随着人工智能技术的迅速发展，互联网已进入新常态，人工智能将加快传统产业改造和颠覆。本文整理了自2016年以来，人工智能领域在技术和产业应用方面的新进展。
说到人工智能，人工智能的定义到底是什么？现在没有非常严格准确或者所有人都接受的定义，但是有一些约定俗成的说法。通常人工智能是指机器智能，让机器达到人智能所实现的一些功能。人工智能既然是机器智能，就不是机械智能，那么这个机器是指什么呢？是指计算机，用计算机仿真出来的人的智能行为叫作人工智能。中国工程院院士高文如是说。
人工智能发展实际经历了三个阶段。
第一个阶段从1956年到1976年。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。但到了70年代，由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。
第二个阶段从1976年到2006年。1976年很多学者研究神经元网络，直到1986年，BP算法（即误差反传网络）的出现让人眼前一亮。以往的神经元网络只能做非常小的事，做不了大事。但这个东西出来以后可以做大事了，所以就推动了这个领域发展的速度非常快。但它也只能解决一些问题，人工智能跌入第二次低谷。
第三个阶段从2006年开始。随着2006年Hinton提出的深度学习的技术，以及在图像、语音识别以及其他领域内取得的一些成功，大家认为经过了两次起伏，人工智能开始进入了真正爆发的前夜。
这次标志性的技术进步，在最近三年引爆了一场商业革命。2016年可谓是AI商业化崛起的“黄金年”，谷歌、微软、百度等互联网巨头，还有众多的初创科技公司，纷纷加入人工智能产品的战场，掀起又一轮的智能化狂潮，而且随着技术的日趋成熟和大众的广泛接受，这一次狂潮也许会架起一座现代文明与未来文明的桥梁。
2016年AI迎来爆发元年
谷歌阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石
谷歌是人工智能领域的领军者，由该公司研发的深度学习人工智能项目AlphaGo在2016年1月份掌握了围棋技术，3月份即以4：1的比分击败了世界围棋冠军李世石。
NVIDIA首款深度学习与人工智能专用超级计算机问世
NVIDIA创立于1993年1月，是一家以设计智核芯片组为主的半导体公司。在今年之前，NVIDIA就已经推出了一些专为深度学习应用而设的GPU，所以它接下来开发超级计算机也是顺理成章的事情。2016年4月，英伟达宣布其开发出了一台专门用于满足人工智能研究人员需求的超级计算机——DGX－1。
XPRIZE携手IBM Watson设立AI 2020竞赛
2016年8月，XPRIZE宣布他们将和IBM Watson组织一项新的挑战赛，让人们更加务实地思考人工智能对于人类未来的影响。挑战赛开始不久，1000多人注册组成团队并提出面向各种社会问题的计划，其中包括健康，气候，交通，太空旅行，机器人，城市规划，外科手术，教育甚至还有公民权等。该竞赛是开放式比赛，参赛团队需要思考2020年他们将面临的评价标准。
谷歌WaveNet可以合成更逼真的人声
2016年9月9日，Google的DeepMind人工智慧团队（就是开发了AlphaGo的那个）利用了神经元网络，开发了第三种方式－－也就是直接拆解出声源样本，产生出一个更深层的语言「习惯」资料，之后再从这些习惯直接建构出音讯档来。取决于喂给WaveNet AI的资料，它甚至可以模拟出嘴型动作和换气的细微声音，在音调和语速上也更有个人风格。而且WaveNet的应用并不止于人声而已，研究人员喂给它古典乐做为参考，它也能组合出相当有模有样的古典乐出来。
Elon Musk宣布Tesla所有新车将安装Autopilot2．0系统
2016年10月，Elon Musk宣布Tesla所有新车将安装具有完全自动驾驶功能的硬件系统Autopilot2．0，并计划在2017年年底之前以完全自动驾驶模式让无人驾驶汽车从洛杉矶开往纽约
谷歌开源TensorFlow图说生成模型，可真正理解图像
9月22号，谷歌宣布开源图说生成系统Show and Tell最新版在TensorFlow上的模型。该系统采用编码器－解码器神经网络架构，分类准确率达93．9％，在遇到全新的场景时能够生成准确的新图说。谷歌表示，这说明该系统能够真正理解图像。这次发布的版本对系统计算机视觉组件的一些重大技术提升，训练速度更快、生成的图说也更加准确、丰富。
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