2011年，IBM 旗下的沃森 赢得《危险边缘》 时虽用了人工智能，但没用到深度学习。但现如今， 沃森提供的 30 多种服务都因为深度学习而得到增强。硬件芯片公司也是如此，在英伟达2016年第3季度83分钟的财报会议上，深度学习被提到了 81 次。英特尔收购了 Nervana Systems（超过 4 亿美元）和 Movidius（金额未公开），两家针对深度学习做技术的公司。

      在无人车领域，,Google、沃尔沃、福特、宝马、百度、英特尔等全球近 20 家企业均已宣称,5 年后即 2021 年将会是无人驾驶汽车元年。而相比面对普通消费者，工业使用人工智能似乎对人的工作生活影响更大。

      即便如此，深度学习也不是万能的——建立神经网络的基本流程是，搜集大量数据样本，让模型学习样本，从中找出数据的内在规律。南京大学计算机科学与技术系周志华教授指出，当前人工智能的一个技术瓶颈，就是解决问题前先要获取大量高质量数据样本，而人类在学习新事物时往往只需很少的样本。

      这意味着，深度学习还没有真正进入“非监督式学习”阶段，意味着它并不能教导自己。比如，无人汽车也许有比人类更敏锐的眼睛，但仍无法在危险来临时做出道德、情感选择，而如果这一步“自我学习意识”实现的话，机器方始有了威胁性的生命。

      现在来看，理解语言距离创造一个具有人类意识的“常识项目”还很遥远。Facebook曾尝试为人工智能的初步推理法实行向量嵌入，这个过程将知觉、推理、观点、语言能力整合在一起。Facebook人工智能负责人燕乐存在回答科技期刊《IEEE Spectrum》时这么说：“这还是一个长远的过程。”

      更多科学家则在思考：既然深度学习模型成功的秘诀之一，就在于它模仿了人类大脑的深层体系结构，那么我们为什么不直接模拟人类的大脑呢？

      德国海德堡大学的FACETS计划就是一个利用硬件来模拟大脑部分功能的项目。他们采用数以千计的芯片，复杂程度相当于人类大脑的十分之一。与此对应，由瑞士洛桑理工学院和IBM公司联合发起的“蓝脑计划”则是通过软件来模拟人脑的实践——他们计划2020年左右制造出科学史上第一台会“思考”的机器，将可能拥有感觉、痛苦、愿望甚至恐惧感。

　    这类研究计划也有很大的局限性——迄今为止，我们对大脑的结构以及动力学的认识还相当初级。为了进一步深入了解大脑的运行机制，2013年1月，美国奥巴马政府宣布“脑计划”的启动，该计划在2014年的启动资金为1亿多美元，致力于开发能记录大群神经元甚至是整片脑区电活动的新技术。

　    同年4月，欧盟也发起了“人类大脑计划”，这一计划为期10年，耗资16亿美元，致力于构建能真正模拟人脑的超级计算机。

      2014年10月，日本发起了本国的大脑研究计划。中国不甘落后，2015年，中国科学院（CAS）成立了脑科学与智能技术卓越创新中心。2016年初，中国推出了“中国大脑计划”，这是一个为期15年的项目，关注脑图谱、神经学疾病和脑启发人工智能。

　　  这让人们想到了第二次世界大战后的情景，各国争相发展大科学项目：核武器、太空探索、计算机等等。现在，人工智能的时代已经来临，它最终会为人来带来一个怎样的世界？