人工智能应该是从2016年开始在行业中崛起的，尤其谷歌旗下的DeepMind开发出了比世界顶尖人类围棋高手还要厉害的人工智能，人工智能亦被越来越的多人所关注起来。至于什么是人工智能？有人提出了所谓“人工智能创造的三大原则”。人工智能创造的主体，必须得是集合智商IQ和情商EQ于一身的综合体，而不能单是有IQ。人工智能创造的产物，必须是具有独立知识产权的作品，而不单单是某种技术的（中间态）成果。人工智能创造的过程，必须对应于人类某种富有创造力的行为，而不是简单地替代人类的劳动。简言之，人工智能具有人类的思考方式，能够根据自身所积累的“经验”，有判断、分类和预测等能力。比如，科幻影片中的机械姬。又比如，自动驾驶汽车在路上行驶的过程中，不仅是代替人类驾驶，而且还代替人类思考。人工智能非常宽泛，只要人工智能是根据自己所积累的“经验”，而不是人类设定的程序执行任务，就算得上是人工智能了。
什么是模式识别？模式识别是在工业界的一种专业称法，在计算机科学中就是机器学习。举个例子，有个五岁的小孩以前从不知道地图是什么样的，于是小孩的妈妈就找来些地图让他看，并告诉他这些都是地图，之后小孩在看到其他图片什么的时，也能独立分辨出什么是地图，什么不是地图了。模式识别或者机器学习所要解决的问题则是，人工智能根据已有数据找到“经验”，从而具备判断和预测等能力。模式识别中的“模式”，本质上就是数据模型。机器学习有很多算法，其中一种算法是神经网络，人工智能基于神经网络训练的方法便是深度学习。人工智能的底层理论是概率论。
啰嗦完了什么是人工智能、模式识别。那么人工智能、模式识别最终是否会被一种本质、通用的算法所主导？不过，我说真的，我其实也一直在思考这个问题。即便国外科技巨头在人工智能研究领域，都并没有研发出通用人工智能。之前有行内从业者就此分析，IBM公司研发的人工智能机器人沃森（Watson），在业界算得上是最有效的人工智能系统，说不准真正的人工智能会是集很多简单或者复杂的算法于一体的。
可是，爱因斯坦给后人留下这样一句话：“所有科学中最伟大的目标是，人们从最少数量的假设和公理出发，用逻辑演绎推理的方法去解释最大量的经验事实。”相信有的人应该拜读过《终极算法·机器学习和人工智能如何重塑世界》这本书，作者德罗·多明戈斯在该书中提出的一个中心假设就是，世界上所有知识和经验，无论过去，还是现在、将来，人们都有可能通过单个通用学习算法来从数据中获得。如果世上真存在终极算法，人们只需要给之足量的数据，它自己就可以发现出相应的知识，具备相应的能力。事实上，也有人为终极算法可能存在于世找出了些论据。比如，世界上物种的多样性遵从于“自然选择”。又比如，人脑中所有的信息都是通过神经元放电的方式表示，学习机制也相同。再比如，在物理学中，适用于不同数量的方程，往往可以被人们用来描述在不同领域产生的现象。
多明戈斯在那本书中写到：“当前计算机科学还很年轻，不像物理学或者生物学那样，发起一场革命，你其实不一定非得需要拥有博士学位，最重要的是你的洞察力和坚持。”
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