人们对人工智能有着无尽的遐想，它一直是小说和电影中最热门的话题。一提到人工智能，脑海中总会浮现出钢铁侠和他的人工智能助手J.A.R.V.I.S（或取而代之，Friday）、《超能陆战队》的大白，或者《西部世界》的高科技成人主题乐园。虽然人工智能作为生活中的得力助手，已经解决了以往无法解决的痛点，但按照目前的科技发展状况，超越人类能力的人形机器人仍然遥不可及。那么，是什么阻碍了类人机器人的发展呢？首先，人工智能简史。人工智能领域于1956年在达特茅斯学院的一次会议上被正式宣布，“人工智能”一词由此诞生。1956年至1974年间，大学和政府机构投入资金和资源进行人工智能领域的研究，解决几何、代数等问题的不同类型的计算机如雨后春笋般涌现。这一时期的成功，让人们对人工智能过于乐观，期望过高。但是当时的技术和硬件设备跟不上新人工智能的发展，人工智能在1974年迎来了第一个寒冬，这个一直持续到80年代的寒冬随着专家的崛起而结束系统和日本斥资8.5亿美元创建具有超级计算能力和人类智能的计算机，也称为第五代计算机项目。日本一直痴迷于人形机器人，1979年出现了著名的科幻电影《高达》（HumanoidFlyingVehiclewithAdvancedArtificialIntelligenceSystem）。《攻壳机动队》原作漫画也于1989年首次出版。为与日本竞争，同期英国政府也再次投资于人工智能领域。在此期间，计算机硬件蓬勃发展。这里所说的电脑并不是指日常生活中使用的普通电脑，而是专业人士使用的电脑，没有界面，只有一堆代码。1987年，Apple和IBM都开发了专有版本的台式电脑（类似于今天使用的电脑），性能优于那些专业电脑。这导致价值5亿美元的专家系统行业崩溃，引发了第二个AI寒冬。直到IBM的深蓝(DeepBlue)于1997年击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(GarryKasparov)，公众才意识到人工智能的力量。与此同时，科技行业面临着互联网泡沫。人工智能的资金已经耗尽。然而，由于硬件设备的突破，机器学习继续向前发展。计算机的处理和存储能力呈指数增长，使企业能够存储和处理大量数据。许多企业和政府机构已经成功地将人工智能大规模实施到各种应用程序中。2011年，IBM的问答系统Watson在美国智力竞赛节目《危险边缘》上击败了卫冕冠军BradLutter和KenJennings。AlphaGO还分别在2016年和2017年击败了九段围棋选手李世石和世界冠军柯洁。在过去的15年里，亚马逊、谷歌和其他公司利用机器学习获得了巨大的竞争优势。除了通过处理用户数据来了解消费者行为外，这些公司还专注于计算机视觉、自然语言处理和许多其他人工智能应用。经过几十年的研究，人工智能的快速发展归功于四个方面：1.摩尔定律——自人工智能研究开始以来，计算机处理能力大约每两年翻一番，使得处理大数据和复杂算法成为可能。在短短两年内，谷歌将AlphaGo从业余围棋选手带到了世界冠军。此外，较新版本的AlphaGo的计算资源只有之前击败李世石的版本的十分之一。2.大数据——机器学习依赖于大量的原始数据。仅在过去两年，就产生了世界上90%的数据。3.资金——随着人工智能应用越来越广泛，风投和天使基金纷纷涌入人工智能研究，希望能找到下一个独角兽。4.算法复杂性——研究和资金正在推动更复杂的算法，以充分利用神经网络和认知计算。不少人认为，当前人工智能的发展已经放缓，即将迎来人工智能的第三个冬天。一些人认为，强人工智能尚未取得重大突破，而另一些人则认为，目前企业专注于弱人工智能研究，抑制了整个人工智能产业的发展。也有批评认为，当前人工智能研究过于集中，危害社会。然而，目前的股市由苹果、谷歌、亚马逊和Facebook等公司主导。如果人工智能的第三个冬天真的到来，不仅人工智能产业将停滞不前，整个世界都将面临下一次经济危机。
