什么是人工智能
长期以来，无论在流行文化、还是科学领域中，人工智能都是备受期待的话题，因为它有望彻底改变企业、以及人与技术之间关系。那么，为什么人工智能的使用会在当下逼近爆发的临界点？
得益于数据的激增、以及云处理和计算能力方面创新的成熟，人工智能的应用正以远超过往的速度攀升。企业现在可以访问前所未有的数据量，包括直到现在才意识到的暗数据。这些宝贵资源为人工智能的发展带来了福音。
使用得当，人工智能将成为至关重要的业务价值源泉一直以来，人们始终认为人工智能潜藏着激发业务创新的巨大力量。随着各项支持要素的到位，企业开始看到人工智能如何为其增加价值。自动化降低了成本，并为业务流程带来了更高程度的一致性、运作速度和可扩展性。实际上，埃森哲的一些客户发现，由此节省的时间达70％。然而，更加引人注目的是人工智能推动增长的能力。成功进行技术扩展的企业与仍处于试验阶段的同行相比，人工智能带来的投资回报是后者的三倍。因此我们便不难理解，84％的首席高管一致认为，必须利用AI来实现其增长目标。
敏捷性与竞争优势人工智能不仅可以提升效率，而且可以简化繁重的工作。得益于机器学习和深度学习，人工智能应用程序可以近乎实时地从数据和结果中学习，分析来自许多渠道的新信息并做出相应调整，其准确性对企业而言具有难以估量的意义。（产品推荐就是很典型的实例。）这种自我学习和自我优化的能力意味着，人工智能将持续带来业务收益。
通过这种方式，人工智能能够在扰乱频发的世界中提供有规律的洞察力，帮助企业快速适应改变，从而推动创新和竞争优势。在得到扩展后，人工智能可以成为企业实现战略重点的关键推动力，甚至是生存的关键支柱：四分之三的首席高管相信，如果无法在未来五年内扩展人工智能规模，企业就将面临倒闭风险。毋庸置疑，扩展人工智能事关重要。
什么是人工智能
狭义人工智能(ANI)ANI是现有AI技术能够达到的一种人工智能，也被称作弱人工智能。尽管狭义人工智能可执行的任务可能由高度复杂的算法和神经网络驱动，但它们仍然是单一且以目标为导向的。面部识别、网络搜索和自动驾驶汽车都属于狭义人工智能的范畴。之所以将狭义人工智能归类为弱人工智能，不是因为它在应用范围和能力方面存在局限性，而是因为它与具备人类特质这种真正意义上的智能相差甚远。哲学家约翰·塞尔(JohnSearle)认为狭义人工智能“可以用于检验关于思维的假设，但实际上并不属于思维范畴”。
通用人工智能(AGI)
AGI可以成功执行人类才能完成的智力型任务。与狭义AI系统一样，AGI系统可以从经验中学习，发现和预测模式，但是AGI的智能水平更胜一筹。AGI可以从先前获取的数据或现有算法未解决的各种任务和情况中，推断出这些知识。
Summit超级计算机是全球为数不多的可以演示AGI的超级计算机之一。Summit每秒可以执行200千万亿次计算，而人类完成这些计算需要十亿年。要想发挥切实可行的作用，AGI模型不一定需要如此强大的计算能力，只需要达到目前超级计算机的计算水平。
超人工智能(ASI)
从理论上讲，ASI系统拥有完全的自我意识。除了简单地模仿或理解人类行为之外，它们还能从根本上掌握人类行为。
ASI不仅具备这些人类特质，还拥有远胜于人类的处理能力和分析能力，这似乎为我们呈现了一个反乌托邦式的科幻未来，到那时人类将被逐渐淘汰出局。
生活在今天的人们也许无法亲历这样的世界，但即便如此，依照人工智能的迅猛发展势头，可以预见人工智能几乎会从所有可衡量的领域全方位碾压人类，因此人类必须慎重考虑人工智能的道德准则和管理措施。正如斯蒂芬·霍金(StephenHawking)所说，“正因为AI有着巨大的潜力，因此必须研究如何在利用其优势的同时避免落入潜在的危险中。”
人工智能发展现状及应用
导读：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能被认为是第四次科技革命的核心驱动力，目前许多领域都在探索AI技术的应用，可谓方兴未艾。那么什么是人工智能，它经历了怎样的发展历程，现阶段发展状况如何，它有哪些应用。本篇文章就为大家做个简单分享。同时也会为大家详细介绍一下百度的AI技术体系。
本文主要内容：
1.人工智能概念
①智能
②人工智能
2.人工智能的发展
①人工智能的发展历程
②AI是中国的机遇
3.AI与百度
①百度AI的发展历程
②百度AI的技术体系
③百度AI的场景化应用
1.人工智能概念
1.1智能
谈到人工智能，需要首先理解“智能”一词的具体含义。智能是指人类才具有的一些技能。人在进行各种活动的过程中，从感觉到记忆再到思维产生了智慧，智慧产生了人类本身的行为和语言，行为和语言统称为能力；智慧和能力结合在一起就是人工智能中的智能一词。
比如，人类的语言表达能力就是一种智能（语言智能）；人类进行复杂数学运算的能力也是一种智能（数字逻辑智能）；人类的交往能力也是一种智能（人际智能），人们对音调、旋律、节奏、音色的感知能力，也是一种智能（音乐智能）。他们都属于智能的范畴。
1.2人工智能
把智能的概念与人的逻辑理解相结合，并应用到机器中，让机器能更好的模拟人的相关职能，这就是人工智能。人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能概念，最早可以追溯到上世纪90年代初，这个时候需要提到一位科学家：图灵。
艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵最早定义了什么是人工智能，怎样去界定一个机器（或一个设备）是否具备智能。他最早提出了图灵测试（即：一个人在不接触对方的情况下，经过某种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在某些时间之内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么我们就认为这台机器具备智能化的思维）。直到2000年左右，才真正有计算机通过了图灵测试，才实现了一个突破。在2014年图灵测试大会上，出现了一个通过图灵测试的机器（或者称为智能聊天的机器人）。这两年人工智能的高速发展，也印证了最早的图灵测试，这也让我们反向看到了图灵在人工智能定义方面做出的突出贡献。
现今，在做图灵测试时，判断这个设备是否具备人工智能，更多的还是从模拟人的角度来考量。但在当前科技背景下，人工智能需要涵盖更广的内容，它不仅仅要模拟人本身的职能，还需要具备一些扩展、替代甚至延伸的职能。
举个例子，在医疗领域，需要经常在实验室进行病毒化验，人处这样的实验环境下会比较危险，经常会出现一些事故，如果能够用机器替代人来做这些实验，这些事故就可以避免。此时，这台机器就不仅仅是在模拟人，而是在替代人，机器本身就具备了替代人的能力。
当前，很多人在担忧：人工智能的发展会不会对人类造成威胁。其实，目前人工智能还处于早期的阶段（或者称之为婴幼儿阶段），我们还处于弱人工智能时代。
当然，随着时间的推移，将来我们可能会把弱人工智能时代推进到强人工智能，甚至再往前推进到超人工智能和智能爆炸时代。但至少目前，我们离这样的时代还有非常远的距离，要实现这样的目标，需要非常多的时间积累，可能要通过几代人甚至十几代人的努力。所以大家不要有过多的担心，人工智能现在更多的还是用于服务人类，用来提高人们的工作效率。
上图引自MIT大学一位教授。
针对人工智能所覆盖的领域，这位教授提出一个观点：“我们要尽可能避免做这些容易“进水”的工作，以免被日后所淘汰掉”。
这张图水平面以下的工作，如存储，计算、甚至象棋活动等，已经被海平面淹没。在海平面边缘的工作，如翻译、驾驶、视觉和音频等，很有可能在未来的一段时间，随着技术的进步也会被淹没。再来看图上高海拔地区的工作，如艺术创新、科学研究，文学创作等，让人工智能替代人类去做这些工作，在现阶段是比较困难的。要让人工智能实现像人一样具备主观能动性，还需要比较长的时间。我们在选择工作，或者在做技术探索的时候，应该从更高的层面布局，而把那些可以被人工智能替代的工作交给计算机去做，这样我们就可以从一些重复性、冗余性的工作中抽离出来，去专门从事创造性的工作（比如艺术创作等）。
2.人工智能的发展2.1人工智能的发展历程我们回顾一下人工智能发展的历程。
人工智能并不是特别新鲜的词，在计算机出现后不久，大家就已经开始探索人工智能的发展了。
1943到1956年这段时间，为人工智能的诞生期，期间有很多人尝试用计算机进行智能化的应用，当然此时不能称为人工智能，只是有类似的概念。
人工智能的分水岭是1956年达特茅斯会议，在本次会议上正式提出了AI这个词。
1956到1974年这段时间，是人工智能发展的黄金时代，是人工智能的第1个高速发展期，通常把这段时间称之为人工智能大发现时代。
1974到1980年这6年的时间里，进入了人工智能发展的第1个低谷，在这个低谷期，出现了非常多的问题，比如计算上的问题、存储上的问题、数据量的问题，这些问题限制了人工智能的发展。
1980到1987年这段时间是人工智能的第2个繁荣期。期间诞生了大量的算法，推动了神经网络的高速发展，同时出现了许多专业的科研人员，发表了许多创造性的论文。
1987到1993年这段时间是人工智能的第2个低谷期，期间有个词叫“AI之冬”。有大量的资本从AI领域撤出，整个AI科研遇到了非常大的财政问题，这是导致”AI之冬”的主要原因。
1993年之后，人工智能又进入到高速发展期，期间出现了许多经典案例，比如1997年IBM公司的深蓝案例，2001年IBM的沃森案例，2016年谷歌AlphaGo案例。这些案例是人工智能在应用层面的体现。
上图概括了人工智能的发展历程。
可以看到，从1956年达特茅斯会议AI这个词诞生，一直发展到现在，人工智能共经历了60多年的跌宕起伏，并不是仅在2016、2017这两年间才出现了人工智能这个概念。
从宏观上看，AI的发展历程经历了三次比较大的起伏。
第1次起伏是从1943年到1956年，首次出现了神经网络这个词，把人工智能推到一个高峰，期间出现了许多大发现。而第1次低谷使人工智能进入到了反思的阶段，人们开始探讨人工智能的应用。
第2次起伏是在上世纪80年代，期间BP算法的出现，神经网络新概念的普及，推动了人工智能又进入第2次高峰和发展。然而从1987年到1993年又进入到了了第2次低谷，这主要因为一些财政原因导致。
第3次起伏从2006年开始，由辛顿提出了深度学习的概念，把神经网络往前推动了一大步，也把人工智能推到了高速发展阶段，尤其是近几年在非结构化领域取得了许多突破（例如在语音与视觉方面），给人工智能进入商业化应用带来许多的基础性技术沉淀。
人工智能为什么会在前面的发展过程里遇到了那么多的坎坷？为什么在最近这几年会进入一个高速发展期？
我们归结了近几年人工智能高速发展的三点原因：
①算力飞跃
人工智能（尤其是深度学习），对底层计算能力的要求非常高。早期的计算受到了极大限制，从CPU发展到了GPU，使得算力几乎能达到几倍甚至十几倍量级的增长。再从GPU到TPU，计算速度能达到15~30倍的增长，使得在算力层面不断取得突破。此外，大量云资源的出现将我们计算的成本压到了最低，我们在处理海量计算的同时，也可以享受比较低的成本。再者，芯片技术的发展，使得端处理能力持续提高，这些都帮助我们在算力层面取得了很大的突破。
②数据井喷
从PC互联网时代到移动互联网时代，再到可穿戴设备的应用，都产生了大量的数据。这两年，每年产生的数据量可以达到50%左右的增长。2017年到2018年，这段时间内基本上每个月产生的数据量可以达到几十个亿的量级，数据量已经非常高。物联网的连接，能帮助我们把更多的数据采集回来，帮助我们在数据层面做更多的积累，这是数据井喷带来的积极影响。
③算法突破
近几年来，从机器学习到深度学习，算法不断取得突破。使得我们可以处理更多的大规模、无监督、多层次等复杂业务。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能高速发展。
2.3AI是中国的机遇
人工智能技术的发展也促进了很多产业的发展。中国目前有非常好的历史机遇，不仅仅是在技术上有大量的积累，同时，国家也为人工智能的发展提供了非常好的政策环境。此外，市场空间、资金支持、人才储备，也都为人工智能的发展提供了非常好的条件。
通过上图可以看到，人工智能的研发人才目前还比较短缺。图上数据来源于领英在2017年所做的全球AI人才报告。以2017年的数据来看，全球人工智能专业的人才数量超过190万，在这190万人才中，美国处于第一梯队，有85万+；而中国在人工智能领域的人才积累比较少，从数据上来看，目前国内人工智能方面的专业技术人才可能只有5万+，当然这是2017年的数据，现在可能会有一些增长，但是量级也没有达到我们想象的那么大。
所以从国内目前来看，这约5-10万的AI技术人才，对比AI产业的高速发展需求，两者之间有巨大矛盾。那怎样更好的用这些人才作为突破，把人工智能方面的技术人才储备提高到百万级别。这正是整个百度（包括百度的教育合作与共建，包括百度所有对外输出的体系，包括我们今天所做的课程）所努力的方向，我们期望通过百度的技术赋能，真正的帮助人工智能取得更好的人才积累，真正培养一些在未来对人工智能行业有巨大贡献的专业人才，这是百度现在的定位目标。
AI浪潮已然到来，行业人工智能时代已经到来。目前，人工智能已经大量应用在2c和2b领域，怎么让人工智能跟具体行业有更好的接触，产生更多的积累，是我们正在重点探索的方向。
比如百度的搜索引擎，已经融入了很多AI元素。模糊匹配、拍照识图、深度挖掘检索等都应用到了大量的人工智能技术。
再如推荐系统，他会基于个人的一些喜好和历史阅读习惯来给用户做一些内容的推荐和匹配，这是很典型的结合大数据做的精准应用，实际上也属于人工智能的范畴。
再如人脸识别技术、语音技术、智慧交通和无人驾驶等，都是AI技术与行业应用的融合，并且这些技术正在不断取得突破。百度现在L4级别的无人驾驶车已经初步实现了一些小规模的量产，未来会有更多的人将真正的体会到无人驾驶给生活带来的便利。
3.AI与百度3.1百度AI的发展历程
上图为百度在人工智能领域的发展轨迹，早在2009年，百度就开始尝试探索人工智能相关技术，直到2019年，百度用了近十年的时间布局人工智能。
2009年尝试性布局人工智能，2013年发布IDL，2014年成立硅谷实验室以及百度研究院，2015年首次发布DuerOS，2016年发布百度大脑1.0版本，同年，百度的自动驾驶技术进入试运营状态，2017年是百度人工智能技术高速发展的一年，不仅成立了深度学习国家实验室，同时也成立了硅谷第二实验室以及西雅图实验室，并且Apollo平台开始运行并对外推广，在2018年到2019年，DuerOS和Apollo平台发展到3.0版本，百度大脑发展到5.0版本。经过近十年的发展和积累，百度的人工智能技术目前处于相对领先的位置。
百度在人工智能领域领域取得的进展有目共睹，比如，百度成立了首个国家级AI实验室；2016年被美国《财富》杂志评选为深度学习领域四大巨头之一；百度的刷脸支付、强化学习、自动驾驶等技术入选MIT2017年全球十大突破性技术；在AI领域，百度的中国专利申请超过2000项。
3.2百度AI的技术体系
百度的技术体系非常全面，覆盖了计算体系、大数据技术体系以及人工智能技术体系等，在机器学习、深度学习、区块链、知识图谱、自然语言处理、量子计算等领域均有雄厚的技术积累。这些技术可以按内容划分成三个板块，第一是A板块（即AI技术板块），第二是B板块（即大数据板块），第三是C板块（即云计算板块）。这就是百度在2016年提出的ABC概念。从一开始的1.0版本，发展到如今的3.0版本，代表着百度在人工智能领域的整体布局。在人工智能领域的布局中，百度的探索不仅停留在最核心的技术上，也同时将核心技术与更多的领域相结合，如边缘计算、物联网（InternetofThings,IoT）和区块链等，得到了如ABC+区块链、ABC+DuerOS、ABC+Apollo等对外输出模式，向各行各业提供解决方案。
在A板块中，将百度大脑分成了不同的层次。最底层是算法层，包含机器学习和深度学习算法，使用百度的PaddlePaddle深度学习框架提供算法层的基础支撑；算法层之上为感知层，感知层可分为对声音的感知和对光的感知，其中，对声音的感知主要是语音技术板块，对光的感知主要是图像技术、视频技术、AR/VR等技术板块；在感知层之上是认知层，认知层更多的是处理人类听到和看到的内容，对其进行深度理解，深度理解需要自然语言处理（NLP/NLU）、知识图谱等技术作为支撑，同时也需要积累大量用户画像数据，这些技术能帮助人们快速的理解和分析人类听到和看到的内容，并对内容进行有效的反馈，这是认知层面的技术；在认知层之上是平台层，平台层将底层的内容进行融合、封装，对外提供开放、完整的AI技术，并引入大量的生态合作伙伴，共同探讨人工智能产业的布局。
百度人工智能整体技术体系，最底层是深度学习框架飞桨PaddlePaddle，作为底层计算框架，飞桨PaddlePaddle支撑着上层场景化能力与平台中的全部板块。在场景化能力与平台中，包含了诸多场景大板块，每个大板块下又细分为多个技术板块，比如语音板块包含了语音合成以及语音唤醒等技术板块；计算机视觉技术中的OCR技术，包括传统通用OCR识别，以及垂直领域OCR的识别，可以对30多个OCR识别领域进行精准识别，比如票据识别、证件识别以及文字识别等；在人脸/人体识别板块，同时也会引入图像审核以及图像识别方面的技术；在视频板块，有视频比对技术，视频分类和标注技术，以及视频审核技术；在自然语言处理板块，有机器翻译技术；知识图谱板块，有AR/VR技术。这些板块构成了人工智能体系的技术蓝图。
近两年来，人工智能技术在各行各业中的应用不断加深，实践证明，单一的技术在落地时会受到诸多限制，所以现在人工智能在落地时可能不仅仅用到某一个单独的技术板块，而是需要先把这些板块进行融合，然后再进行实际应用，比如在拍照翻译的应用场景下，既需要用到OCR技术，同时也用到NLP技术。因此在实际应用中，需要综合各个板块的技术，把不同的技术体系和技术内容有机地融合起来，再去解决行业中面临的痛点。
3.3百度AI的场景化应用
2014年到2015年期间，在计算机视觉领域的部分场景下，计算机视觉识别准确率已经超过了人眼识别。而利用深度学习技术的计算机听觉识别，在2017年左右也已经超过人耳听力极限。
人工智能业务场景化不仅依赖底层的硬件资源，也需要超大规模的标注数据，这是监督学习的特点，所以在人工智能早期研究中，有评论说“有多少人工就有多少智能”，这句话在特定角度来看是具有一定意义的。在监督学习中，训练模型需要庞大的标注数据，再结合GPU强大的数据处理能力去训练特定模型，也就是从算法的层面去做更多的工作，在训练模型的过程中需要发挥人的主观能动性，更好的解决在行业应用中出现的一些痛点，构建出行业专属的模型。
比如，将人体分析技术应用到实际行业场景中时，需要结合人脸识别技术和人体识别技术。可以通过基础手势识别，识别一个人在开车时有没有系安全带、是不是在打电话等。
利用人体分析技术，可以做到行为识别，首先设定特定区域，然后对区域内的人员行为进行识别，比如人群过密、区域越界、人员逆行、徘徊以及吸烟等，在特定场景下，行为识别能够帮助用户避免安全隐患。
自然语言处理有很多相关技术，比如说词法分析、词向量表示、语义相似度、短文本相似度、情感相似度分析等。这些技术用在不同的应用场景下。
在公检法系统应用中，为了避免出现非常严重的问题，如同案不同判，具体解决方案是当诉讼呈递给法官时，根据当前诉讼内容在公检法系统中寻找历史上类似的案件，参考历史类似案件的判决，给法官提供判案依据。
在媒体领域应用中，对基础的财经类新闻，可以由机器进行新闻文章的编写，即机器写作。这些技术都是基于NLP在相应领域做的智能化应用，可以让编辑或记者从重复性的工作中解脱出来。
人工智能从广义上来看，也包括大数据及云计算相关技术，这些技术也都涵盖在百度AI技术体系中。在大数据领域，主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等，利用这些技术，我们在进行模型训练的时候，对数据进行科学的管理可以帮助我们提高模型训练效率。
百度AI技术体系也提供算力层面的支持，通过GPU服务器以及FPGA服务器提供的算力，更好的解决应用层面的问题。
百度AI就是这样一个从基础层，到感知层、认知层的完整体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
回顾本篇文章，我们和大家分享了人工智能的相关概念，人工智能的发展历程，从中也可以看出AI是我们的历史机遇。同时本文也为大家详细介绍了百度的AI技术体系，经过10余年的努力，百度AI已经形成从基础层，到感知层、认知层的完整技术体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
什么是人工智能 (AI)
哪些因素在阻碍企业释放AI潜力？尽管AI具有广阔的前景，但许多公司仍然无法充分发挥机器学习和其他AI功能的潜力。其原因在于，然而，讽刺的是，这一问题在很大程度上是人自己造成的，正是低效的工作流阻碍了公司充分发挥AI的价值。
例如，数据科学家有时无法获得构建机器学习模型所需的资源和数据，无法与同事有效开展协作，需要管理许多不同的开源工具。而应用开发人员有时需要对数据科学家开发的模型进行完全重新编码，然后才能将这些模型嵌入到其应用中。
此外，随着开源AI工具不断涌现，IT团队要花费更多的时间来持续更新工作环境，以此为数据科学团队提供支持。在很多情况下，由于数据科学团队工作方式不够标准化，这个问题还会变得更加复杂。
最终，高管层可能无法看到AI投资的价值，自然也就不会提供充足的支持和资源来构建AI成功所需要的协作和集成式生态系统。
人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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人工智能产业发展趋势是什么｜精选报告
近日，艾瑞咨询发布《中国人工智能产业研究报告(Ⅴ)》，主要内容如下：
1、人工智能产业发展环境演变
2、人工智能产业进阶之路
3、人工智能产业空间增长点
4、人工智能产业企业案例
5、人工智能产业发展趋势探讨
人工智能赋能产业发展已成为主流趋势，2022年我国人工智能产业规模达到1958亿元，年增长率7.8%，2027年相应规模可达到6122亿元。人工智能相关产品包括预训练大模型、AI芯片、决策智能和虚拟数字人等。细分赛道包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理等。产业链各环节已逐步进入良性循环带动期，AI产业链逐步成熟。
以下为报告精彩节选：
人工智能是什么
欢迎大家迈入人工智能的大门人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当前全球最热门的话题之一，是21世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标，人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术，比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。目前有大量群体对人工智能的定义、原理、分类、应用产生了极大地兴趣，可是网上媒体发布的一些资料信息大多具有极强的偏向性和导向性，很少有客观全面的总结。在这里，我做了一个详细的“人工智能图解笔记”，从人工智能的定义、分类和发展路径等角度，给大家展示了一个全面的人工智能图谱。
1.人工智能的定义人工智能的定义主要有以下几种：
1.人工智能的一种定义：《人工智能，一种现代的方法》笔记：人工智能是类人思考、类人行为，理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展，经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段；
2.人工智能的另一种定义：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支；
3.人工智能是一门什么科学？：人工智能科学的主旨是研究和开发出智能实体，在这一点上它属于工程学。工程的一些基础学科自不用说，数学、逻辑学、归纳学、统计学，系统学、控制学、工程学、计算机科学，还包括对哲学、心理学、生物学、神经科学、认知科学、仿生学、经济学、语言学等其它学科的研究，可以说这是一门集数门学科精华的尖端学科中的尖端学科——因此说人工智能是一门综合学科。
2.人工智能的话题人工智能的话题有且不限于以下几种：
1.我们总是把人工智能和电影想到一起：星球大战、终结者、2001：太空漫游等等，电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感；
2.人工智能是个很宽泛的话题：从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑；
3.我们日常生活中已经每天都在使用人工智能：生活中很多互联网工具已经是人工智能了，只是我们没意识到，或者已经习惯了而已。JohnMcCarthy在1956年最早使用的人工智能(ArtificialIntelligence)这个词，他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。”；
4.一些场景的弱人工智能例子：谷歌，一个巨大的搜索热人工智能；智能手机，弱人工智能系统；智能汽车，很多已经安装了控制汽油渗入，控制防抱死系统的电脑等；垃圾邮箱过滤器也是经典的弱人工智能。
3.人工智能的四大技术分支人工智能的四大技术分支如下所示：
1.模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字、逻辑的关系等等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术；
2.机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求；
3.数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等等；
4.智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等等。
4.人工智能的主要应用领域人工智能的主要应用领域有哪些呢？
1.机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况、调整自己的动作来达到特定的目的；
2.语音识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息，如语音开锁（特定语音识别）、语音邮件以及未来的计算机输入等方面；
3.图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等等；
4.专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库，相当于人脑具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。
5.人工智能的三种形态人工智能具体有哪三种形态呢？
1.弱人工智能：弱人工智能(ArtificialNarrowIntelligence,ANI)是擅长与单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据，它就不知道怎么回答你了；
2.强人工智能：强人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)，是人类级别的人工智能，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多，我们现在还做不到。LindaGottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念，快速学习和从经验中学习等操作”。强人工智能在进行这些操作时，应该和人类一样得心应手；
3.超人工智能：超人工智能(ArtificialSuperIntelligence,ASI)，牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科技创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍，超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。
5.1.弱人工智能到强人工智能有多难？弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
1.一个大困难：人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西，至今我们都还没完全搞清楚；
2.可以简单解决的：可简单解决的造一个能在瞬间算出10位数乘法的计算器；
3.目前比较难以解决的：选一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机；
4.已经成功的：造一个能战胜世界象棋冠军的电脑；
5.还没做出来的：谷歌目前花了几十亿美元在做一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字，并且了解那些词汇意思的电脑；
6.逻辑容易感知难：一些我们觉得困难的事情——微积分，金融市场策略、翻译等等，对于电脑来说都太简单了；而且我们觉得容易的事情——视觉、动态、转移、直觉——对电脑来说太难了；
7.计算机科学家DonaldKnuth：人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上还差得很远；
8.人工智能的一个典型目标例子：要想达到人类级别的智能电脑，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。
5.2.弱人工智能的前进方式弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
1.第一步：增加电脑处理速度：要达到强人工智能，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力，如果一个人工智能要像人脑一般聪明，他至少要能达到人脑的运算能力。从人脑的发展速度来看，预计到了2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了；
2.第二步：让电脑变得更智能：抄袭人脑，参考人脑范本做一个复杂的人工神经网络，科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这个神奇的东西的，乐观的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务，我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了；模仿生物演化，除了抄袭人了，也可以像制造飞机、模拟小鸟那样模拟类似的生物形式。不全部复制，包括部分人工的设计干预，因为人类主导的演化会比自然快很多很多，但是我们依然不清楚这些优势是否能使演化模拟成为可行的策略。让电脑来解决这些问题，如果抄学霸的答案和模拟学霸备考的方法都走不通，那就干脆让考题自己解答自己吧。这种想法很无厘头，却是最有希望的一种。总的思路是我们建造一个能进行两项任务的电脑——研究人工智能和修改自己的代码，这样他就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务，前期会很慢，但一旦上路，后面会飞速发展。
5.3.强人工智能到超级人工智能之路从强人工智能到强人工智能，还有哪些需要改进和增强的地方呢？
1.发展的观点：总有一天，我们会造出和人类智能相当的强人工智能电脑。到了这个时候，人工智能不会停下来，考虑到强人工智能之于人脑的种种优势，人工智能只会在“人类水平”这个节点做短暂的停留，然后就会开始大踏步向超人类级别的智能走去；
2.超级人工智能比人类厉害的地方：硬件上，运算速度往着几何级的速度增长；容量和存储空间也会迅速提升，远超人类，而且不断拉开距离；可靠性、持续性，不会疲惫，能持续不断的思考；软件上，可编辑性、升级性，以及更多的可能性。和人脑不同，电脑软件可以进行更多的升级和修正，并且很容易做测试，另外一个则是集体能力，人类的集体智能是我们统治其它物种的重要原因之一，而电脑在这方面比我们要强得很多，一个运行特定程序的人工智能网络能够经常在全球范围内自我同步，这样一台电脑学到的东西会立刻被其它所有电脑学得，而电脑集群可以共同执行同一个任务，因为异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上。
5.4.智能爆炸——强人工智能时代如果强人工智能时代来临，地球将是一幅怎样的景象呢？
1.人类统治地球观：人类对于地球的统治教给我们一个道理——智能就是力量，也就是说一个超人工智能，一旦被创造出来，将是地球有史以来最强大的东西，而所有生物，包括人类都只能屈居于其下——而这一切有可能在未来几十年就发生。当一个超人工智能出生的时候，对我们来说，就像一个全能的上帝降临地球一般；
2.递归的自我改进概念：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制，当它完成一次自我改进后，她比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平，而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使它比爱因斯坦还要聪明很多，但它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平——这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极体现；
3.当人工智能达到人类水平：以下的情景可能会发生：一个人工智能系统，花了几十年时间到达了人类脑残智能水平，而这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个四岁小孩一般；而这个节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理理论；而在这之后一个半小时，这个超人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍；
4.科技大佬警惕人工智能的原因：现在很多科技大佬包括科学家都在提出警惕人工智能，要建立和完善法律法规，目的就是担心未来人类会因此毁灭。那些在我们看来超自然的只属于全能的上帝的能力，对于一个超人工智能来说，可能就像按下一个电灯开关那么简单，防止人类衰老、治疗各种不治之症、解决世界饥荒、甚至让人类永生、操纵气候来保护地球未来什么的，这一切都将变得可能，同样可能的是地球上所有生命的终结。