2016年3月，谷歌的围棋软件AlphaGo与韩国九段棋手李世石进行了为期数天的人机围棋大战，AlphaGo最终以4：1击败李世石，成为第一个不让子而击败职业棋手的计算机软件。比赛之前，李世石其实被很多人看好，毕竟是世界顶尖九段高手，而且还曾经赢得了14个冠军。最终李世石仅仅因为计算机的重大失误才扳回一局。
围棋是人类发明的极其复杂的游戏。有人曾经计算，要把围棋所有的状态用穷举法全部列出大概需要10的170次方。AlphaGo在这次围棋人机对战上的表现，特别是它在策略选择上的大局观，令很多专业棋手震惊！
纵观人机对战的历史，往往是以计算机的胜利而告终。1997年IBM公司的深蓝打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年IBM公司的Wacson在美国智力问答电视比赛中打败两名世界冠军。短短不到几年的时间，人工智能又攻破了人类发明的最复杂的游戏－－围棋。人工智能为什么如此强大呢？
人工智能作为一个学科已经发展了半个多世纪，一直有一群默默无闻的人们从事着这方面的研究。而这次围棋人机大战才真正地把人工智能放在镁光灯下，成为大众瞩目的焦点。自计算机发明以来，它的运算速度越来越快，并且尺寸越来越小。在充分利用计算机强大算力的同时，科学家们的好奇心开始驱使他们探索：“机器能像人类一样思考和行动吗？”
早在1956年夏天，在美国达特茅斯大学的一场学术会议上，“人工智能”这一概念被提出并获得肯定。其中，计算机科学家约翰·麦卡锡在会上提出：“人工智能就是要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样”。具体来说，人工智能就是通过研究人类大脑如何思考，以及人类在尝试解决问题时如何学习、决策和工作的，创造可以模拟出人类思维，可以像人类一样“独立思考”的机器人或者软件系统。
AlphaGo的胜利并不是一种技术的胜利，而是多种人工智能技术结合的结果。这也是近几年来人工智能的发展方向——通过结合多种模型对问题进行分层和抽象，从而部分地模拟大脑认知、思考和决策过程。人工智能的研究内容主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人等各个方面。现在，人工智能被广泛应用的核心驱动技术就是机器学习，也就是让机器模拟人类的学习方式，针对一类任务，从大量的过往经验中形成某种认识或总结出一定的规律，然后利用这些总结的知识来对新的问题做出判断。
对于AlphaGo的完胜，有人欢呼雀跃，有人忧心忡忡。欢呼者为人类在这一领域取得的长足进步而高兴，忧心者担心计算机会在未来取得越来越明显的优势，从而最终取代人类。是不是意味着当前人工智能已经达到人类智能水平？答案是否定的。根据人工智能解决问题的能力，科学家们将人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能专注于解决特定问题，例如人脸识别、下围棋、游戏对战等；而强人工智能则可让机器拥有人的思维、胜任人类几乎所有的工作。假设通过不断发展，人工智能可以让机器比世界上最聪明、最有天赋的人还聪明，就成为超人工智能。现在，我们已经初步实现了弱人工智能，而且科学家们认为短期内我们的技术都是在弱人工智能的范畴。从弱人工智能到强人工智能的发展之路任重而道远。未来，人类能否实现超人工智能，科学家们还尚未达成一致。
经过了半个多世纪的发展，人工智能经历了数次高潮和低谷。
1956年约翰·麦卡锡在美国达特茅斯大学的一场学术会议上首次提出人工智能的概念，标志着人工智能学科的诞生。随后，数学定理证明、跳棋程序的成功，掀起了人工智能发展的第一个高潮。然而，由于人们对人工智能的期望过高，但当时人工智能技术上的突破、计算机的运算能力都遭遇了瓶颈，很多项目遭遇了接二连三的失败。各个国家开始削减人工智能的研究经费，人工智能开始逐渐走向低谷。
20世纪80年代，以“知识”为核心的“专家系统”开始成为新的人工智能研究方向，美国、日本等政府开始积极投资，带来了人工智能的第二次繁荣。比如，1980年卡内基梅隆大学为DEC公司设计的专家系统XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统，每年可以为公司节省四千万美元。专家系统在医疗、地质等领域取得了成功，人工智能逐渐步入产业化。但是好景不长，从1987年开始，人工智能硬件市场受到了个人计算机市场的冲击，个人计算机的性能不断提升，使得人工智能硬件的市场急剧萎缩，人工智能的发展再次进入低谷。
自1993年起，科学家们在人工智能技术上不断取得突破。比如前述的人工智能系统先后战胜国际象棋、围棋世界冠军，以及智力问答世界冠军；2005年，斯坦福大学开发的一台机器人在一条沙漠小路上成功地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头奖；2014年，Facebook公司在人脸识别方面的准确率已经达到97％以上，跟人类识别的准确率几乎没有差别。随着人工智能一次次获得优秀成绩，世界各国都开始重视人工智能的发展，全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重要意义，纷纷转型发展人工智能。人工智能迎来爆发期。
现在，人工智能已经“闯入”人们的生活空间。从智能化水平看，目前的人工智能技术聚焦于让机器能“听”、会“说”、可“看”、会“认”等，辅助人类高效地完成感知相关的工作。
比如，机器视觉是研究如何使机器“看”的科学。它通过计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图像处理，可以应用于仪器检测或者人眼观察。对于自动驾驶汽车，智能驾驶系统是通过多种传感器，包括视频摄像头、激光雷达、卫星定位系统等，对行驶的环境进行实时的感知，并对多种感知信号进行综合处理和分析，通过结合地图和指示标志（例如交通信号灯和道路标志等），实时规划行驶路线，控制车辆安全、高效运行。
语音识别技术则是计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字，实现能“听”。反过来，语音合成技术则是自动产生人类的语音，实现会“说”。这样，机器就初步具备了与人对话的能力。人们平常使用的智能手机，很多就具有语音识别及合成的功能。
牛津大学的一份研究报告表明，未来70％的工作将有可能被机器所取代。科学家们的目标是要让机器具备“理解”“思考”等能力，使计算机从感知的智能进化到认知的智能，从人类思维的角度去理解和认知客观世界。展望未来，人们的生活中将会有更多的智能化应用场景，人类社会的生活也将进入一个新的阶段。
人工智能会给石油工业带来什么呢？随着近年来人工智能技术的飞速发展，其在油气行业的应用已贯穿勘探、钻井、开发、生产管理的全生命周期，油气行业智能化的趋势已经不可阻挡。有理由相信，人工智能将成为全球油气行业实现降本增效的有力武器。