五角大楼的CALO 项目是史上最大的人工智能项目，它为Siri的诞生奠定了基矗苹果的人工智能应用Siri语音助手，会犯很多低级错误，但比之前好用多了。而这一切才刚刚开始，个人助手技术正呈现指数式增长的势头，比如谷歌推出自己的语音助手版本Google Now。这些都是将个人助手技术融入到我们的智能设备中，虽然它们现在还处于初期发展阶段，我相信将来一定会有重大突破，会成为强有力的个人助手。
虚拟现实技术的发展，如Oculus Rift，使得个人助手能融入至3D虚拟现实环境中。现在已有Siri和Google Now的特别版本。Siri特别版本如金融系统Warren, Warren相当于Kensho公司在金融行业创建了一个Siri，这也是人工智能在专业领域的一个应用案例。为什么这个意义非凡？因为今天的人工智能在某些专业领域更强大，更容易有出彩的表现。
人工智能的三个矢量
科幻作家Arthur Clarke讲过，“任何足够先进的技术，初看都与魔法无异。”我们看看这顶帽子里面藏着什么？人工智能的三个核心方法，包括数据挖掘与深度学习，任务和专业知识工程学，生物启发的计算机架构。如果你参加过主流的AI会议，你会发现过去15年中大部分AI应用无一例外都用了上述方法的不同组合。我们来举几个案例：
案例一：Grok脑皮质学习算法
上图为一名女子的大脑构造图，在过去10年中，人工智能科学家忽视了神经学专家的消息，而现在大家又将目光转向AI，为什么？因为AI可以模拟人脑的结构。我们看到现在有AI初创公司，在模拟人脑新皮质。这家名为Grok（原名 Numenta）的公司是由Jeff Hawkins创办，他是Palm Computing的创办人，花了十年时间研究神经科学。
Grok使用的机器学习算法称为脑皮质学习算法，这项算法试图模仿人脑的结构，进行自主学习，找到数据规律，并作出预测。当数据流进入Grok时，它会自动像人类分析师一样为数据建立模型，通过理解那条数据流是有用的，来调整复杂算法参数来改善结果。听起来是不是有点像魔术，我们来看下这个视频。
案例二：Facebook人工智能实验室
上图左边这位是来自纽约大学的Yann LeCun教授，他是深度学习专家，非常擅长人脸识别。右边这位大家都很熟悉是扎克伯格，可能你们已经听说了他在Facebook开设了AI 实验室，并任命Yann LeCun教授作为实验室带头人，AI实验室位于纽约、伦敦及门罗帕克（Facebook总部办公室所在地）。你可以想象一下Facebook可以用人脸识别数据做什么？
案例三：IBM超级计算机“沃森”
2013年，IBM宣布建立沃森生态系统，向合作伙伴提供技术、工具和API编程接口。开放API，使得企业能开发自家的“沃森”App，从而构建起“沃森”生态圈。沃森在《危险边缘》中展示了对自然语言超强的理解能力。你提出一个问题，计算机理解后会产生很多答案，沃森收集一些证据来支持这些答案，然后根据对不同答案的评分作出最好的选择。
沃森无需进行人工编程，它的每一次体验都能让自己更快速一些。沃森不仅具备自主学习能力，在医学领域它还能教学。通过沃森，医生们可根据电子医疗档案，来提供更加准确和个性化的诊断和治疗方案。在金融领域，Watson Analytics能提供金融数据服务。
从战胜《危险边缘》到商业化，这一切才刚刚开始。2014年初，《华尔街日报》报道称，IBM宣布投资10亿成立IBM Watson新业务部门，致力于“云交付的认知计算”和大数据创新领域的开发和商业化。
人工智能的主要应用
人工智能的应用已经遍及各个领域，包括医学、教育、法律、太空、制造业等领域。在过去的60年间，政府和财富500强企业都有赞助AI，为什么他们对AI感兴趣？不仅仅是因为AI更好、更快、更便宜，而且AI正在以不同的方式处理事情，这就是AI所带来的附加值，包括提升人类技能，完善预测精准度，快速解决复杂问题，完善产品和服务质量，提高生产力，挑战更多的不可能！
AI应用一：医学领域
在过去的35年间，我们看到人工智能在医学领域的应用，现在AI通过电子档案和临床决策支持系统，已经迈入了主流医学领域。正在开展的X-Prize竞赛，奖金达1000万美元，将奖给第一支能够基于移动设备提供医学诊断和治疗方案的团队。目前已有来自世界各地的300支团队在角逐，相信不久就会有团队胜出。