人的目的是什么？
这是一个很有意思的问题，我们从哪里来？我们要到哪里去？我是谁？我们特有的自觉意识，不可停滞的自省，还有凌乱不堪的意识流。在我们闲暇的时候总会催生这样的问题。我们总是不断地追寻答案。
让我们从一个简单的问题开始:你想从事什么职业？
对于今天的我们，工业化极大的拓展了我们的生存空间，我们理所当然地认为，我们应该是科学家，歌手演员，会计师，建筑师，职业运动员，摄影师，作家等等。当然我们忽略了一个极其重要的前提：那就是我们身处一个高度工业化的社会。
想象一下200年前的我们的父辈，同样的问题，他们会怎么回答？大部分人没有职业的概念，从落地的时候，就决定了一生要做的事。20世纪初，化肥出现，从此农奴翻身把歌唱，我们才有了养活自己的能力，在此之前，社会中的绝大人口都从事与农业相关的工作，简单的说，都是农民。
两次工业革命给我们带来了巨大的改变，在机器的帮助下，我们极大的拓宽了生活的维度，也诞生了许多的新颖的职业，在100年的时间内，现在只有极少的人从事农业工作的便可以养活我们所有人。
与百年前相同，我们如今也处在一个急剧变革的时代，这个时代所汇聚的体量与涉及范围，造成的影响是所有的时代所不可比拟的。我们不得不借助更多的帮助来完成这次革新升级。
人工智能，或者说人工智能化，跟确切的说：知化（cognifying）。这个词，我第一见到是来自凯文凯利的新书《必然》，意为赋予事物认知的能力。
事实上，人工智能的定义很模糊，到底什么程度的产品算是具备了人工智能？从第一个打败了国际象棋大师卡帕斯基的“深蓝”，到最近战胜了李世石的AlphaGo。我们在人工智能领域取得了突破性的成就，但是这些都不算真正的人工智能。
人工智能是什么样的？首先我们要明白一点，我们特有的自我意识，自省，喜怒哀乐以及我们推崇的科学方法，都只是智能的一种表现，是从人类的角度出发。而人工智能，可能是完全不同于我们的另一种智能存在。
其实，人类的智能有很多缺陷，比如，不善于储存，整理，计算，所以，我们设计出了各种各样的产品来帮助我们，从最初的纸笔，到现在的电子计算机。比如，不够专心，精细，我们需要借助机器完成生产制造，电子芯片的生产就是个例子。这些都只是一部分，让我们深入生活来看看，一些具备人工智能潜力的服务与产品。当我们想了解一种事物，最常做的一件事就是打开网页，去goole，百度。Goole一天要处理上百亿次的信息数据，在千万兆的字节找寻答案。现在它甚至能为一张照片写下准确的说明。亚马逊的云计算，可随时为需求者提供廉价的，可靠的，工业级的计算服务，然而除了闪现在你眼前的短暂时刻，它毫无踪迹。它们无处不在联系着过去和未来，联系着我们所在的世界，而又是那么的不易查询，我们赋予它们不断的革新，升级的能力，然后利用它来为我们解决各种各样单调的杂活，我们很难说它到底在哪里，它仿佛无处不在，它联系了几十亿人的大脑，数万兆晶体管，数百艾字节的生活数据和整个人类文明！它联系着我们的过去与现在（我们可以通过网络轻易的获取，所有我们已知的信息，查询监控，实时的，曾经的）不久，它也将深深的与我们的未来相连。
我很喜欢书上一段关于网络的描述，它像电一样，成为一种低水平的持续性存在，它无处不在，永远开启，暗藏不现。或许这也是未来，人工智能的模样，一种不同于人类智能的另一种智能形式。
这些年，人工智能领域产生了突破性的进展，一个重要的方面来自于“深度算法”，人类的思考是一种并行的过程，我们脑中数百亿的神经元同时激发，交流计算，建立神经网络。但是对于计算机来说，并行处理一直是一道难以突破的屏障。
其实，十多年前，就埋下了变革的伏笔，图形处理器（graphicsprocessing unit）以及GPU的新型芯片为了满足电子游戏中大量视觉并行处理的需求而被设计，09年的时候，Amdrew Ng和斯坦福大学的研究团队意识到GPU芯片可以运行神经网络。凯文凯利称赞道，这项发现让神经网络节点之间拥有了上亿的链接，开启了神经网络新的可能。
而最近较为火热的“深度学习”，是程序员们的伟大创造，其关键在于将神经网络组成叠层，一组数位被发现触发，这个识别结果就会被移到下一个叠层做进一步解析，将识别的有意义的数据块传递到下一叠层并进行相关关联，有时候这种叠层会多达十几个。06年，来自多伦多大学的Geoff Hintion将这种算法进行了优化，它能对各个层的数据结果进行数学上的优化，从而加快了进一步叠层的学习速度。数年后，深度学习算法被移植到GPU集群上，速度有了大幅度的提升。深度学习代码本身不产生任何复杂逻辑，但他是当下所有人工智能的基本组成部分，像超级计算机-沃森，AlphaGo等等。
不得不承认我们的世界正在进入一个知化的时代，为事物注入人工智能，将是未来科技的发展方向，想象一下，从你的汽车（这或许马上就会实现）到你的家具，社会上的一切，我们生活的方方面面将被充满智慧的，专业的，人工智能机器所包围，服务。
有人会担心，人工智能会抢了我们的工作，就像200年前，机器抢走了我们的工作，这种担心完全是多余的，20年以后，改变世界的技术还没有出现。50年后，最普遍，最赚钱的职业还没有诞生，就好比我们这个时代的计算机工程师。
科技在未来将前所未有地拓宽我们生活的维度，那将是一个完全地颠覆我们已有认知的世界，充满挑战与机遇的世界。
