人工智能进步的催化剂

人工智能到了21世纪才算是真正的被广泛应用到了各个领域，人工智能技术能够得到发展，当然也离不开各种因素，这些因素我们称呼为：人工智能进步的催化剂。这些催化剂加速了人工智能技术的发展，也让人工智能技术能够快速的在各个领域进行广泛的应用，下面就来介绍一下催化人工智能技术发展的核心技术。

摩尔定律

在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人Gordon Moore命名。Gordon Moore从各种形式的计算中获利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

大数据

得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。

互联网和云计算

和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因。第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类似Mechanical Turk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

认知技术

我们将区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术，认知技术是人工智能领域的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。

这些核心技术让人工智能获得了快速的发展，也催化了越来越多的新技术的出现。计算机领域发展一天一个样，人工智能在发展的过程中 并不是那么的顺利，有低潮的时候同样也有发展快速的时候，进入21世纪以来，在信息大爆炸的时代，人工智能才算是真正的有了起色，并应用的领域也非常的广泛。技术上也有了长足的进步和成熟，未来相信人工智能会越来越好。