人工智能（AI，Artificial Intelligence）現(xiàn)在已經(jīng)成為一個(gè)熱詞。有些人很樂觀，認(rèn)為人工智能無所不能；有些人很悲觀，認(rèn)為人工智能會對人類社會和生活產(chǎn)生威脅。但無論從哪個(gè)角度來說，AI將在很近的未來改變?nèi)澜缫呀?jīng)成為一個(gè)共識。

僅在2018年上半年，就有數(shù)據(jù)顯示全球范圍內(nèi)AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模達(dá)到435億美元，最熱的地方并不在美國、歐洲、日本，而是在中國?。≈袊粐娜谫Y規(guī)模就達(dá)到了317億美元，占到了全球份額的72%。

而與投資極其火爆呈鮮明對照的是國內(nèi)的AI人才急缺，當(dāng)前供求比已達(dá)到1：10，缺口達(dá)500萬，也就是說10個(gè)工作崗位，只有1位AI人才，嚴(yán)重的供不應(yīng)求。

AI人才極度短缺必然導(dǎo)致其薪資水漲船高。根據(jù)各種報(bào)道，近年來AI相關(guān)專業(yè)應(yīng)屆生年薪可達(dá)50萬，優(yōu)秀畢業(yè)生甚至超過80萬，但依然是“人才難求”，而對于做出過成功項(xiàng)目的超級人才，給出百萬以上年薪的大廠也不在少數(shù)。

那么對于我們普通的AI小白來說，AI大概是怎么回事？為什么說AI能改變?nèi)澜纾緼I從哪些方面能夠改變?nèi)澜纾繛槭裁碅I人才這么受到市場追捧？AI人才是怎么煉成的？這幾個(gè)大問題一時(shí)半會可能很難說清，但是，現(xiàn)在有了一張“神器”，可以讓我們很快的了解相關(guān)知識。

有了這張“神器”

還來得及學(xué)習(xí)的AI知識的，可以找到學(xué)習(xí)的門徑，成為AI產(chǎn)業(yè)的高級人才。

來不及學(xué)習(xí)的（此處應(yīng)有一個(gè)痛苦的表情包，但是所有表情包都要版權(quán)，我們作為負(fù)責(zé)任的公號，不干那侵權(quán)的事，放段文字，大家腦補(bǔ)一下吧），可以簡單了解AI，盡快磨煉自己的核心競爭力，讓自己（在短期內(nèi)）無法被AI取代。

以上兩點(diǎn)都無法做到的（此處應(yīng)有一個(gè)更痛苦的表情包，但還是沒有，請大家再次自行腦補(bǔ)），可以被安排得明明白白，至少知道自己的崗位為什么就被AI取代了，當(dāng)個(gè)“明白鬼”…………

這張“神器”就是

“人工智能地圖”

這張圖厲害了，一圖全攬AI的歷史與未來，可以讓你了解AI的理論與應(yīng)用。

這張圖共分3個(gè)方面，9大方向、92個(gè)模塊、389個(gè)知識點(diǎn)！

今天主要說說第一個(gè)方面，AI的發(fā)展歷史。

概括地來說，AI發(fā)展至今的歷史，可以分為三段。

1、第一階段（20世紀(jì)50年代——80年代）。這一階段AI剛誕生，基于抽象數(shù)學(xué)推理的可編程數(shù)字計(jì)算機(jī)已經(jīng)出現(xiàn)，符號主義（Symbolism）快速發(fā)展，但由于很多事物不能形式化表達(dá)，建立的模型存在一定的局限性。此外，隨著計(jì)算任務(wù)的復(fù)雜性不斷加大，AI發(fā)展一度遇到瓶頸。

2、第二階段（20 世紀(jì)80 年代——90 年代末）。在這一階段，專家系統(tǒng)得到快速發(fā)展，數(shù)學(xué)模型有重大突破，但由于專家系統(tǒng)在知識獲取、推理能力等方面的不足，以及開發(fā)成本高等原因，AI的發(fā)展又一次進(jìn)入低谷期。

3、第三階段（21 世紀(jì)初——至今）。隨著大數(shù)據(jù)的積聚、理論算法的革新、計(jì)算能力的提升，AI在很多應(yīng)用領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。現(xiàn)在，AI迎來了又一個(gè)繁榮時(shí)期。

在AI發(fā)展的這60年間，涌現(xiàn)了無數(shù)的天才人物與標(biāo)志性事件，篇幅所限，小編在這里列舉一二：

艾倫·圖靈（Alan Turing，1912－1954），英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家，被稱為計(jì)算機(jī)科學(xué)之父，人工智能之父。圖靈對于人工智能的發(fā)展有諸多貢獻(xiàn)，提出了一種用于判定機(jī)器是否具有智能的試驗(yàn)方法，即圖靈測試，至今每年都有圖靈測試的比賽；此外，圖靈提出的著名的圖靈機(jī)模型為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的邏輯工作方式奠定了基礎(chǔ)；1954年，圖靈把一個(gè)泡過氰化物的蘋果咬入口中，告別世界，享年41歲，而這個(gè)被咬了一口的蘋果被認(rèn)為是蘋果公司logo的來源。

約翰·麥卡錫（John McCarthy，1927－2011），斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室主任，他在1956年的達(dá)特茅斯會議上第一次提出了“人工智能”這個(gè)概念。

馬爾文·明斯基（Marvin Minsky，1927-2017），曾經(jīng)影響人工智能和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界幾十年的爭議性天才人物，他是首批機(jī)械人手臂、世界上首位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器Snare、世界上最早能夠模擬人類活動(dòng)的機(jī)器人Robot C的創(chuàng)建者。

亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel，1901–1990），IBM先驅(qū)研究員，他在1959年提出了“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念，機(jī)器學(xué)習(xí)將傳統(tǒng)的制造智能演化為通過學(xué)習(xí)能力來獲取智能，推動(dòng)人工智能進(jìn)入了第一次繁榮期。

赫伯特·西蒙（Herbert Simon，1916~2001），他與另外兩位學(xué)者在1956年成功開發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”（logic Theorist）)，從而使機(jī)器邁出了邏輯推理的第一步。他也是至今世界上唯一的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域最高獎(jiǎng)——圖靈獎(jiǎng)（1975年）與經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域最高獎(jiǎng)——諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)（1978年）雙料獲得者。

深藍(lán)（Deep Blue），IBM公司生產(chǎn)的一臺超級國際象棋電腦，1997年，它擊敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫。

阿爾法圍棋（AlphaGo），由谷歌（Google）旗下DeepMind公司開發(fā)，2017年，它擊敗了圍棋世界冠軍柯潔。

2016 年以來，美國、英國、法國、德國、中國等國家紛紛發(fā)表了各自國家的“人工智能發(fā)展戰(zhàn)略”，將人工智能提高到了國家競爭戰(zhàn)略的高度！

這張神器剛一面市，就已經(jīng)“洛陽紙貴”，同時(shí)有八位業(yè)內(nèi)大咖鼎力推薦！

（此處是周星馳《唐伯虎點(diǎn)秋香》片中“八位一起，何其壯觀”截圖，大家腦補(bǔ)~~~）