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——异步小编
当谷歌的AlphaGo战胜了人类顶级棋手，人工智能开始更多进入大众视野。而谷歌AI教父认为：“AlphaGo有直觉神经网络已接近大脑”。
千百年来，人类试图了解智能的机制，并将它复制到思维机器上。而从不满足于让机械或电子设备帮助做一些简单的任务，例如，使用燧石打火，使用滑轮吊起沉重的岩石，使用计算器做算术。
相反，我们希望能够自动化执行更具有挑战性、相对复杂的任务，如对相似的照片进行分组、从健康细胞中识别出病变细胞，甚至是来一盘优雅的国际象棋博弈。这些任务似乎需要人类的智能才能完成，或至少需要人类思维中的某种更深层次、更神秘的能力来完成，而在诸如计算器这样简单的机器中是找不到这种能力的。
具有类似人类智能的机器是一个如此诱人且强大的想法，我们的文化对它充满了幻想和恐惧，如斯坦利·库布里克导演的《2001: A Space Odyssey》中的HAL 9000（拥有巨大的能力却最终给人类带来了威胁）、动作片中疯狂的“终结者（Terminator）”机器人以及电视剧《Knight Rider》中具有冷静个性的话匣子KITT汽车。
1997年，国际象棋卫冕世界冠军、国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫被IBM“深蓝”计算机击败，我们在庆祝这一历史性成就的同时，也担心机器智能的潜力。
我们如此渴望智能机器，以至于一些人受到了诱惑，使用欺骗手段，例如，臭名昭著的国际象棋机器Turkey仅仅是使用一个人隐藏在机柜内而已！
在20世纪50年代，人工智能这门学科正式成立，此时，人类雄心勃勃，对人工智能抱着非常乐观的态度。最初的成功，让人们看到了计算机可以进行简单的博弈、证明定理，因此，一些人相信，在十年左右的时间内，人类级别的人工智能将会出现。
但是，实践证明：发展人工智能困难重重，进展一度停滞不前。20世纪70年代，人们在学术界挑战人工智能的雄心遭到了毁灭性的打击。接下来，人们削减了人工智能研究经费，对人工智能的兴趣消失殆尽。机器那冰冷的逻辑，绝对的1和0，看起来似乎永远不能够实现细致入微的、有机的，有时甚至模糊的生物大脑思维过程。
在一段时间内，人类未能独具匠心，百尺竿头，更进一步，将机器智能探索带出其既定轨迹。在此之后，研究人员灵光一现，尝试通过复制生物大脑工作的机制，来构建人工大脑？真正的大脑具有神经元，而不是逻辑门。真正人脑具有更优雅更有机的推理，而不是冰冷的、非黑即白的、绝对的传统算法。
蜜蜂或鸽子大脑的简单性与其能够执行复杂任务的巨大反差，这一点启发了科学家。就是这零点几克的大脑，看起来就能够做许多事情，如导航、适应风向、识别食物和捕食者、快速地决定是战斗还是逃跑。当今的计算机拥有大量的廉价资源，能够模仿和改进这些大脑吗？一只蜜蜂大约有950 000个神经元，今天的计算机，具有G比特和T比特的资源，能够表现得比蜜蜂更优秀吗？
但是，如果使用传统的方法来求解问题，那么即使计算机拥有巨大的存储和超快的处理器，也无法实现鸟和蜜蜂使用相对微小的大脑所做的事情。受到仿生智能计算的驱动，神经网络（Netural Network）出现了，并且神经网络从此成为在人工智能领域中最强大、最有用的方法之一。
今天，谷歌的Deepmind以神经网络为基础，能够做一些非常奇妙的事情，如让计算机学习如何玩视频游戏，并且在人类历史上第一次在极其变化多端的围棋博弈中击败了世界级的大师。如今，神经网络已经成为了日常技术的核心，例如自动车牌号码识别、解码手写的邮政编码。
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