不同，虽然它与我们人类的神经网络相比，还有很多不足，但是确实在架构和描述方面有其强大之处;其次，大数据。随着移动互联网的迅猛发展，数据每天都是以指数级增加，通过手机和微信等，人们可以随时随地把视觉、听觉上的这些数据轻松地传到网上，汇聚起来形成大数据;第三，涟漪效应。随着移动互联网的发展，各种软件、各种设备接触用户的门槛极大地降低了。例如，当一款新的APP找到第一批用户时，他们使用的行为和记录就被后台记录下来了，开发者再对这种行为和记录进行迭代的改进，当再把APP投向第二批用户的时候，软件行为已经比第一代提升了，这就是涟漪效应。随着迭代的波浪越来越大的时候，软件会变得更加好用、更加智能。
涟漪效应推动语音辨识与图片识别发展
语音识别实用化得益于“涟漪效应”。讯飞的语音识别2010年推出的时候，坦白说它的识别率只有60%左右水平，刚开始大家都觉得很难用，但是有一批尝鲜的用户。随着技术的迭代、更新，以及数据持续的迭代，如今讯飞语音识别率已经达到了95%以上的水平，达到完全实用的状态。图片识别也同样如此，在ImageNet图像识别任务中，2012年的时候错误率高达26.2%，但是到2015年底已经降到了3.57%。基本上可以说这个技术使得我们只要通过一个摄像头，就能将家中的各种物体很轻易地分辨出来。
除此以外，随着这两年的深度的学习的热潮越来越大的时候，各行各业中各种应用都铺面而来。最近最有影响力的当属3月15日谷歌机器人AlphaGO四比一战胜了围棋世界冠军李世石。AlphaGO也是利用深度学习模型，对局势做了评估，并收藏了3000万盘棋谱的特性，最后形成综合方案。从而在围棋这一规则相对比较固定的项目上，达到人类最顶尖的水平。回顾了这么多人工智能的进展和浪潮，回过头想一下，我们所做的人工智能还是从1到N这样的事情，即“弱人工智能”。
语音和语言为入口的认知革命
那什么是“强人工智能”?实际上，计算机什么时候能够自动从互联网上无监督地汲取知识，进行学习甚至是思维，才可以称为“强人工智能”。如果我们想要做“强人工智能”的突破，可以从哪些地方得到启示?人类从200万年前发展到如今经历了农业革命、工业革命、信息革命，但实际上在此之前还有一次很关键的革命——认知革命。大约7万年以前，有一种人发生了突破性的变化，使得整个进化和迭代的周期加快，产生认知革命的原因就是7万年以前的这些人突然会说话了，发明了语言。语言的广泛使用，可以表达非常复杂的信息;有了语言以后就可以反馈社会的信息，可以组织和形成更有凝聚力，更大的团体;语言可以传递一些虚构的或者是抽象的概念，有了这样的概念，大量的陌生人就可以进行合作、进行创新，这就是语言的重要性。
反过头来，如果机器想要从“弱的人工智能”变成“强的人工智能”怎么办?我们也需要一场认知革命。因为大量的知识和技能都被记载在人类的语言、文字、知识库、网络和各种说明书中。人工智能想要突破，实现更长度的进化，也需要认知革命，把这些知识学习起来。
突破人工智能认知技能发展
如今业界基本上将人工智能分成三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能，计算智能就是计算机与人类比存储、比记忆，在此方面已经远远超过人类了。不过，在感知层面，计算机在语音识别、图象识别的方面，让计算机真正能理解、会思考、进行自我学习，还是很欠缺的。科大讯飞在2014年8月20日，发布了讯飞超脑的计划，现在从要能听会说，能理解会思考。语音不仅通过传感器和算法来感知世界，而且我们要能真正理解用户的一些需求、行为和语言，再进行认知。认知智能其实不简简单单做一些基础性工作，发现人在认识这个世界的时候，其实感知和认知是组合在一起的。当我们耳朵去听一些话的时候，除了听脑海中在运算，理解话中的意思，同时我们的认知技能也在发展，反过来又能推动像语音识别基础任务的进步提升。
IT产业从上世纪60年代到现在经历了五次浪潮，我们已经进入了万物互联的时代，在无屏、移动、远场状态下，以语音为主，键盘、触摸等为辅的人机交互时代正在到来。为此，科大讯飞在2015年12月21日正式发布了AIUI的人机交互界面，来定义了这样的一个万物互联时代的人机交互的标准。其目的是让人和机器交互更加地自然和便捷。可以实现一键获取，用形态丰富的麦克风阵列来进行试音，进行很轻松的SDK的计算开发，然后在云端做深度的适配，做专署的贴心的服务，最终让智能家居都能够和人互动起来。
用人工智能一起来改变世界
基于这样的技术，我们搭建了人工智能开发平台，可以看到我们的合作伙伴和服务量都有非常迅猛地增长。这次浪潮中人工智能的到来比想象中要来得更快。麦肯锡研究报告显示，现在45%的活动可以当前技术实现自动化，不仅底薪工作甚至高薪工作中相当一部分的日常活动会被自动化。或许再过三五年，可能真的很多行业都可以通过人工智能技术进行一次升级。日本软银公司总裁孙正义定义了复活方程式，即“生产性×劳动人口=竞争力”。众所周知，中国经过30多年的计划生育，劳动人口呈现下降的趋势，那未来怎么办?如果保住竞争力，其实要让更多的机器参与进来，来提高我们的生产总量。“未来的产业机器人将决定GDP的全球排名”这绝不是一句空话。我们的愿景就是与大家一起，用人工智能一起来改变世界，来提高我们的国家竞争力。
