那么，人工智能到底是什么呢？详细来说，人工智能是打算机科学的一个分支，其目的是生产出一种能够仿照人类智能的智能机器。
在过去，很多繁芜任务只能依赖人类聪慧完成。
现如今，人工智能也可以办理这些繁芜问题，完成很多繁芜的任务。

在20世纪八九十年代，受硬件能力不敷、发展道路偏差、算法毛病等成分的影响，人工智能技能的发展曾一度陷入低谷。
近年来，在大数据、大规模并行打算、人脑芯片、深度学习算法等技能的推动下，人工智能逐渐走出低潮，开始朝着良好的方向发展，如图1所示。
国际IT巨子在人工智能方面的大力投入，为人工智能的发展打造了一个绝佳的外部环境。
现如今，人工智能的细分领域（自然措辞处理、方案决策、打算机视觉等）有了较大发展，诸多产品和运用均已涌现。

图1 人工智能的根本架构

受技能条件的影响，在未来的5～10年，人工智能运用的发展方向是专用领域的智能化。
随着干系技能的发展，通用领域的智能化也将得以实现。
但不管是专用领域的智能化，还是通用领域的智能化，人工智能的发展都将以“根本资源支持（根本层面）”“人工智能技能（技能层面）”“人工智能运用（运用层面）”三层架构为核心来构建生态圈，如图2所示。

图2 人工智能生态圈的核心架构

在专用领域智能化发展的过程中，众企业都在试图打通三层架构。
以苹果、小米为代表的企业自上而下地努力，以百度、谷歌、科大讯飞等为代表的企业在自下而上发展，由此形成了竞争化的家当格局，使得全体行业呈现野蛮成长的状况。
在该阶段，最具有投资潜力的是人工智能企业，由于就目前形势而言，将其放在任何一个层面都具有比较大的发展潜力。

在通用领域智能化发展阶段，除了人工智能技能能直接用于某些领域之外，人工智能还将对生活做事、零售、医疗、工业、农业、数字营销等各行各业产生颠覆性的影响，并将引领新一轮的IT投资热潮。

随着互联网信息化革命的深化，人工智能也步入发展拐点。
不过，人工智能是涉及多种高新技能的繁芜性、系统性工程，因此其发展也并非能够一步到位，而是将经历从点到面、从专用领域到通用领域的渐进过程。
从当前来看，人工智能技能在很多专用领域已经得到了打破发展，但通用领域的实现还有待各方面的进一步沉淀。

以打算机视觉运用为例。
普通成年人可以很轻松地辨识出照片或视频中的各种人、物和场景，但这一点对付打算机来说还是十分困难的。
由于辨识是一个基于识别模型进行特色抽取从而实现区分的过程，若要打算机做到通用识别，则首先须要将与世间万物逐一对应的识别模型输入个中，这显然是一个巨大的工程。
其余，即便是同一事物也常常由于不同场景中光芒、角度、间隔等方面的差异而表现出不同的形态，这使得建立识别模型变得更繁芜。
虽然新一轮信息革命推动下打算机的运算能力得到了惊人打破，但还远远无法达到人脑视觉中枢的水平，因此短期内打算机很难实现智能通用识别。