如果从1956年达特茅斯会议算起，现代人工智能的发展已经走过了63年的时光，比一个甲子还长。其间，冷热交替的状态不可能不留给社会以深刻的印象；展望未来，继续出现起伏变化的局面同样也将是摆脱不掉的“规律”。然而，理论的发展、技术的积累、市场的包容和需求的渴望，的确让我们在当下迎来了人工智能又一轮蓬勃发展的新机遇。如何把握住其中的机会乘势而为顺势而上，这是必须认真对待的现实问题。
尽管对智能等相关问题的认识还有待完善和深化，但对于人与社会发展来说，“智能”问题处在本源（原）及终极之地位是毋庸置疑的。如果不具有相对更高的智能，人类不可能成为自然界的“主宰”，如果人类不继续提升智能水平，也不可能把捍卫这个主宰者地位的追求进行到底。人类社会文明进步的一大标志是机器的出现，一方面宣告了人类智能的发展进入到了一个新的阶段，另一方面也极大提升了人类的能力，最主要的是人的体力和体能得到了增强。能否再进一步，让人的脑力和智能也得到增强？
历史上，帕斯卡（Blaise Pascal）在十七世纪发明加法器就是希望能用机器更快更不易出错地进行税务方面的计算，这样做至少首先能为他的父亲排忧解难。几乎是同一时代的人，莱布尼兹（Gottfried Wilhelm Leibniz）比帕斯卡思考的更深刻，他信仰大量的人类推理可以归约为某类运算。为此，提出了建立万能符号语言和演算推理器的宏伟计划。他认为，精炼人类推理的唯一方式是使它同数学一样实实在在，进而能使人们一眼找出推理中的错误，在出现争议的时候可以简单而平静地说：让我们坐下来计算一下，看看谁是正确的。
先哲们的发明和梦想回答了机器可以增强人的智能之问题。这个回答影响到了二十世纪甚至今天、影响到了图灵（Alan Turing）等新一代科学家的成长、影响到了计算机的诞生。伟大的图灵不但发表了图灵机的想法，为计算机的出现创立了理论模型，还预言人类创造出具有真正智能的机器是完全有可能的，他为此提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么就可以认定这台机器具有智能。因此，人工智能能有今天，是传承和创新相结合的必然结果。
然而，我们也必须实事求是地讲，支撑人工智能大踏步发展的理论体系目前还没有完全建立起来。2011年因创立贝叶斯网络之贡献而获图灵奖的人工智能科学家朱迪·颇尔（Judea Pearl）就不断地告诫：人们在认识和处理智能推理中的因果关系上，仍然有许多挑战问题需要面对。另一方面，从技术层面来看，含卷积神经元网络的深度学习方法的大放异彩，不但让人们领略到了机器识别图像、机器在棋类上绝杀人类的惊人成果，也点燃了人们对人工智能更广领域抱有憧憬的激情。例如，从技术成熟程度来看，要不了几年，随身可携带的翻译器就可以解脱不同母语人群之间的交流苦恼。
人工智能现在受到了广泛的社会关注，这是好事，也是社会和技术不断进步的标志。从研究者的角度看，人工智能是什么？是计算机科学、心理学、哲学、数学、物理学、工程学？可以说，也是，也不是！人工智能是综合学科，是交叉学科！所有领域的科学家和研究及技术人员都能从中找到自己感兴趣的问题，都能在其中发挥出自己的作用。
和许多技术概念一样，人工智能要真正发挥出造福人类的效益，也将遵循着从理论到技术到产品及系统，从而走入社会的演化路径。由于支撑人工智能发展的理论体系还在建立和完善之中，技术的提升还需要不断迭代更新，因此，产品、服务及系统的投放必然要经受不断的检验和考验。这些都告诫我们，人工智能的产业化问题同样要面临着多方面的挑战。
对人工智能包括人工智能产业化发展的认识需要有质疑的眼光，更需要有包容的态度。质疑不是否定，是要把问题想得更清楚更全面，把风险降低到更小的程度；而包容将有助于试错和探索。人工智能尽管还有许多挑战，但它绝对是非常值得期待的事业！（来源：中关村杂志）