新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
catalogs:13000076;contentid:7688970;publishdate:2021-06-11;author:黄童欣;file:1623414511328-aff718d9-3742-46b0-b08c-e56bdd1ed8c8;source:29;from:中华读书报;timestamp:2021-06-1120:28:23;[责任编辑:]有关人工智能的10个常见问题的答案
人工智能是本世纪的主要话题之一。人工智能的功能和无限的潜力导致了许多有趣的对话和辩论。
[[380760]]
人工智能的兴起引起了AI的许多新关注。从热情高涨的爱好者开始学习有关AI的更多信息，到渴望探索该领域的有抱负的人，或者只是想批评它的其他人。但是，无论您所处的频谱是什么，您都会想到几个问题。
在本文中，我们期待回答有关人工智能的一些最常见问题。目的是回答这两个方面，包括所有实际问题，并阐明个人对此主题可能有的疑问。让我们简要地看一下今天我们将尝试解决的各种问题。
[[380761]]什么是人工智能?AI有多强大?人工智能会偷你的工作吗?人工智能可以接管世界吗?人工智能的优点是什么?人工智能的弊端是什么?我们离AGI有多近?人工智能有哪些应用?您需要成为天才才能开始学习AI吗?如何开始使用AI?
您可以随时跳过最想要回答的问题。但是，如果您不想错过任何特定要点，强烈建议您阅读整篇文章。现在，让我们期待回答有关AI的十个最常见的问题。
1.什么是人工智能?
人工智能是指开发的软件或特定模型可以自己执行复杂的任务而无需任何人的帮助。AI的更正式定义可以描述如下：
“能够执行通常需要人类智力的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知，语音识别，决策和语言之间的翻译。”
人工智能是一个庞大的研究领域，由多个子领域组成，包括机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉，自然语言处理等等。
人工智能被认为是未来的技术，它可以解决机器人，医学，物流和运输，金融等众多领域的众多问题，并提供更多的工业公用服务。
我强烈建议您从下面提供的链接中查看以下有关使人工智能神秘化的文章，以更好地了解这一领域。
2.AI有多强大?
为了回答这个问题，让我们简要地看一下人工智能的复杂历史，尤其是神经网络领域。人工智能的概念及其无限的能力在几十年前就已经确定。预计AI将是为现有问题提供解决方案的下一件大事。
随着时间的流逝，人们意识到人工智能并没有想象中那么简单。而且执行复杂的活动几乎是不可能的，尤其是在那段时期内的现有技术下。
最初，AI并没有像人们认为的那样成功，原因是缺少数据以及能够执行复杂排列和组合的能力的技术资源。
但是，在当前时代，我们得出的结论是，人工智能是创造革命性世界的潜在未来。人工智能甚至可以解决某些复杂的任务，相对而言，这可能会花费更多的时间。
这个问题的简单答案-“人工智能有多强大?”在现代时代，取决于研究人员从事程序计算的能力。开发人员的技能使AI模型足够好，可以尽快解决特别复杂的任务。
随着图形处理单元(GPU)的兴起，您可以帮助更快地计算AI模型并开发创新的东西。截至目前，人工智能已经非常强大，可以高效地解决分配给它的一系列任务。但是，它还没有达到顶峰，距离这一点还差几年。
3.人工智能会取代你的工作吗?
人工智能是当今增长最快的领域。据《财富》杂志统计，人工智能专家的招聘在过去四年中增长了74%。人工智能被视为当代最“热门”的工作。
对熟练的AI专家的需求以前所未有的速度增长。人工智能子领域(如机器学习，深度学习，计算机视觉，统计和自然语言处理)的专家的要求和职位空缺每天都在增加。
自然产生的问题是，人工智能最终会变得如此强大，以至于它有能力窃取我们所有的工作吗?
我认为，关于AI将来会窃取您的工作的说法几乎可以视为神话。在这种假设情况下，人工智能将取代所有人类活动并接管现代世界的大部分任务，因为它们不易出现人为错误，并且可以更高效地执行特定任务。
在引入机器的工业革命时期，也发生了类似的事情。显然，它没有窃取工作机会。相反，它为人类控制工作铺平了道路。人类是知识分子。因此，人工智能将简化人工工作的复杂性，但实际上并不会夺走您的工作!
4.人工智能可以接管世界吗?
科幻电影改变了一些人对人工智能的认识。他们用AI编程的图像机器人将变得如此强大，以至于他们最终将摧毁他们的创造者并摧毁整个世界，从而导致新的AI控制物种的发展。
一个引人入胜的故事情节，但在不久的将来随时发生，这是不真实的!
不可否认，人工智能已经走了很长一段路，并发展成为现代世界的独特功能。尽管AI取得了进步，但是大多数任务仍然是在工作或开发阶段的人工监督下完成的。
人工智能也仅限于编程完成的特定任务。一个有趣的例子是自动驾驶汽车，其中AI负责控制汽车并将其驾驶到用户选择的所需目的地。但是，AI仅限于精确地驾驶汽车，而没有其他外部任务。
因此，对于科幻电影中所显示的AI占领世界来说，距离这样的结果至少还有几十年的时间。但是，只是为了保持对此猜测的好奇心，将来最终有可能!尽管目前，这只是虚构的。
5.人工智能的优点是什么?
由于现代对人工智能的炒作是巨大的，因此它具有许多优点。
除了先前讨论的由AI创造的大量工作机会外，它还具有其他优点，例如完成循环或人类需要执行的重复性任务，而不会出现容易发生人为错误的缺点。
人工智能类似于计算机程序，不会疲倦，因此具有在特定任务上全天工作的能力，直到实现期望的结果。
与人类的速度相比，他们能够对各种问题进行更快的计算，并获得精确的结果。他们还拥有大量现实生活中的应用程序，以使我们的日常生活更简单。人工智能的优点是不言而喻的。
6.AI的弊端是什么?
从头开始构建人工智能模型有时可能很耗时且需要大量资源。如果您希望在没有GPU的普通计算机上开发深度学习模型，则替代方法是切换到云平台，因为该模型的构建过程在您的PC上不可持续。
除了消耗大量时间和资源外，在某些情况下，人工智能模型的部署也可能非常昂贵。而且，在特殊情况下AI模型发生故障的情况下的维护成本可能很烦人。
人工智能要考虑的另一个重大缺点是缺乏使用人工智能来完成更高级的知识任务。我们仅限于人工智能。ANI对于执行许多任务是有益且必不可少的，但它并不像AGI那样有效。这一点使我们想到了下一个问题。
7.我们离AGI有多近?
人工智能是一个有趣的概念。AGI是人工智能程序可以人类水平的完整性和智能性来计算，评估和处理多个任务的时候。
尽管进行了不断的研究和技术进步，人工智能领域仍未取得丰硕成果。有关此概念的实验和研究正在不断地进行评估，以期在不久的将来获得更好的结果。
根据专家的说法，人工智能尚未实现的主要原因是由于几乎不可能复制人脑。
尽管神经网络在执行分配给它们的特定复杂任务时表现出色，但不幸的是，它们并不能替代人脑。
8.人工智能有哪些应用?
自然界中的人工智能具有广泛的应用。这些包括您从一天开始到一天结束的旅程。通常，当您使用智能手机开始新的一天时，您会利用智能面部锁定或其他指纹AI措施的AI功能来解锁手机。
然后，您决定使用Google进行搜索，就会遇到自动完成和自动更正的AI功能，该功能利用序列技术进行序列建模。除智能手机外，人工智能还有大量其他应用程序，包括电子邮件垃圾邮件检测，聊天机器人，对象字符识别等。
人工智能还可以在许多其他领域中找到其应用，例如机器人技术，医学，物流与运输，金融等主题，以及行业中更多的公用事业服务。
9.您需要成为天才才能开始学习AI吗?
这个问题有一个简单的答案-“不，你不!”
人工智能是一个神话般的领域，包含许多壮观的子领域。如果您对以下主题提供的各种有趣概念特别感兴趣，那么完全值得投资您的宝贵时间来获得有关AI主题的更多知识。
虽然从头开始学习AI有时有时会很困难，但随着您继续投入更多时间学习与AI相关的众多概念，它会变得更加有趣和酷。您将接触到数学，编程，机器学习等方面的知识，这将扩展您的大量知识。
即使您发现人工智能领域不适合您的特定兴趣，只要您学习了有关AI众多主题的知识，这还是完全可以的。
使用人工智能弄湿手最好的部分是，您从以下学科获得的知识也可以部分或全部用于各种软件应用程序和工作。
10.如何开始使用AI?
好的!因此，到这一点，希望您对人工智能的各种功能着迷，并为寻找人工智能的理想起点感到兴奋。
人工智能是一个广阔而渺小的领域。但是，不用担心!您可以利用大量宝贵的资源和生产资料来产生最佳结果。仅通过分析和研究Internet上的资料，您就可以获得广泛的知识领域。
诸如StackOverflow，DataStackExchange和GitHub之类的网站是一些最受欢迎的网站，它们可提供深入的解决方案以及对您在运行或安装程序或相应代码块时遇到的问题或错误的解答。
我建议您查看本文结论部分提供的第一个链接，以详细了解“10个最好的免费网站，以了解有关数据科学和机器学习的更多信息。”在从资源中获得大量知识的同时，这应该是分析各种观点的一个很好的起点。
结论：
在本文中，我们涵盖了有关人工智能的大多数常见问题，同时试图为众多AI主题提供可持续的信息和解决方案。我们还旨在澄清误解，并讨论有关AI的各种概念。
阅读本文之后，我希望所有的观众都能清楚地看到人工智能以及有关AI的众多主题。对AI的现实认识对于理解世界革命性未来将发生的变化具有重要意义。
因此，必不可少的是要了解复杂的细节并在人工智能方面具有丰富的知识，以避免错误的观念和其他误解。同样，了解AI并致力于确保AI的未来是一种令人愉快的经历。这是一个充满新机遇和发现的崭新领域。
认识人工智能的九个方面
3、本次人工智能浪潮的驱动因素
驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值;另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。
4、人工智能产业发展技术方向
人工智能方向的企业目前主要分为两类:专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、FacebookAIResearch、GoogleBrain与BaiduAI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。
5、人工智能产业发展的地域分布
纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。
6、人工智能未来发展的预测
短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGoZero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。
在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者MichaelI.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。
7、本次人工智能可以带来的商业价值分析
随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。
从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。
8、目前人工智能在各行业的发展基础分析
根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。
通过在各个行业积累的项目经验以及与各个行业的专家访谈，我们对13个行业在组织文化基础、数据与技术基础、人工智能应用基础三大方面的17个子问题进行了定量评估。
从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发展基础最为夯实。金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与相关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业已经开始利用人工智能技术布局自动驾驶、辅助驾驶技术，因此在组织基础与人工智能应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、人工智能应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。
同时，制造、教育、通信行业值得关注。制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱，但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度，同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。
9、企业如何布局人工智能
如前所述，人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术，它将开启一系列新的商业变革。当下人工智能技术所处的发展阶段，就好似处于上世纪九十年代中期的互联网技术。目前，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都以收购人工智能初创企业或自建研发实验室等各种方式积极布局人工智能研发，各行业领军企业也在各类人工智能应用场景内进行积极的投资、收购与研发。对于各行业的企业而言，布局人工智能应用，时机就在当下。企业发展人工智能总体思路。
企业在制定人工智能发展计划时：
首先应当明确在目前业务场景下有哪些地方可以运用人工智能技术，有什么机会可以把握，或者换个角度说，如果不开始布局人工智能技术，会失去哪些机会。企业需要通过研究外部市场发展情况,了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习观察在价值链各环节上的商业应用案例。
其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供各方面的支持与引导。
最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关配套能力支持计划的执行。
来源：未来智库头条
版权声明：转载文章和图片均来自公开网络，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜返回搜狐，查看更多
人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.
[2]Russell,StuartJ.ArtificialIntelligence:AModernApproach[J].人民邮电出版社,2002.
[3]GabbayDM,HoggerCJ,RobinsonJA,etal.Handbookoflogicinartificialintelligenceandlogicprogramming.Vol.1:Logicalfoundations.,1995.
[4]胡宝洁,赵忠文,曾峦,张永继.图灵机和图灵测试[J].电脑知识与技术：学术版,2006(8):2.
[5]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017,12(6):3.
[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]