大概在我小学的时候，对互联网的概念还是一无所知，那时候最快乐的事就是叫上三五朋友，去探险—我们都喜欢发现新事物，新环境。就算灰头土脸也毫不在乎，那时候的快乐没有寄托在任何物体上，纯粹是心里有什么就去做什么，遇到什么事情都能哈哈大笑，从不失落。倒是挺没心没肺的，父母的责怪也少不了。
长大后，初中才知道有电脑这个神奇的东西，那个时候省吃俭用只为了去网吧玩两把侠盗飞车(GTA5的免费版），小时候的乐趣哪有电脑好玩，慢慢地三五成群的好友一起呆在网吧，一天两天，每次上完网都是短暂而虚无的，感觉没有意义，但是又没有什么比它好玩，直到高中，电脑才接触少了，不过我初中到高中的时候，国内互联网发展迅速，阿里巴巴横空出世，智能手机成为潮流。直到现在，也没有能撼动他们的地位的东西出现，或者也可能有吧，未来谁能预料。
没想到，大学的我会为了高中的想法坚持到现在，早些年，我就想过，到底有没有超人工智能，于是我进了计算机的软件工程，我想了解目前的智能都是什么智能，手机为什么会叫智能手机，为什么机器人会叫智能机器人，在我学习编程后，我突然觉得发展的一切都不智能，都只是人为设定的，会不会有一种可能出现超过人工智能的智能？现在很多人在研究这个，或许现在没有实现，但是以后也不敢保证，于是现在的快乐可能是追寻小时候的乐趣吧，探索一个自己都不敢想的东西。
人工智能到底是什么？
任何事物的发展，它都有4个阶段：1.发展期 2.高潮期 3.低谷期 4.恢复期
但是人工智能不同，他是起起落落
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- 20世纪40-50年代，人工智能开始发展，例如图灵测试
- 20世纪50-70年代，人工智能达到黄金期，shakey机器人出现
- 20世纪70-80年代，人工智能低谷，当时计算机内存和处理速度跟不上
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- 21世纪，alphago打败人类
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生活中的人工智能有哪些？
1、 弱人工智能：不具备完全智慧，但能完成某一特定任务的人工智能。
2 、强人工智能：具有完全人类思考能力和情感的人工智能
弱人工智能：说到人工智能，第一反应可能是电影里面的机器人，能说能动能跟人类交流。而现实呢，自然是没有这样的善解人意的人工智能机器人。但宽泛意义上的人工智能（即弱人工智能），早已在服务在大家生活的方方面面了，已经开始为社会创造价值。比如语音助手，在手机、音响、车里甚至你的手表上。最常见的“Hi Siri，帮我查查明天上海的天气”。这里面涉及到了机器如何听懂、理解人类的意图，并且在互联网上找到合适的数据进行回复。
说到底，弱人工智能就是我们生活中的目前用到的的智能设备，包括：人脸识别，自动寻路，视频推荐，聊天机器人，等等都是人工智能的体现。
强人工智能：也就是我所说的超人工智能，哪天，机器人可以揣摩人类思想的时候，那便是人工智能达成之时，这里我可以推荐大家去看一部电影：《人工智能》，可能这就是人工智能。
可能真正的人工智能离我们还很远，但是人工智能他确实在我们生活中。
计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术。
计算机视觉：计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。他有以下技术实现：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割。
机器学习：机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。处理的交易数据越多，预测就会越准确。常有以下十种算法：决策树（Decision Trees），朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)，最小二乘法（Ordinary Least Squares Regression），逻辑回归(Logistic Regression)，支持向量机（Support Vector Machine，SVM），集成方法（Ensemble methods），聚类算法（Clustering Algorithms），主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD），独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）
自然语言处理：是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；常用算法：回归算法，分类算法，聚类算法，降维算法，概率图模型算法，文本挖掘算法。
机器人：将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它们可以帮助人类完成许多困难的任务，还有可能和人类一起工作。常用如下算法：环境感知算法 ，路径规划和行为决策算法（ai)，运动控制算法
语音识别：语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。DTW 特定人识别，HMM 非特定人识别，GMM，神经网络算法。
总体而言，人工智能领域的发展在我看来是有着相当的前景的。世界各国争相发展相关产业的大环境之下，整个产业都得到了国家的重视与支持，21世纪了，武力改变不了世纪，科技才是真正的力量。