而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同 。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源 。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统” 。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能” 。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用 。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展 。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景 。
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人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面 。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例 。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展 。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题 。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获 。
参考文献
[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安交通大学出版社, 1998.
[2] Russell, Stuart J . Artificial Intelligence: A Modern Approach[J]. 人民邮电出版社, 2002.
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[4] 胡宝洁,赵忠文,曾峦,张永继. 图灵机和图灵测试[J]. 电脑知识与技术：学术版, 2006(8):2.
[5] 赵楠, 缐珊珊. 人工智能应用现状及关键技术研究[J]. 中国电子科学研究院学报, 2017, 12(6):3.
[6] Genesereth M R , Nilsson N J . Logical Foundation of Artificial Intelligence[J]. brain broad research in artificial intelligence & neuroscience, 1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
【人工智能|人工智能的发展与未来】
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