从2010年开始，以信息技术革命为基础诞生了第四次工业革命，其标志是人工智能、机器人、纳米技术、量子计算、生物技术、物联网等新技术的崛起。而其中，尤以人工智能备受关注，究其原因，是人工智能所具有的模糊人类与机器之间界限的独特特征：利用边缘计算技术使“物”具备了智慧，从而使得这个世界不再局限于只有人类会“思考”。

那人工智能这个瓶子，所装的酒到底是什么呢？希腊哲学家苏格拉底说：我唯一知道的就是自己的无知；在中国，孔子说：“吾有知乎哉，无知也！”，从中可以看出，东西方文明的两大源头，都把“智慧是无穷的”作为认知世界的应有之义。那么如今，通过有限的算力，去穷尽无限的智慧，现实中的挑战有哪些呢？

模式识别

如同人类有眼耳鼻舌身意，能观色声香味触发一样，对计算机而言，环境和客体所呈现的动态变化被称作模式，如一个微笑、一个手势、一张车牌号码等，人工智能必须通过声光、温感、位置等感知器件识别这些模式并获悉外部事件的具体参数。目前，计算机视觉、语音识别、空间感知等技术已获得长足发展，使人工智能获得了感知能力。

机器感知和交互

决策生成

决策生成是对特定业务场景下机器处理模式的封装，其核心是基于专家知识生成规则和逻辑，外部参数输入到系统后，决策机制会根据流程的设置，根据规则和逻辑触发后续处理操作。当下，诸多领域的AI芯片技术均是该模式的应用。

人类知识的封装以解放人类重复思考

学习进化

如果光有模式识别和决策生成，人工智能将停留在简单的信息复制和场景重现层面，只有具备了学习进化能力后，人工智能才能称其为人工“智能”。目前，学习进化的关键技术为人工神经网络技术。人工神经网络基于一组称为人工神经元的连接单元或节点，它们对生物大脑中的神经元进行松散建模。每个连接，就像生物大脑中的突触一样，可以向其他神经元传输信号。人工神经网络利用神经元连接的权重和神经元信号触发阀值作为日常学习对整个网络的反馈机制，从而使神经网络具有进化能力。目前，人工神经网络根据其领域和设计标的不同，有数十种模型。

达尔文进化论

思辨

如果人工智能可以学习和进化，那么它可能成为某方面的专家，但其发展的尽头是一个“知识人”。此时的人工智能能辨识出鸡蛋还是鸭蛋，但解决不了先有鸡还是先有蛋的问题，因为它缺失了主动思考和辩证分析的能力。思辨能力使人工智能的思维从科学层面上升到哲学层面，而辨析能力将会使人工智能拥有观点，而拥有观点就拥有了事实上的情感。现阶段，尚未有实践证明人工智能在这方面有所突破。

是非判断来自思考和辨析

智慧

张三觉着往东对，李四觉着往西对，这种完全冲突的观点可以被一个意识包容并认可的时候，这个意识已经上升到智慧层面，这种智慧就像我们之前说的一样，将是无穷无尽的，我们不能看透诸如一件事物是当前正确、未来错误、未来的未来又正确这种无限逻辑。当处于这种矛盾的状态时，所谓智者将会以天道为心，所作所为上升为合道的层面，人工智能在这方面还有很长的路要走。

人工智能是一个宽泛的概念，在这个概念下有诸多技术领域，目前各领域都在蓬勃发展，某几个技术领域的组合就能摧生一些崭新的智能事务，如智能驾驶、智能助理、无人机等。相信随着时间的推移，量变推动质变，人工智能将会呈现更多不一样的精彩。

以AI为中心，有很多分支领域在蓬勃发展

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