在1956年达特矛斯会议提出之后人工智能（人工智能项目可行性研究报告）已经经历了三次的浪潮，那么第一次浪潮的高峰是在1970年，当时由于机器能够证明数学原理中的大部分的原理，自动证明，那么大家认为第一代的人工智能机器甚至可以在5到10年内达到人类的智慧水平。当然事实证明，其实由于当时算法的局限性，包括第一代神经网络设计架构上的一些问题，导致了到1980年大家发现出现第一次的冬天。那么随后，随着递归网络算法的出现，人工智能第二次浪潮到来，甚至提出了雄心勃勃的第五代计算机的概念，那么还是由于算法本身以及计算收敛性的问题，到了2000年第二次人工智能的冬天到来。这一次的人工智能的产业发展，其实一个非常重要的标志点是在2006年前后深度学习算法的出来。到了2011年开始，深度学习算法由多个创新的公司和研究院把这些算法在各个应用领域进行算法的突破和应用延伸，终于开始在语音合成、语音识别、图像识别等越来越多的领域取得了突破。那么今天呢，正处于人工智能大规模爆发的前夜。
为什么这么讲呢？人工智能一方面大家在进行多角度交叉学科的研究，包括对老科学的研究，希望真的能够分析清楚人类大脑神经元传递及思维活动的基本原理，未来用机器来进行模拟，这个路径还有不确定性，未来到底多长时间能有重大突破，那我们的科学家和产业界正在探索。但是，即便以当前的深度学习的算法，结合现代的云计算大数据，源源不断地能够把一线的数据汇聚到后台进行学习和训练，那再有着我们对深度学习核心算法全面的掌握和不断地深化，已经可以用深度学习来深刻地改变我们每天的生活。不久前谷歌的AlphaGo，下围棋超过了这个人人类的韩国世界冠军李世石九段，事实上在比赛之前的3月6号科大讯飞就明确预测了，机器一定会赢。因为今天的深度学习，在这样有规律可循的围棋预算而且在给定时间要出结果上一定会比人强，甚至在3月9号进行比赛的现场前半段所有人都认为机器，肯定要输，只有科大讯飞说一定会赢，因为有机器运算可以看到40步之外。
围棋只是一个品类，其实，差不多同样难度的在语音合成领域，科大讯飞已经把它做到了不仅中文发音也好在英语中也是全世界第一。在语音识别中，在2015年也是通过这些算法的突破首次在宝马的汽车中测试，不仅达到了实用水平，我们还超过全世界第二名十几个百分点，那是唯一能够在车载环境下使用的。机器翻译，由于深度网络的不断突破，2014年底和2015年的国际比赛中已经改写了国际口语翻译比赛的结果，以前汉英翻译都是日本的研究机构全球第一，英汉翻译是美国人全球第一，可是到2014年和15年也就是最近的两次国际比赛，科大讯飞都是全球第一，而且把口语翻译做到了像我们大学六级的水平。就出国，现在吃饭购物旅游问路等等基本上机器翻译都能帮你解决。这些就是深度学习的算法，在各个领域的突破创新开始取得全面应用成果。所以我们才说未来5到10年，人工智能一定会深刻地进入到社会生活的每一个领域，即便是老神经老科学的研究还没有突破，现有的算法已经可以改变世界。