Fram till nyligen verkade AI fast i science fiction. Termen "artificiell intelligens" myntades för 60 år sedan - den 31 augusti 1955 föreslog John McCarthy ett "sommarforskningsprojekt" för att räkna ut hur man skapar tänkande maskiner.
Det har visat sig ta lite längre tid än en sommar. Vi går nu in i det sjunde årtiondet och börjar se verkliga framsteg.
Så, det är värt att fråga: varför den långa väntan, och vad har gjort för dagens renässans i AI forskning?
Som vanligtvis är fallet med tekniska "revolutioner", har det faktiskt skett en stadig utveckling av hård forskning som leder fram till idag.
Till exempel, Geoff Hinton, en av pionjärerna för artificiella neurala nätverk, kom upp med många av sina viktigaste insikter på 1980-talet, när datorer var för långsamma för insikter för att ha en stor praktisk vinst. Han fortsatte att arbeta under de kommande 20 åren, och 2009 slog han och hans studenter toppmodernt för taligenkänning.
Google använde snabbt sina metoder (och senare anlitade teamet) och minskade fel i taligenkänningen på Google-appen med cirka 25% - motsvarande cirka tio års forskning på en gång. Så det var verkligen en lång ansträngning.
Men något förändrades under de senaste åren, en inflektionspunkt, en sista knuff över linjen från "Detta skulle kunna fungera" till "Wow, detta fungerar bättre än något annat vi har kommit på!"
Ja, djupt lärande tog verkligen fart när det fick en infusion av datorer i enorm skala, med hjälp av nätverk av tusentals datorer som arbetade tillsammans.
Och det har accelererats genom att ta itu med verkliga problem: hur bygger man ett system som erkänner tal på 58 språk? Hur hittar man någons första foto av deras guldskörd när det aldrig har märkts? (Dessa är inte bara retoriska frågor; Google app och Google Photos gör detta, och många andra företag arbetar med liknande verkliga tillämpningar av maskininlärning).
Med andra ord, samma konsument behov som gav upphov till webben och molndata som driver det - människor som vill få någon fråga i världen besvaras eller kommunicera utan ansträngning över språk - var vad uppdateras och omfokuserade grundforskningen i AI.
Dessa visar sig ge hårdare och mer givande utmaningar än de "leksak" problem som hade varit riktmärken för AI forskning i årtionden tidigare, såsom att få ett program för att navigera en enkel labyrint. Den verkliga världen är mycket större och rörigare, och det ger en mycket högre bar för maskininlärning.
Det är inte förrän den teoretiska stöter upp mot det praktiska som du får verkliga framsteg. Det är därför vi tar dussintals besökande fakultet från universitet varje år till Google, och varför våra forskare publicerar sin forskning öppet och gå till alla de stora akademiska konferenser om AI.
Vi erbjuder dataresurser, verkliga problem och praktiska kompetensbyggande system; externa forskare ger lång erfarenhet och idéer för nya tillvägagångssätt.
Vi älskar utbytet, och vi välkomnar experter inom maskininlärning att bedriva sin forskning på Google. (Och förresten, det finns andra fördelar med att minska klyftan mellan teori och praktik: det är mycket mer vettigt att underbygga långsiktig oro över AI i en praktisk diskussion om vad som faktiskt är möjligt och hur vi kan bygga de mest fördelaktiga teknikerna.)
I framtiden måste vi göra ännu mer blandning av AI-forskning med att lösa verkliga utmaningar.
I nästa generation av programvara, maskininlärning kommer inte bara att vara ett tillägg som förbättrar prestanda några procentenheter; det kommer verkligen att ersätta traditionella metoder.
För att bara ge ett exempel: för ett decennium sedan, för att lansera en digital musiktjänst, skulle du förmodligen ha tagit en handfull elitsmakare för att välja den hetaste nya musiken.
Idag är du mycket bättre på att bygga ett smart system som kan lära från den verkliga världen - vad verkliga lyssnare är mest sannolikt att gilla nästa - och hjälpa dig att förutsäga vem och var nästa Adele kan vara.
Som bonus är det en mycket mindre elitistisk smakskapande process - mycket mer demokratisk - som gör det möjligt för alla att upptäcka nästa stora stjärna genom våra egna kollektiva smaker och inte genom individuella preferenser hos ett fåtal utvalda.
För att AI ska kunna uppfylla sin långsiktiga potential för samhället, måste vi rikta forskningen ännu mer mot verklig röra: hur hjälper du någon att planera en sista minuten stor semester när de har begränsad budget, två kräsna barn, och bara några dagar att klämma in den i?
Kan vi minska det moderna livets ljud genom att ge dig smartare filter på din e-post, dina sociala medieflöden, ditt schema - kan vi ge dig mindre skräppost och mer tid?
Och hur kan vi hjälpa forskare att förstå den överväldigande mängden data inom genomik, energi och klimatvetenskap?
Alla dessa områden kan dra nytta av smarta, riktade, tankeväckande innovationer i AI, vilket är anledningen till att vi måste fortsätta att tänka först och främst på människors verkliga behov, och den verkliga världen vi alla lever i.
Som en del av BBC: s intelligenta maskiner säsong, Googles Eric Schmidt har skrivit en exklusiv artikel om hur han ser artificiell intelligens utvecklas, varför det upplever en sådan renässans och var det kommer att gå härnäst.