人工智能成为这两年最热门的话题，大众所熟悉的人工智能概念是从2016年阿尔法狗战胜世界围棋冠军李世石的时候。其实人工智能从科研到研发再到爆发经历了很长的一个发展阶段。直到2006年的，加拿大多伦多大学的教授Geoffrey Hinton，解决了深度学习要求分层的问题，人工智能的一项重要分支，深度学习技术才被认可。他被认为是这一轮以深度学习为代表的人工智能的开创者，深度学习的原型就是用计算机模拟人的大脑的运作方式。其中深度学习崛起的两个最关键的人物是美国斯坦福大学的华人教授吴恩达和李飞飞。他们对深度学习的应用起到了关键性作用。
那么人工智能有哪些关键特点呢？第一需要有超强的计算能力，目前各大科技企业的云计算能满足这个要求；第二，有较好的算法，更好的算法需要不断训练才能成长，就像培养我们孩子，孩子是在培养中不断成长一样；第三有非常多的大量的数据。大数据是确定一个企业成败的关键。没有大数据做支撑人工智能一无是处。
我们如何从中受益，并将人工智能应用于我们所从事的行业和领域呢，我认为有以下几点：第一，大数据是关键，如果一个行业或一个领域，没有大数据的积累和做支撑，人工智能就不能受到很好的训练，就不能为我们所用。如何在我们从事的行业中寻找和积累大量数据，是进入人工智能行业的门槛和基础。第二，在应用方向的选择上，我们应该尽量选择有清晰标准评价结果的领域。是因为人工智能的训练需要有判断标准，标准越清晰，训练的数据越多，结果就越准确。初创者不太适合于没有清晰判别标准结果的领域，在艺术方面如绘画，音乐，写作等领域。第三，不做通用性的人工智能，要做特定领域的弱人工智能，因为通用性的人工智能往往会被大公司和其他从业者替代，不容易形成竞争力和行业壁垒。我们并且还要思考如何在本领域的人工智能应用中形成自己的行业壁垒，不能很快被模仿者和其他大公司抄袭和取代。第四，在人工智能应用的开发和运营过程中，我们不靠的是算法和计算能力，而依靠的是对行业的了解程度和对数据的准确把握能力。我们只有在对从事行业中有深入的了解，知道行业的痛点，并运用大数据的深度学习算法，用人工智能来提高行业的运行效率，解决行业中的痛点，这样才能被用户消费者所接受。
人工智能技术的创业风口已经过去，由各大科技巨头建立起的行业格局已经形成。但与人工智能技术相关的应用才刚刚开始，人工智能技术可以广泛应用到传统的各行各业中去，对传统行业进行重构和再造化。现在各大科技巨头公司如facebook，谷歌，微软，百度，阿里巴巴，腾讯公司都有自己的开源的人工智能平台，大大地降低了人工智能行业的创业门槛，我们作为一名普通的创业者更能够运用人工智能技术改变传统的行业，创造非常多的就业机会。
