人工智能与自然语言处理技术
随着人工智能技术的发展，我们生活中的许多应用都带上了“AI”的色彩，比如可以用计算机帮翻译外文文档。但有时候人工智也能会出一些小故障，变得不那么智能，尤其在语言处理方面。那么我们怎样才能让人工智能变成真正的“智能”呢？自然语言处理技术就是一个重要的方式。
自然语言处理技术（即natural language processing，简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开，包括音位（语言的发音模式）、形态（字、字母如何构成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表述对应的意思）、语用（不同语境中的语义解释）、篇章（句子如何组合成段落）7个层级。这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务中，如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。
科学家研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，最终拥有“智能”。AI时代，我们希望计算机拥有视觉、听觉、语言和行动的能力，其中语言是人类区别于动物的最重要特征之一，语言是人类思维的载体，也是知识凝练和传承的载体。在人工智能领域，研究自然语言处理技术的目的就是让机器理解并生成人类的语言，从而和人类平等流畅地沟通交流。
但现在的人工智能常常和我们的人工评价有很大的出入，这也是基于AI算法的自动评测面临的最大挑战：如何与人工评价保持一致？应对这个挑战需要解决很多问题。以智能阅卷为例：如何制定电脑适用的评测标准？人工智能如何应对语言的千变万化？如何设计阅卷综合性的评测指标？有科学家认为，大数据与富知识双轮驱动或许能成为解决问题的关键，即在大数据驱动的基础上加入富知识驱动，可以突破现在智能语言处理技术上的瓶颈。
总而言之，自然语言技术的发展说明人工智能技术的核心还是在“人”。“人工智能和机器学习带给决策过程的支撑和信心将使创新加速，但这并不意味着人类的缺席。人们仍然需要定义分析的起点、标注主题并从收集的信息中提取所需数据。”
本文由北京市第六十五中学一级教师李岩进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：和卓琳 [责任编辑:魏承瑶]2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
人工智能（AI）入门
人工智能的入门学习需要具备的知识结构：
一、编程语言选择
推荐python，原因有二，其一，语法简单易学；其二，有丰富的库支持。
二、算法设计基础
人工智能的研究内容集中在六个方向，自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。
算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等。
三、人工智能基础
人工智能基础包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等。
当前的人工智能能做什么？
人工智能是对数据的分析和挖掘，然后实现两大目标：预测、分类。
基础类：数学基础、python基础、linux基础、数据结构和算法基础；
初步阶段：机器学习、数据初步分析；
中级阶段：深度学习、强化学习、迁移学习、生成对抗网络；
高级阶段：针对特定的应用场景，比如无人驾驶等；
机器学习与深度学习的区别：
1）特征工程，机器学习需要人工提供特征，深度学习则不需要
2）数据量和计算性能的要求，机器学习需要的数据量和计算性能不高，深度学习则需要大量数据和更高的计算性能
3）算法，深度学习基于神经网络，机器学习使用传统算法
人工智能与信息社会超星尔雅答案
1【单选题】AI时代主要的人机交互方式为(D)。
A、鼠标
B、键盘
C、触屏
D、语音+视觉
2【单选题】2016年3月,人工智能程序(A)在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。
A、AlphaGo
B、DeepMind
C、Deepblue
D、AlphaGoZero
3【单选题】Cortana是(C)推出的个人语音助手。
A、苹果
B、亚马逊
C、微软
D、阿里巴巴
4【单选题】首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是(C)。
A、苹果
B、谷歌
C、微软
D、科大讯飞
5【单选题】相较于其他早期的面部解锁,iPhoneX的原深感摄像头能够有效解决的问题是(A)。
A、机主需要通过特定表情解锁手机
B、机主是否主动解锁手机
C、机主平面照片能够解锁手机
D、机主双胞胎解锁手机
6【多选题】属于家中的人工智能产品的有(ABD)。
A、智能音箱
B、扫地机器人
C、声控灯
D、个人语音助手
7【多选题】谷歌相册与传统手机相册最大不同点是(ABE)。
A、根据照片内容自动添加标记
B、根据不同标记进行归类和搜索
C、自动对照片进行美颜
D、定时备份照片
E、
人脸识别和搜索
8【多选题】目前外科手术领域的医用机器人的优点有(AB)。
A、定位误差小
B、手术创口小
C、不需要人类医生进行操作
D、能够实时监控患者的情况
E、
可以帮助医生诊断病情
9【多选题】智能推荐系统的特点包括(ABCD)。
A、根据用户的购买记录记忆用户的偏好
B、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力
C、推荐用户消费过的相关产品
D、根据用户的喜好进行相关推荐
10【多选题】一般来说,扫地机器人必需的传感器有(ABC)。
A、距离传感器
B、超声波雷达传感器
C、悬崖传感器
D、温度传感器
11【判断题】在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。(√)
12【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力,是实现通用人工智能算法的基础。(√)
13【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。(×)
14【判断题】智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。(√)
15【判断题】智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。(√)
16【判断题】基于句法的机器翻译是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。(×)
1【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的是(A)。
A、图灵
B、费根鲍姆
C、纽维尔
D、西蒙
2【单选题】第一个成功应用的专家系统是(B)。
A、ELIZA
B、Dendral
C、Xcon
D、Deepblue
3【单选题】最早提出人工智能(ArtificialIntelligence)一词的人是(A)。
A、约翰·麦卡锡
B、马文·闵斯基
C、克劳德·香农
D、艾伦·纽厄尔
4【单选题】根据科学流行定义,人工智能就是和人类(C)相似的计算机程序。
A、思考方式
B、表达方式
C、行为方式
D、外观外貌
5【单选题】与图灵测试相比,中文屋提出了如何判断是否拥有(B)的问题。
A、行动力
B、理解力
C、表达能力
D、接收能力
6【多选题】关于人工智能的概念,下列表述正确的有(AC)。
A、根据对环境的感知做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序
B、任何计算机程序都具有人工智能
C、针对特定的任务,人工智能程序都具有自主学习的能力
D、人工智能程序和人类具有相同的思考方式
7【多选题】人工智能的基础包括(AB)。
A、数学
B、计算机科学
C、经济学
D、心理学
8【多选题】符合强人工智能的描述是(BC)。
A、仅在某个特定的领域超越人类的水平
B、可以胜任人类的所有工作
C、是通用的人工智能
D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类
9【多选题】发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有(AB)。
A、计算力的提升
B、大量数据驱动
C、社会关注度提升
D、人类专家规则的完善
10【多选题】关于EDVAC,下列说法正确的有(BD)。
A、第一台电子数字计算机
B、诞生于1949年
C、属于图灵体系结构计算机
D、采用二进制及存储程序
11【多选题】人工智能研究第一次寒冬的发生主要原因有(ABC)。
A、AI瓶颈
B、性能有限
C、缺乏“常识”
D、财政问题
12【判断题】图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。(√)
13【判断题】人工智能(AI)概念最早1956年在达特茅斯会议上提出。(√)
14【判断题】从公共关注视角来看,人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情。(√)
15【判断题】从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。(√)
16【判断题】根据发展趋势定义,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。(√)
17【判断题】图灵认为,人工智能应当是一个模拟成人成熟思维的系统。(×)
1【单选题】一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是(B)。
A、指数级别
B、对数级别
C、常数级别
D、线性级别
2【单选题】人类对于知识的归纳总是通过(A)来进行的。
A、判断
B、枚举
C、猜想
D、预测
3【单选题】第一例专家系统是在(B)领域发挥作用的。
A、物理
B、化学
C、数学
D、生物
4【单选题】1977年在斯坦福大学研发的专家系统(C)是用于地质领域探测矿藏的一个专家系统。
A、DENDRAL
B、MYCIN
C、PROSPECTOR
D、XCON
5【单选题】考虑到对称性,井字棋最终局面有(B)种不相同的可能。
A、19683
B、138
C、91
D、44
6【单选题】根据课程3.6中所讲的井字棋估值方法,以下局面估值为(C)。
A、2
B、1
C、0
D、-1
7【单选题】除了问题本身的定义之外,使用问题特定知识的搜索策略被认为是(A)。
A、启发式算法
B、minimax算法
C、深度优先搜索
D、广度优先搜索
8【单选题】每一次比较都使搜索范围减少一半的方法是(A)。
A、二分查找
B、启发式算法
C、minimax算法
D、剪枝算法
9【单选题】根据图中所示的minimax算法决策树,根结点的估值是(B)。
A、20
B、16
C、9
D、19
10【单选题】根据图中所示的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为(C)。
A、MAX结点
B、MIN结点
C、终止结点
D、根节点
11【单选题】图中的剪枝过程称为(A)剪枝。
A、Alpha
B、Beta
C、Min
D、Max
12【单选题】图中的剪枝过程称为(A)剪枝。
A、Alpha
B、Beta
C、Min
D、Max
13【单选题】围棋AI(A)是基于AlphaBeta剪枝算法的。
A、GNUGo
B、MoGo
C、DeepZenGo
D、AlphaGo
14【单选题】专家系统的发展趋势不包括(D)。
A、知识库变大
B、推理引擎更加专用
C、用户接口更多样
D、用户需求量减少
15【单选题】深蓝在开局阶段的算法主要是(D)。
A、二分查找法
B、AlphaBeta剪枝
C、深度优先搜索
D、启发式算法
16【单选题】(B)是第一个使用蒙特卡洛树搜索的围棋程序,在9×9的棋盘上击败了职业选手。
A、GNUGo
B、MoGo
C、DeepZenGo
D、AlphaGo
17【多选题】专家系统的主要组成部分包括(ABC)。
A、知识库
B、推理引擎
C、用户接口
D、自
剩余60%内容付费后可查看本部分为付费内容，支付后可查看如遇无法购买，请复制网址，换个浏览器打开即可支付5元已支付？输入手机号查看人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势
人工智能专栏第二讲——人工智能的基础技术
目录一、机器学习二、深度学习三、自然语言处理四、计算机视觉五、总结在第一讲中，我们介绍了人工智能的概念和发展趋势，以及人工智能的应用和挑战。本篇文章将探讨人工智能的基础技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面的技术。
一、机器学习机器学习作为人工智能的重要分支之一，是让计算机从数据中学习，自动改进和提高自身的能力。机器学习的基本思想是通过数据对模型进行训练，让计算机自主学习和优化算法，进行预测、分类、聚类、回归等任务。
机器学习的主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
1.监督学习
监督学习是机器学习中最常见的一种方法，它基于标注好的数据，给计算机提供正确答案的范例数据以进行学习。在监督学习中，数据通常分为训练数据和测试数据，训练数据主要用于模型的学习和优化，测试数据则用于模型的验证和评估。
监督学习的典型应用包括文本分类、图像识别、语音识别等。
2.无监督学习
无监督学习是在不需要输入数据标签的情况下进行学习，通过对数据的聚类、降维等方法来提取数据的特征或者重要信息。无监督学习通常用于对大量数据进行分析和挖掘，从而发掘数据的规律和有价值的信息。
无监督学习的典型应用包括异常检测、推荐系统、数据挖掘等。
3.强化学习
强化学习是通过代理在给定的环境中学习如何实现某些目标的一种机器学习技术。代理在环境中采取某种行为后，获得环境反馈的奖励或惩罚。强化学习的目标是使代理在环境中获得最大的累积奖励。
强化学习的典型应用包括自动驾驶、机器人控制等。
二、深度学习深度学习是机器学习的一种子领域，它依赖于多层神经网络来进行处理和学习，解决了机器学习中的限制和问题。深度学习的核心思路是通过构建多层次的神经网络模型，来对数据进行特征提取、降维、分类等任务。
深度学习广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个领域，成为当前人工智能的热门技术之一。
三、自然语言处理自然语言处理是指让计算机可以理解和处理人类语言的技术，主要应用于文本数据处理、语音识别、机器翻译等领域。
自然语言处理中的核心技术包括词法分析、句法分析、语义分析等。其中，词法分析主要是将自然语言中的词语进行分词和词义分析，句法分析则是基于语法规则对句子进行分析和理解，而语义分析则是更高层次的分析，主要是对句子的意思进行理解和推理。
自然语言处理技术与深度学习的结合，使得目前的自然语言处理技术得到了显著的提升，例如机器翻译的准确度和文本分类的效果等。
四、计算机视觉计算机视觉是指利用计算机和数字信号处理技术来模拟和处理人类视觉系统的过程，将图像、视频等视觉信息转化为数字信息进行处理。目前，计算机视觉主要应用于图像识别、人脸识别、场景分割等领域。
计算机视觉的核心技术包括图像处理、图像分析、图像识别等。其中，图像处理主要是对图像进行去噪、增强、纠正等操作，图像分析则是对图像的特征进行提取和分析，而图像识别则是识别和分类图像中的内容。
深度学习与计算机视觉的结合，可以帮助计算机识别和理解更多、更复杂的图像内容，以提高计算机视觉技术的准确性和实用性。例如，在人脸识别领域，深度学习可以通过对大量人脸数据进行学习和识别，从而提高识别准确度和速度。
五、总结人工智能的基础技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。这些技术的不断发展和提升，推动了人工智能在各个领域的应用和发展。在未来，人工智能技术将会更加成熟和普及，它将为人类社会带来更多的便利和进步。
人工智能基础——推理的基本概念
推理的基本概念推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向正向推理逆向推理混合推理双向推理冲突消解策略自然演绎推理推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向正向推理逆向推理混合推理双向推理冲突消解策略自然演绎推理推理：人们在对各种事物进行分析、综合并最后做出决策时，通常是从已知的事实出发，通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实，或归纳出新的事实，这一过程通常称为推理。即，从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程。
推理的方式：从推出结论的过程来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理。演绎推理是从全称判断推导出单称判断的过程。演绎推理有多种形式，经常用的是三段论式。首先来一个例子：大前提：足球运动员的身体都是强壮的。小前提：高波是一名足球运动员。结论：高波的身体是强壮的。
由上面的例子我们可以归纳出三段论的基本形式：大前提：已知的一般性知识或假设。小前提：关于所研究的具体情况或个别事实的判断。结论：由大前提推出的适合于小前提所示情况的新判断。
归纳推理是从足够多的事例中总结出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理。从事例选取的广泛性来划分：完全归纳推理，在推理时考虑了相应事物的全部对象，并根据这些对象是否具有某种属性，从而推出这个事物是否具有这种属性。不完全归纳推理出的结论不具有必然性，属于非必然性推理，而完全归纳推理是必然性推理。但由于要考察事物的所有对象通常都比较困难，因而大多数归纳推理都是不完全归纳推理。
默认推理又称为缺省推理，是指在条件不完备的情况下假设某些条件已经成立，然后进行推理。例如，在条件A已经成立的情况下，如果不知道B是否已经成立，那么就假设B成立，并在这个假设的前提下进行推理，推导出某个结论。
在推理的过程中，如果发现结果与事实不符合，那么就要撤销掉所做的默认以及由此默认推出的所有结论，回到原来的地方重新进行推理。
按推理时所用的知识来划分，推理可分为确定性推理和不确定性推理。确定性推理是指所用的知识与证据都是确定的，那么推出的结论也是确定的。不确定性推理是指所用的知识与证据不都是确定的，自然推出的结论也是不确定的。
按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来划分，可分为单调推理和非单调推理。
单调推理就是在推理过程中随着推理向前推进以及新知识的加入，推出的结论会越来越接近最终目标。非单调推理就是在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面的某一步，然后重新开始。例如，当知道X是一只鸟时，一般认为X会飞，但之后知道X是企鹅，而企鹅是不会飞的，则取消直接家兔的X能飞的结论，而加入X是不会飞的结论。
按推理过程中是否运用与推理有关的启发性知识来划分，分为启发式推理和非启发式推理**启发性知识：**是指与问题有关，且能够加速推理的过程的知识。例如，推理的目标是要在脑膜炎，肺炎，流感这三种疾病中选择一个，又有r1,r2,r3这三条产生式可用，其中r1推出的是脑膜炎，r2推出的是肺炎，r3推出的是流感。如果知道本地区正在盛行流感，则应该优先考虑r3这个产生式，“本地区正在盛行流感”就是与问题求解有关的启发性知识。
推理的方向：正向推理是以已知的事实为出发点的一种推理。逆向推理基本思想是：首先选定一个目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能够找到，则说明假设成立。混合推理：正向和逆向相结合。混合推理可分为两种情况：第一种是，先进行正向推理，帮助选择某个目标，即从已知事实演绎出部分结果，然后再用逆向推理证实该目标或提高其可信度；另一种情况是先假设一个目标进行逆向推理，然后再利用逆向推理中得到的信息进行正向推理，以推出更多的结论。
双向推理基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不推到最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得到的中间结论恰好是逆向推理此时所需要的证据。
冲突消解策略一个事实匹配了多个知识的时候，称这种情况为冲突，此时需要按一定的策略解决冲突，以便从中挑出一个知识用于当前的推理，这一解决冲突的过程称为冲突消解。解决冲突时所用的方法称为冲突消解策略。
目前已有多种消解冲突策略，其基本思想就是对知识进行排序。1.按规则的针对性排序。如果产生式r1和r2同时被选取，r1包含了r2中的全部条件，并且还包含了别的条件，那么我们说产生式r1具有更大的针对性，r2具有更大的通用性，选用r1，因为要求较多，结论更接近于目标，可缩短推理过程。
2.按已知事实的新鲜性排序。人们把数据库中后生成的事实称为新鲜的事实，优先用新推出的事实。
3.按匹配度排序在不确定性推理中，如果从KB中选取的知识有多条与事实的匹配度都达到了阈值，那么就选择匹配度最大的那条产生式进行推理。
4.按条件个数排序如果多条产生式推出的结论相同，那么用条件最少的那个。
自然演绎推理基本推理规则：P规则：任何证明可引入前提。T规则：任何中间结论都可以用作后继证明的前提。假言推理：P,P->Q=>Q.拒取式推理：P->Q,#Q=>#P.(#在这里表示逻辑运算符”非“）。