人類總是熱衷于新發(fā)明，但又往往想象力有限?，F(xiàn)如今可能普遍存在的事物，曾經都飽受嘲諷，并被認為絕不可能出現(xiàn)。這樣的例子比比皆是。電燈泡的發(fā)明曾經被稱為“一次顯而易見的失敗”；追溯到當年計算機體積還能占滿整個房間時，著名數(shù)學家約翰·馮·諾依曼宣布這個體積最終已經到了計算機的極限。

人工智能也曾是一種似乎無法實現(xiàn)的奇妙事物。人工智能的誕生始于1950年，隨之而來的是一個簡單但令人難忘的問題——機器可以模仿人類的智慧嗎？

當今，人工智能處于創(chuàng)新前沿，在未來將不斷攀登新高峰。無數(shù)家像亞馬遜這樣的公司，以及如埃隆·馬斯克 ( Elon Musk ) 、李飛飛 ( Fei-Fei Li ) 這樣的人物，都致力于把人類文明推向數(shù)字時代，大力推動人工智能的發(fā)展。亞馬遜首次推出Alexa作為音樂播放小工具時，目的在于制造一款能夠成為每位用戶家庭中心的統(tǒng)一產品?，F(xiàn)在，超過12,000臺機器啟用了Alexa，讓使用和集成變得十分容易。

今年，亞馬遜報道稱，他們已經出售了1億個Alexa助手。揚聲器和閃爍的信號燈不是Alexa激活的標志，聲音被發(fā)送到Alexa Voice Services進行解釋時是真正工作的開始。此過程將聲音轉換為一組可由系統(tǒng)理解的命令，再通過適當?shù)捻憫答伣o用戶。亞馬遜允許開發(fā)人員每天都訪問Alexa，以不斷提高其智能性。通過不斷的加班加點，Alexa掌握了更像人類的模式。

Alexa、Siri和YouTube上所有“推薦列表”的工具只有一個：數(shù)據(jù)。匯總和分析每秒生成的大量信息，以便更好地預測，并在人類模仿思維中不斷摸索前進。以學習過去的數(shù)據(jù)為前提，算法使人工智能能夠在沒有人為干預的情況下找到模式和系統(tǒng)。人工智能正在與我們生活的方方面面都融合在一起。從自動駕駛汽車到交互式機器人，這一切都清楚地表明，基于人工智能的技術處于第四次工業(yè)革命的最前沿。

利用增強的性能，識別人工智能的強大功能不僅僅適用于大型的行業(yè)參與者，相反，也適用于很多不同領域。如今，基于人工智能的技術正在融入所有國家戰(zhàn)略，成為任何一個國家進步的必要先決條件。人工智能的民主化在促進組織和人民平等以增強包容性方面發(fā)揮著重要作用。

人工智能的變革力量簡直令人嘆服。人工智能可以減少冗余的工作量；刪除基于人類偏見而分析的特定語言，并關注根本問題。只有各國都投資其應用時，人工智能的規(guī)模才得以擴大，并廣泛傳播。非洲受到不利因素的影響，并落后于21世紀不斷向前的技術進步。因此，探討非洲人工智能研究需要考慮的變量，似乎很難面面俱到，但實際上可以以此進一步了解人工智能研究。

非洲擁有一個技術專業(yè)人士團體，他們都致力于為一些領先的技術領域做出貢獻。盡管非洲大陸過去絕大多數(shù)時候都與全球科技舞臺脫節(jié)，但現(xiàn)在非洲終于參與了數(shù)字時代的全球對話。人工智能在非洲找到了一個可最大化的領域，在其最初準備探索的領域使用最前沿的研究方法；利用獨特的環(huán)境和廣闊的探索領域解決根本性問題。

培養(yǎng)年輕人成為專業(yè)工程師，是為他們提供釋放創(chuàng)新潛力的關鍵。盡管困難重重，但非洲的機器學習團體正在發(fā)展壯大，其中包括許多有遠見卓識的人，他們希望運用人工智能來實現(xiàn)其最初的基本目標，應對影響人類福祉的全球挑戰(zhàn)。

在人工智能領域國際參與者的關注下，非洲人工智能領域正朝著好的方向發(fā)展。2013年，當?shù)匾慌袠I(yè)從業(yè)者和研究人員創(chuàng)立了名為Data Science Africa的組織，這是一個非營利性的知識共享專業(yè)組織，旨在匯集從事與非洲相關的數(shù)據(jù)科學方法或實際應用的領先研究人員和從業(yè)人員。

IBM Research于2013年在肯尼亞內羅畢開設了第一家非洲辦事處，并于2016年在南非約翰內斯堡開設了另一家辦事處。在2019年4月，谷歌在加納阿克拉開設了第一個人工智能實驗室，2020年，第七屆國際學習代表大會 ( ICLR ) ——一場重要的人工智能研究會議，將在埃塞俄比亞的亞的斯亞貝巴舉辦。

創(chuàng)新型企業(yè)家也加入了人工智能競賽，給科技界了帶來深遠的影響。像Kudi和Aerobotics這樣的初創(chuàng)公司（分別在人工智能領域投資59萬美元和480萬美元），現(xiàn)已成為非洲人工智能領域的游戲領導者。

人工智能是人類的反映，人類也希望自己可以變成這樣。目前最重要的是放棄機器的工程潛力而轉而訓練機器的仿真能力，幾個國家已經把大量資源投入到研究中。包括氣候變化、醫(yī)療保健、人工智能分散（以實現(xiàn)更好的包容性、多樣性和創(chuàng)新性）、深度學習、自然語言轉型以及計算機視覺等在內的全球性挑戰(zhàn)是當前正在應對的重中之重。

在正確的數(shù)據(jù)和激勵措施之下，人工智可以提供很多援助，且效率很高。這是一個擁有無限可能的領域，也是經濟和社會全面轉型的潛力所在。人工智能的應用是最新的，在未來也充滿活力?？紤]到人工智能的所有小工具、機器人和研究，我們必須承認，最好的成果仍在未來