首先，介紹一個新科技預(yù)測工具—技術(shù)成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術(shù)成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預(yù)測工具。從1995年開始，高德納公司就開始用技術(shù)成熟度曲 線對新科技的發(fā)展進行預(yù)測。其依據(jù)的原理是新技術(shù)在媒體上的曝光程度，并且隨著時間的變化，來預(yù)測新技術(shù)從曝光到成熟需要的時間。

圖 1技術(shù)成熟曲線

高德納曲線將一個公司從萌芽到成熟劃分為五個階段。分別為：

科技誕生的促動期：新科技誕生，媒體報道迅速增多，往往出現(xiàn)很多非理性的渲染，產(chǎn)品的知名度顯著提升。但從成熟度來看，還處早期，新科技往往出現(xiàn)很多缺點、問題和限制。

過高的期望峰值：隨著媒體曝光的增加，公眾的預(yù)期也迅速升高，變得狂熱。新科技演繹出一些成功的故事，但與之對應(yīng)的是，更多的是失敗的案例。

泡沫的低谷期：由于新科技達不到公眾的期望值，效果被質(zhì)疑，曝光度迅速下降，被人們所淡忘、忽視。

但從成熟度來看，歷經(jīng)前兩個階段，新科技已經(jīng)過多方測試和試驗。它們的適用范圍以及限制，人們已有更客觀的了解。

穩(wěn)步爬升的光明期：隨著新科技的逐漸成熟，相關(guān)成功的經(jīng)營模式的增加，新科技雖然不再時髦，但會得到業(yè)界和媒體肯定，獲得更為理性、客觀的評價，曝光度也會穩(wěn)步提升。

實質(zhì)生產(chǎn)的高峰期：新科技產(chǎn)生的利益與潛力，被市場實際接受。相關(guān)的支持工具、方法論，經(jīng)過數(shù)代的演進，進入了成熟階段。新興科技也已變成成熟科技。

從技術(shù)成熟曲線，可以看到，一個新科技從誕生初期，開始在媒體曝光，隨著媒體大肆渲染，人們開始增加非理性期望，科技熱度進一步上升。當(dāng)熱度達到一定的程度，人們發(fā)現(xiàn)期望無法滿足，新科技熱度開始回落并且掉到谷底。直到新科技有一定的實際應(yīng)用，然后又開始逐漸回復(fù)，人們的期望回歸理性，新科技逐漸向成熟期發(fā)展。

下面我們看一下2017年高德納公司發(fā)布的全球新科技預(yù)測圖。

圖 2 2017年全球技術(shù)成熟度曲線

高德納曲線中一共列出了32項新科技，但是這其中就有13個與人工智能有關(guān)。今天就預(yù)測曲線，探討一下人工智能的發(fā)展情況。

首先列出相關(guān)的12個產(chǎn)業(yè)：深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)，通用智能、自動駕駛、認知計算、商業(yè)無人機（無人機）、對話用戶界面、企業(yè)分類法和本體管理、機器學(xué)習(xí)，智能微塵、智能機器人，智能空間。

從人工智能在高德納曲線中占有的比率來看，人工智能領(lǐng)域發(fā)展的非常強勁。2017年被稱為人工智能的元年，除了AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍，還有很多有力的成績。

Sonnet和TensorflowEager加入開源框架家族；Facebook和微軟聯(lián)合，以實現(xiàn)AI框架的互操作性；機器學(xué)習(xí)即服務(wù)（MLAAS）平臺將無處不在。

2017年，一篇突破性的論文“Attention Is All You Need”提出了一個新的模型，即Transformer，它省去了遞歸和卷積的復(fù)雜處理，以實現(xiàn)機器翻譯任務(wù)的最新性能。

人工智能具有巨大的能量，在十二個人工智能相關(guān)領(lǐng)域，其中深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)在2－5年可以走向成熟。深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)在DeepMind的公司的AlphaGo中得到了很好的應(yīng)用。尤其是其中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)的強化學(xué)習(xí)，使得AlphaGo的智能程度又上了一個高度。

人工智能是一個結(jié)構(gòu)性的概念，是一個體系，其中深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)在目前的人工智能生態(tài)鏈中發(fā)揮著核心樞紐的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能生態(tài)鏈中非常重要的底層技術(shù)支撐，其中語音識別和視覺識別都有利用到深度學(xué)習(xí)為底層技術(shù)。人工智能的第三個浪潮的掀起主要就是因為深度學(xué)習(xí)算法的突破，由于一些開源算法框架的分享，極大降低了人工智能的技術(shù)門檻，加快了業(yè)內(nèi)的深度學(xué)習(xí)的交流、成長和繁榮。