人工智能有很多種專業冗長、不明覺厲的定義。簡單的說，人工智能就是使用機器模擬人類智能的技術。更形象一點，人工智能是使機器像人類一樣能看、能聽、能想、能說、能動的技術。
首先，我們講人工智能在語音方面的突破，人工智能在語音識別，語音合成上面最近都取得了非常矚目的結果。2016年10月份由微軟美國研究院發布的一個語音識別的最新結果實現了錯誤率為5.9%的新突破，這是第一次用人工智能技術取得了跟人類似的語音識別的錯誤率。
其次，在圖像方面，人工智能也有很多長足的進步，比如圖像識別的ImageNet比賽，用計算機去識別數據集中1000個類別的圖像。在2015年，來自微軟亞洲研究院的技術——ResNet，獲得了2015年ImageNet的冠軍，錯誤率是3.5%，而人的錯誤率大概是5.1%。所以可看出在特定領域、特定類別下，其實計算機在圖像識別上的能力已經超過了人的水平。
除了語音和圖像以外，其實人工智能在自然語言上面也取得了很大的進展。左邊這張圖描述了各大公司都在不斷地提高各自語音機器翻譯的水準和技術，右邊這張圖展示的是去年12月微軟發布了Microsoft Translator的一個新功能，它支持50多種語言，可以實現多個人多種語言的實時翻譯，比如大家每個人可能來自不同的國家，只要拿著手機用這個APP我們就可以互相交流。你說一句話或者輸入文字，對方聽到/看到的就是他的母語。
前面說的這些語音、圖像、語言，聽起來還都是一些感知方面的東西。大家也知道，最近這段時間，人工智能在一些傳統我們認為可能很難由機器來取得成功的領域也獲得了突破。比如人工智能打游戲和參加棋牌類比賽。
大家都知道AlphaGo非?；穑褂昧松疃仍鰪妼W習的技術，經過了非常長的訓練時間，引用了大量數據做self-play，最終是以壓倒性的優勢，4：1戰勝了當時的世界冠軍李世石。在去年的IJCAI上面，AlphaGo主要的開發人員做了一個keynote，說自戰勝了李世石之后，AlphaGo并沒有停下腳步，因為它是一個self-play的過程，可以繼續訓練，只要給他足夠的運算時間和樣例，它就可以不斷地去訓練。所以也能理解為什么今年年初Master重新回到大家視野里，可以對圍棋高手60連勝，因為這個差距太大了。
這些事情都是以前人們覺得人工智能不可以去企及的領域。但正是因為這些計算機科學家、人工智能科學家不斷地去模仿人的決策過程，比如他們訓練了value network，訓練了policy network，就是怎么樣根據現在的棋局去評估勝率，去決定下一步該走什么子，而不是走簡單的窮舉，用這些value network來對搜索樹進行有效的剪枝，從而在有限的時間內完成一個非常有意義的探索，所有這些都是人工智能技術取得的本質的進展，讓我們看到了一些不一樣的結果。
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