如今，据大多数研究公司预测，人工智能将在不远的未来发挥越来越重要的作用，因此，以人工智能为核心的各类宣传也令人眼花缭乱。
虽然企业领导者们都对机器学习技术非常感兴趣，但却不得不面对人才短缺的困境。 事实证明，全球范围内，只有少数开发者拥有开展新人工智能项目所需的必备技能。这也意味着，能够掌握这些技能的开发人员就变得非常抢手。
既然如此，我们就来了解一下开发者在将重点转向“机器学习、人工智能以及深度学习和神经网络”之前需要了解的有关人工智能的事实吧。
据现有记录显示，人工智能（aRtificial Intelligence）一词是由美国计算机科学家、该学科创始人之一约翰·麦卡锡（John McCaRthy）首次提出的。他在斯坦福大学度过了自己的大部分学术生涯，并于20世纪50年代末发明了LISP。LISP以lambda演算（lambda calculus）为基础，在1960年一经发表，便很快成为了人工智能应用程序的首选编程语言。
不过，尽管斯坦福大学和麻省理工学院都创建了人工智能部门，但该领域却并没有像其创始人想象的那样取得巨大进展。这在很大程度上是因为科学家们遇到了各种难题：有限的计算机能力（即完成任务所需的内存或处理速度）、难解性、组合爆炸、缺少数据库、以及缺少训练算法所需必要的常识和推理。
上世纪70年代出现了所谓的“人工智能寒冬”，当时，大量资金被搁置，人工智能的发展进入瓶颈期。直到21世纪初，计算能力和数据才得以广泛使用。2009年，由斯坦福大学李飞飞教授领导的imageNET数据库项目（该项目存储了1500万张图片）终于打破了坚冰。与此同时，数据存储速度的迅速增加也为更多的人工智能投资奠定了基础。
人工智能行业的人才严重短缺，据各类报告显示，全球市场中有数百万个相关职位亟待填补。由于全球普遍缺乏与AI技能相关的教育，因此缺少训练有素的实用型人才。事实上，由初创公司EleMent AI（总部位于蒙特利尔）估计，全球拥有创建机器学习系统所需专业知识的人还不足22000人。
此外，中国腾讯研究院的另一项研究估计，目前全球有30万人工智能研究人员和从业者，其中约10万人仍处于学习阶段。腾讯称，美国在培养相关人才方面具有绝对优势，在全球2600所教授机器学习及相关学科的大学中，有1000多所位于美国。
该报告还称，美国在开发人工智能技术的初创企业数量方面也遥遥领先。有趣的是，各种学术会议正逐渐变成企业招聘者的狩猎场，而各知名大学的人工智能研究部门却都被转移到了部署人工智能的私营企业中。