（一）计算机的诞生——智能革命的基石
1946年世界第一台电子计算机ENIAC（埃尼亚克）的诞生，标志着计算机在计算能力和存储能力上开始领先人类，唯一不足的是智能，此后人类就一直努力使计算机在更多领域具备人类智能，例如识别语音、识别图像、翻译文字以及回答问题等等。1956年暑季，在达特茅斯学院，克劳德·香农（Claude Shannon）、纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester），以及在该学院任教的约翰·麦卡锡 （John McCarthy）、马文·明斯基 （Marvin Minsky）一同作为倡议者邀请了一些年轻的科学家参加名为“达特茅斯夏季人工智能研究会议”的学术交流活动，这此学术会议的特殊之处在于这是一次头脑风暴式的讨论会，一共参加会议的十多位学者用了一个暑期的时间讨论了当时计算机科学尚未解决，甚至尚未开始研究的问题，人工智能（Artificial Intelligence）这一研究领域由此在这次会议上正式确立。
（二）数据量的井喷式增长与摩尔定律——智能革命的动力
在人工智能刚提出来的十多年时间里，人工智能的发展始终难以取得实用性成果，原因在于当时人们主要试图使计算机理解人类思考问题的运作方式，也就是思考如何在计算机上复制人类思维。事实证明，按此发展方向难以取得实用性成果。到了20世纪70年代，人类开始尝试实现机器智能的另一条发展道路——采用数据驱动和超级计算的方法。具体来讲，数据驱动的方法是指使用大量的、可以被计算机储存和处理的数据，而超级计算的方法是指使用当时世界上运算和处理能力一流的计算机。沿着这条道路，学者们大幅提升了计算机解决识别语音、识别图像、翻译文字等各种智能领域问题的能力。到了20世纪90年代，一方面，互联网和个人电脑逐渐普及，这使得计算机上存储和处理的数据量剧增，后来由此出现大数据的概念，基于大数据的数据驱动方法也越发展现出明显的优势。另一方面，计算机的性能随着摩尔定律呈指数级上升，过去受限于硬件发展水平而无法实践的智能算法通过工程化后可以借助硬件性能的提升付诸实践。得益于这两方面的进展，近年来计算机的智能水平产生了质的飞跃，人类在人工智能领域取得了重大突破，例如在围棋领域战胜世界顶尖棋手的AlphaGo，在医疗领域识别和分析医学影像的模式识别软件，在无人驾驶领域安全行驶超过200万英里的谷歌自动驾驶汽车，以及在制造业领域通过数字化和智能化实现智能机器人装配汽车的特斯拉汽车生产商等。
（三）智能革命开启的潘多拉魔盒——隐私侵犯
当下以大数据和机器智能为主要标志的智能革命正开启一个新的时代——智能时代。由前述可以看出，智能时代之于数据的需要，好比蒸汽时代之于石油和煤炭的需要。人工智能技术的应用极大地扩展了个人信息收集的场景、范围和数量。例如，家用机器人、智能冰箱、智能音箱等各种智能家居设备走进人们的客厅、卧室，实时地收集人们的生活习惯、消费偏好、语音交互、视频影像等信息；各类智能助手在为用户提供更加便捷服务的同时，也在全方位地获取和分析用户的浏览、搜索、位置、行程、邮件、语音交互等信息；支持面部识别的监控摄像头，可以在公共场合且个人毫不知情的情况下，识别个人身份并实现对个人的持续跟踪。正如计算机科学家吴军在《智能时代》中所讲，“在今天和未来，当移动互联网（以及正在快速发展的万物联网技术）、大数据和机器智能三者叠加到一起之后，我们不再有隐私可言。”