谷歌不僅是一個搜索引擎公司，也是全球最大的科技公司。最近幾年，谷歌在壓了極大砝碼的人工智能領域，不斷迎來新高潮。谷歌在人工智能技術上的這些大跨步，如果仔細分析，谷歌在人工智能上的成功其實是由一個個細分領域的小進步累積索起來的。那人工智能這塊大蛋糕又分為哪些小領域呢？
計算機是實現人工智能的基礎
最近一輪的人工智能浪潮開始於2012年，當時深度置信網絡（深度學習）的出現，在很多領域徹底席捲了傳統的機器學習算法，例如在計算機視覺領域，當時參加ImageNet大賽的第一名使用的就是深度學習算法，並且領先於第二名16個百分點的準確度。這幾乎意味著，計算機的分類能力已經超過了人類。
在這個過程中，我們可以看到，人工智能的實現首先依賴於算法的改進，在當前這個數據量急劇擴大的時代，誰能更充分地利用數據，誰就能獲得下一輪產業革命的先機，其次呢，算力也是同樣的重要，數據越大，就越需要強大的計算能力，深度學習算法嚴重依賴於強大的並行計算能力，就是我們日常所說的顯卡，如果你去看Nvida的股票，你就會發現，這家專注於生產顯卡的公司，一路股票暴漲，一天也沒有停過。相對於幾年前，幾乎翻了5-7倍。
所以說，人工智能實現主要是算法和算力，以及數據！而這些資源都集中分佈在計算機行業中。顯而易見，是計算機行業孕育了人工智能。
但計算機不等於人工智能
對於計算機的同行來說，我們一般不好意思說自己是研究人工智能的。畢竟人工智能這個詞彙太大了，涵蓋了幾乎是大多數理工科專業，可以說，人工智能的成功，離不開所有行業的共同努力。當然，計算機技術在人工智能的實現中扮演了最重要的角色，但是如果把別人的努力，都統統拉到自己頭上，我想計算機同行應該也會不好意思的。
所以每一個有良知的計算機同行，都不會說自己是研究人工智能的。如果你遇到了一個人，他張口閉口都是人工智能，我們在研究AI不啦不啦的。那麼，他說的話你最好都別信，他最擅長的就是騙投資人的錢了。
當然，如果一個研究智能硬件的、一個研究深度學習的、一個研究自然語言處理、一個研究電氣工程與機械的、再加上一群機器學習算法工程師，他們說他們是搞人工智能的，我建議他們說的話，你不僅要全信，還要認真記下來，這群呆萌的工程師都是大大的老實人，而且，他們確實代表了人工智能的主要研究方向。
人工智能從從方向上來說，就包含硬件和軟件。分別給這兩個兒子取名為，智能硬件和智能軟件。但由於實現智能軟件主要依靠傳統的機器學習算法和深度學習算法，所以，就把智能軟件等同於機器學習+深度學習了。
人工智能有哪些研究領域？
如果你想聽到類似黑客帝國，星球大戰級別的人工智能產品，我覺得您還是去M78星雲吧，畢竟這裡是地球，我們所能創造出來的人工智能產品，都是有能力上限的。您要的宇宙級智能設備，我們暫時還做不出來。所以這裡說的，都是看起來沒有那麼高大上，但實際上非常有效，有用的領域。它們可以直接應用在某一個方向，令那些行業的效率大大提高。
德國一直在提工業4.0，中國一直在說“中國製造2025”，其實說的潛臺詞，就是在現有製造業基礎上加入智能化的技術，令更多的重複性勞動崗位能夠有效被機器替代；同時利用成熟的智能化技術，進軍高精尖製造行業，例如汽車發動機等等。這些應用都需要智能化的機械設備，說的通俗一點就是需要“靈性”，讓機器也可以能聽能看能讀會說。
所以，從這個視角看，人工智能的主要研究方向有以下幾個方面。
計算機視覺：計算機視覺就是計算機“看“的能力，現在很多重複性的製造業崗位之所以不能缺人，不能實現自動化的最主要原因，就是機器啥也看不到，相當於一個瞎子，但是呢這個瞎子又不怕疼，不怕累，人類就用自己眼睛去看，用自己的雙手，手把手得帶著這個瞎子，做各種各樣的零件，但是如果這個瞎子自己能看到這個世界呢，那他就知道自己的手該往哪裡放了，該在哪裡用力了。
舉個例子，生活中最常見的挖掘機。如果要挖一堆土，顯然是，人在操作機械臂，相當於人拿著手帶著機械臂挖土，但是機械臂一旦可以看到土在哪裡了，他自己就可以伸手去挖，這時候就沒有人類什麼事了，我們需要做的就是告訴他：挖土去！屆時，中國不再有藍翔，是不是很可怕。計算機視覺得魅力，就在於，它使機器真正能看到這個世界。
自然語言處理：這個領域主要研究的是“人話”，對！就是人說的話！我們稱之為自然語言，這個領域的目標就是建立機器與人之間的對話通道，讓機器也可以理解人類的表達，進而作出回應。
那麼，一旦機器學會了說話，一切需要通過說話來解決問題的崗位都會被替代掉。例如：目前已經廣泛應用的人工客服和電話銷售，如果有一天你接到了一個溫柔的聲音，對你進行銷售，那麼十有八九，這個聲音是機器做出來的，而不是真人。僱傭真人的成本越來越高，而買一臺計算機服務器，只需要不到一萬。
知識圖譜：知識圖譜是把專業領域的知識，做成一個圖譜，例如醫療領域，如果把所有的醫生的經驗都彙集到一起，將會形成一個強大的醫療系統，這個系統對於什麼樣的疾病，都會區尋找對應的專業知識，並對患者做出回覆。這樣的產品，實際上已經出現了，去年的，清華大學的醫療系統，參加了當年的醫療資格證考試，並且超過了96%的學生。
作為一個人工智能從業者，很希望能把人工智能的各種應用都寫出來，讓更多領域的從業者參與到這場人工智能變革中來，更多的知識，會在我的後續文章裡繼續分享。如果想學習深度學習機器學習技術，歡迎上車，小編每天都會分享技術總結！
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