是什么让 AI 时代真正到来
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AI 已经在众多领域带来了革新，取代了众多人类的工作，改变未来学生必须具备的技能——这都是怎么发生的？为了更好地理解 AI 时代，我们先简单梳理一下 AI 的基本概念，然后看看推动 AI 时代到来的六大因子。
什么是 AI？
AI 大致可以分为三大类：
- 弱人工智能：能够解决某一具体的问题，例如搜索引擎、Siri 或者机器人顾问。
- 强人工智能：与人类智能相似，能胜任一系列功能，例如…再过30-50年也许我们能看到例子
- 超人工智能：指数级超越人类智能的AI。你以为需要比30-50年更久才能出现，但是专家预测，也许强人工智能实现后，只要2天，超人工智能就会到来。
AI 的子集
虽然“弱人工智能”听起来很“弱”，但是它已经为能够有效利用它的人带来了巨大的 ROI 机遇。在 AI 中，有两个子集尤其值得关注：
a). 机器学习：
机器学习能够利用算法，能够自动理解随机数据。机器能够将数据分类，帮助预测未来事件或行动。这种超越人类的数据处理能力，为金融服务领域带来了巨大机遇。
b). 深度学习：
深度学习利用深度神经网络（DNN）的方式，类似人类大脑的运作方式。深度学习击中了数据科学和大数据的红心，能揭开数据中的隐藏层次。
接下来，我们简单梳理是哪一些因素，让 AI 从科幻片的一个新概念，到在各行各业大展身手：
AI时代到来的六大因子
- 机器学习的突破：2012年，多伦多大学的一支全明星团队——包括被认为是深度学习教父的 Geoff Hinton——在 ImageNet 大规模图像识别竞赛（ILSVRC）上展示了一个大型、深度卷积神经网络并赢得了比赛。这一刻起，AI 引起了人们的关注。
- 大数据：机器从数据中学习，无大数据不成 AI。数据有限使得 AI 研究滞后了几十年。研究人员预测，未来十年内将有1500亿联网传感器，这是地球上人口数量的20倍。机器学习的进展速度可想而知。
- CPU 到 GPU 的转变：大部分机器学习算法都是分布式的，需要同时处理多个数据流。GPU 最适合平行计算，吴恩达推动了 CPU 到 GPU 的转换。领先业界的 GPU 制造商英伟达（NVIDIA）的股价也说明了 GPU 也随着 AI 潮变得炙手可热。
- 云计算：自从 AI 的诞生起，限制其发展的不只是数据，还有计算能力。云计算时代的，AWS、IBM 和谷歌等公司带来了新的力量。
- 开源软件：开源运动使得最先进的研究和技术可以分享，加速了 AI 领域的进步。
- MOOC：与开源运动同样意义深远的是大规模在线开放课程（MOOC）。高等教育不再遥远，人们能便捷地从最好的教育机构获得免费的教育资源。想从斯坦福学到最好的 AI？没问题。
本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《Six Reasons Why AI Has Emerged in Finance》，作者：Brennan Wright 是Fintech营销公司ThisIsMe的市场营销专家。译者：炫。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文。
