天马行空的梦
往往在岁月的洗礼后成为“痴人说梦”，或者索性变成了“大预言家”。
梦开始的地方
小心翻开那些留存于世的经典。
在历史长河中
从轩辕黄帝的司南车，诸葛孔明的木马流牛这些全自动机械，到犹太人的泥人，荷马史诗《伊利亚特》中的机器人Talos和火神的木偶金人等等等等， 几乎个各文明都有对智能生命的探索或者说想象。
神话中的智能体都是被赋予了“生命”的，也许未来的AI会做到。即使和现在的人工智能有着本质的区别，但他们的梦正是我们前线道路上的起点
起航
也许是巧合，在1940年代前期，美国神经科学家麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家皮茨（Water Pitts）提出神经元的数学模型。后来又在40年代末的时候加拿大神经心理学家赫布（Donald Hebb）的“赫布规则”促使现在大名鼎鼎的“神经网络”在那些年里诞生，而“神经网络”这个根据“人脑”的启发下被发明出来的创造和神话中那些赋予“生命”的智慧体又是多么的有关联。
黄金时代
时间到了1950年代-1970年代
那个年代里，AI刚刚被提出，就被确立成为一门学科。
那个年代里，图灵发表的论文演变成现在熟知的图灵测试
那个年代里，GPS通用解题机设想问世
那个年代里，LISP人工智能语音被发明
那个年代里，塞缪尔首创了机器学习这个概念，世界第一个具有自学能力的跳棋程序出现。
那个年代里，Siri等一众语音助手的祖宗Eliza第一个聊天机器人那时候诞生。
那个年代里，第一个无人驾驶汽车首秀，第一个商用AI机器人，第一个医疗AI，第一个拟人机器人问世。
在那个时代有太多的波澜壮阔，美好的让人目不暇接，从那时起，AI正式走上了快速发展的道路。
复兴
在1970年代中期到80年代的早期，因为经费的问题导致AI领域发展缓慢，可是也是在那个时期，并发出更多精彩的想法和作品。
在那个时候，卡梅隆大片《终结者》上映，
在那个时候，著名的“缸中脑”假象试验（可以大致理解成虚拟现实），也许你很陌生，但要是告诉你《盗梦空间》、《源代码》和《阿凡达》等都是由这个“哲学命题”催生出的科幻作品就好理解了。
在那个时候，神经网络模型被提出，结合机器学习理论历史上最为重要的一个算法之一“反向传播算法” 正式开启复兴神经网络学派和深度学习的潮流。
21世纪的深度学习
讲述AI的历史绕不开“奇点”，这是一篇在90年代初发布的一篇文章，预言“人类将能够创造具有超级智慧的机器，由此走上人类终结之路” 对此，像霍金和Elon马斯克都是其坚定粉丝。
21世纪，我们生活的当下，AI经历着前所未有的高速行进。通过各种海量的数据经过学习实现Ai的“更加聪明”。比如我们熟知的阿尔法狗打败世界围棋大师等等的消息不绝于耳。
知识图谱-EPIK
就在2012年，由谷歌第一个发出“知识图谱”的概念，经过多年发展，“知识图谱”已然成为未来AI发展的不可或缺的一环重要基础设施。理由十分简单，我把他们比喻成爱学习会学习的聪明AI，通过深度学习，他们会感知，会识别，会判断，所以在强大算法的加成下打败人类现有的脑力显得轻车熟路，可是同时，他们不会思考，不会语言，不会推理，而这恰恰是“知识图谱”要做的，知识图谱将填补深度学习所不能完成的AI领域中的另一块空白，使AI变得有学识，会推理。关于知识图谱更多的基础内容，推荐小伙伴们上网冲浪。
那么EPIK是做什么的呢？
简要回答：知识图谱+区块链。
我们已经讲述了知识图谱对AI未来发展的重要性，可是知识图谱也有十分严重的“问题”。
“图谱建立十分困难，知识缺失依旧是问题”
即使知识图谱从第一天到现在快10年了，但依旧面临严峻的考验。
在当下也不指望经过深度学习的机器人能来帮助你构建一套真正的需要的知识图谱，构建知识图谱的成本非常高，单一普通机构根本无法构建覆盖全面的知识图谱，比如谷歌专攻搜索领域，facebook专攻用户兴趣领域。 即使是金融行业这样垂直领域也是如此，现如今的知识图谱大都依赖开放域的数据抓取或者社区协作来一起构建。
而这些问题，有可能可以在区块链的技术下得以解决和实现，众所周知，区块链上的分布式存储是可以实现“数字自由”的几乎永远存在的，这第一步就对构建人类知识图谱至关重要，当数据托管在第三方，如此珍贵的数据万一丢失或是人类的悲剧。去中心化的另一个概念是每一个人都将是中心，而构建属于人类的知识图谱离不开所有人的贡献，如此，人人都为自己和未来搭起一份碎片，将整份拼图完成，说不定真能实现神话中描述的“梦”呢？
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