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。
我国人工智能的现状
原标题：我国人工智能的现状到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平;到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，国务院日前印发《新一代人工智能发展规划》，为我国人工智能领域未来发展做出明确规划。
当前，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，人工智能发展进入新阶段。人工智能已经成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇。
据了解，经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。
与此同时，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
面对新形势新需求，必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。返回搜狐，查看更多
责任编辑：全球人工智能产业发展现状及发展趋势浅析
人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,是研究、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,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。人工智能是一种尖端技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,它给经济、政治、社会等带来了颠覆性的影响,或将改变未来的发展格局。在21世纪,人工智能已逐渐成为全球各国新一轮科技战和智力战的必争之地,全球围绕人工智能领域的布局抢位日趋激烈。
一、全球人工智能发展现状
2021年7月8日,世界人工智能大会在上海开幕。根据统计数据评分,全球人工智能排名前10的国家依次为:美国、中国、韩国、加拿大、德国、英国、新加坡、以色列、日本和法国。其中,中国的综合得分为50.6分,美国为66.31分。
(一)美国着重国家和经济安全,力争保持全球领导地位
美国人工智能战略和政策的着力点在于保持其全球“领头羊”地位,并期望对人工智能的发展始终具有主动性与预见性。美国自2013年开始就发布了多项人工智能计划,并提及人工智能在智慧城市、自动驾驶和教育等领域的应用和愿景。2016年,美国将人工智能上升至国家战略层面,出台了《国家人工智能研究与发展计划》,从政策、技术、资金等方面给予一定的支持和保障。特朗普政府执政后,于2019年2月发布了第13859号总统行政令—《维持美国在人工智能领域领导地位的倡议》,从国家战略层面提出美国未来发展人工智能的指导原则,明确指出要集中联邦政府资源发展人工智能,扩大美国的繁荣,增强国家和经济安全,力图保持其在人工智能时代的全球领导地位。2021年6月,拜登政府宣布成立了由12名学术界、政界和产业界人士组成的国家人工智能研究资源工作组(NAIRR),他们将制定一项计划,让人工智能研究人员获得更多政府数据、计算资源和其他工具。该项计划基本继承了《2020年美国人工智能倡议法》的战略诉求。NAIRR的创建是美国政府加速美国国内技术进步的更广泛努力的一部分,美国参议院批准了2500亿美元的投资,用于从人工智能到量子通信等科学研究,这意味着,人工智能战略是拜登政府战略重心之一。
(二)韩国加快构建可持续的人工智能技术能力
韩国拥有雄厚的ICT产业发展根基,这为其发展人工智能奠定了良好的研发与应用生态基础。2018年5月15日,韩国第四次工业革命委员会审议并通过《人工智能研发战略》(以下简称《战略》),旨在重点推广人工智能技术进步,并加快AI在各领域的创新发展,打造世界领先的人工智能研发生态,构建可持续的人工智能技术能力。韩国认为人工智能是经济与社会大变革的核心动力之一,但其AI技术能力与中国和美国相比仍有较大差距,因此提升人工智能技术能力迫在眉睫,事关其能否在第四次工业革命中占得技术主导权。为了加快经济和社会的创新发展,为产业注入新的活力,韩国于2019年12月17日公布了《国家人工智能战略》,旨在凝聚国家力量、发挥自身优势,实现从“IT强国”到“人工智能强国”的转变。根据预算,相关措施若得以实施,到2030年,韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元(约合2.7万亿元人民币)的经济效益。
(三)加拿大大力发展人工智能产学研用聚集中心
2017年3月,加拿大政府发布了全球首个人工智能国家战略计划——《泛加拿大人工智能战略(PanCanadianArtificialIntelligenceStrategy)》,计划拨款1.25亿加元支持AI研究及人才培养。该计划还提出了“增加加拿大优秀人工智能研究人员和熟练毕业生的数量”“在加拿大埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多3个主要人工智能中心建立互联的科学卓越节点”“在人工智能发展的经济、伦理、政策和法律意义上发展全球思想领导”以及“支持国家人工智能研究团体”等目标。此外,加拿大在全国范围内形成了数个有代表性城市的人工智能产学研用聚集中心,正是这些中心支撑起了加拿大人工智能发展的基本格局。这些聚集中心包括蒙特利尔、多伦多、埃德蒙顿、滑铁卢、温哥华和魁北克等城市,它们构成了加拿大人工智能研究的中坚力量。如果将加拿大人工智能领域看作一个生态系统,风险投资机构、加速器或孵化器以及公共非盈利机构构成了这个生态系统的土壤,为加拿大人工智能的研发和应用提供基础;各个人工智能产学研用聚集中心有其不同的偏重方向,就像不同种类的作物;各个聚集中心培育出来的初创企业,是人工智能服务人类生活的直接载体,就如作物结出的花朵与果实;国家和地方的政策支持、各领域方向的人才团队构成了人工智能生态的空气和养分;同时,加拿大社会开放,具备吸引外国投资机构、企业实体和人才的良好环境,为整个人工智能生态系统提供了有益补充。
(四)欧盟构建可信人工智能框架,抢占全球伦理规则主导权
欧盟很早就把发展以智能化为基础的经济模式作为其主要战略目标,注重在研发和人才上的投入,但由于缺乏风险资本和私募股权投资,以及民众过多顾虑隐私保护等问题,其在人工智能上的发展落后于中国和美国。为改变这一现状,欧盟采取多种措施大力发展人工智能,发力构建可信人工智能,力争取得全球主导权。2018年4月,欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》,从国家战略合作层面来推动人工智能发展,确保欧洲人工智能研发的竞争力,共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。2018年12月,欧盟发布了《人工智能协调计划》,提出要进一步增加资金投入、深化人工智能技术创新与应用、完善人才培养和技能培训、构建欧洲数据空间、建立人工智能伦理道德框架、促进公共部门人工智能技术使用、加强国际合作等行动,推进欧洲人工智能的开发与应用,实现欧盟和各国人工智能投资收益最大化,推动发展符合欧中价值观和伦理观念的人工智能,力争在伦理与治理领域占据全球领先地位。欧盟于2020年2月发布的《人工智能白皮书—欧洲追求卓越和信任的策略》,透露了欧盟人工智能将由“强监管”转向“发展和监管并重”,在促进人工智能广泛应用的同时,解决新技术使用所产生的风险问题。
二、我国人工智能发展现状
我国人工智能产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下快速发展。产业上,我国人工智能企业“质、量”兼顾,同步发展,集聚发展效应明显,产业规模不断扩大,产业链布局不断完善。技术上,论文数量不断攀升,在复杂的国际环境下我国迎难而上,芯片产业突破明显,在国际竞赛中我国企业成果颇丰。为进一步推动技术创新,诸多高校设置人工智能相关专业、成立人工智能学院。融合上,我国人工智能与实体经济融合在广度和深度上都进一步深化,全国人工智能产业形成了特色化的发展格局。
2015年7月,国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。《指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一,并明确提出,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用;进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。2016年3月,国务院发布《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》,人工智能概念进入“十三五”重大工程。2017年3月十二届全国人大五次会议上,“人工智能”首次被写入政府工作报告;7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心;10月,人工智能进入十九大报告,将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;12月,《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的发布,它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化。工信部为加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,组织实施了人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作,在人工智能项目攻关、选才用才方面效果显著。
相关数据显示,2020年人工智能行业核心产业市场规模将超过1500亿元,预计在2025年将超过4000亿元,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大,未来中国有望发展为全球最大的人工智能市场。
我国高度重视人工智能技术进步与行业发展,人工智能已上升为国家战略。在此背景下,许多地方出台促进人工智能发展的政策,针对人工智能开展了布局,以广东省为例,广州、深圳、佛山等不少基础雄厚的城市都在积极谋划创建人工智能试验区,其中佛山市提出要“创建国家新一代人工智能创新发展试验区”,这一举措对区域在人工智能发展赛道抢占先机十分有利,对于区域人工智能发展有着显著的带动效果。在产业布局方面,佛山市因地制宜,将人工智能与工业制造进行融合。作为全国制造业的重要基地,佛山拥有2.16万亿的工业产值,对促进人工智能和实体经济融合发展有着大量的需求,可以实现人工智能技术在区域的产业化发展。2021年7月,《佛山市推进制造业数字化智能化转型发展若干措施》提出,“建设数字化智能化示范工厂、示范车间,支持技术改造升级”,加大金融财政支持力度、推动产业链协同、增强产业数字化智能化供给能力多措并举,以加快佛山制造业数字化、网络化、智能化转型升级。8月,佛山市南海区对外释放在人工智能方面的新布局,通过聚焦前沿技术,引进高科技企业和高端人才项目,联合高校科研院所共同攻克人工智能领域关键核心技术,一系列举措阐释着佛山市南海区全力打造国内一流的人工智能创新高地,助力打造佛山市制造业数字化智能化转型发展引领区,赋能佛山制造业升级提速的信心。这是佛山市南海区制造业高质量发展的表现,也是佛山市南海区在人工智能发展到新一阶段的布局升级,同时也反映了地方政府在新的时期发展和布局人工智能的信心与决心。
三、人工智能未来发展趋势
在未来的数十年里,人工智能有可能会极大地改变人类社会结构和生存方式。人工智能技术加速融入经济社会发展各领域全过程已是大势所趋。人工智能在重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局方面将发挥出重要作用。我国面临中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,将以国内国际两个大局、发展安全两件大事为出发点,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进人工智能与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式。在加强核心技术攻关、加快新型基础设施建设、推动人工智能和实体经济融合发展、规范行业发展和完善行业治理等方面持续发力,促进人工智能创新发展。
参考资料
1.国家工业信息安全发展研究中心.2019-2020人工智能发展报告.2020-7
2.李月白,江晓原.钱学森与20世纪80年代的人工智能热.2019-11
3.广州日报.2020中国人工智能产业白皮书:五年内市场规模预计超过4000亿元.2021-2
4.李贺南,陈奕彤,宋微.2020年韩国人工智能国家战略.2020-4
5.韩联社.韩国斥巨资大力发展人工智能.2020
6.江丰光,熊博龙,张超.我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4份人工智能发展报告的比较与解读.2020-1
来源：中国网
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人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
初学者学习人工智能有时候需要了解一些背景知识，我从网上简单搜集总结了下分享给大家。
一、人工智能的发展历史
人工智能的发展并非一帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进人工智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。1900年，希尔伯特在数学家大会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。这23道难题中的第二个问题和第十个问题则和人工智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。图灵根据第十个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德香农等伟大的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
（2）黄金时代(1956--1974)。1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，首次提出了“人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。其后，人工智能研究进入了20年的黄金时代，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。在这个黄金时代里，约翰麦卡锡开发了LISP语音，成为以后几十年来人工智能领域最主要的编程语言；马文闵斯基对神经网络有了更深入的研究，也发现了简单神经网络的不足；多层神经网络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第一次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。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，过度高估了科学技术的发展速度。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。1973年，莱特希尔关于人工智能的报告，拉开了人工智能寒冬序幕。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。随后，各国政府和机构也停止或减少了资金投入，人工智能在70年代陷入了第一次寒冬。计算能力有限、缺乏大量常识数据使发展陷入瓶颈，特别是过分依赖于计算力和经验数据量神经网络技术，长时期没有取得实质性的进展，特别是《感知器》一书发表过后，对神经网络技术产生了毁灭性的打击，后续十年内几乎没人投入更进一步的研究。专家系统在这个时代的末尾出现，并开启了下一个时代。
（4）应用发展(1980--1987)。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。1980年卡耐基梅隆大学（CMU）研发的XCON正式投入使用，这成为一个新时期的里程碑，专家系统开始在特定领域发挥威力，也带动整个人工智能技术进入了一个繁荣阶段。沉寂10年之后，神经网络又有了新的研究进展，具有学习能力的神经网络算法的发现，这使得神经网络一路发展，在后面的90年代开始商业化，被用于文字图像识别和语音识别。
（5）第二次AI寒冬——低迷发展(1987--1993)。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。人工智能领域当时主要使用约翰麦卡锡的LISP编程语言，逐步发展的LISP机器被蓬勃发展的个人电脑击败，专用LISP机器硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再一次进入寒冬。硬件市场的溃败和理论研究的迷茫，加上各国政府和机构纷纷停止向人工智能研究领域投入资金，导致了数年的低谷，但另一方面也取得了一些重要成就。1988年，美国科学家朱迪亚·皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程中这对后来人工智能的发展起到了重大影响。IBM的沃森研究中心把概率统计方法引入到人工智能的语言处理中；1992年，李开复使用统计学的方法，设计开发了世界上第一个扬声无关的连续语音识别程序；1989年，AT＆T贝尔实验室的雅恩·乐昆和团队使用卷积神经网络技术，实现了人工智能识别手写的邮政编码数字图像。
（6）稳健发展(1993--2011)。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。1995年，理查德华莱士开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自身的数据集，优化内容。1997年，IMB的计算机深蓝Deepblue战胜了人类世界象棋冠军卡斯帕罗夫。1997年，德国科学霍克赖特和施米德赫伯提出了长期短期记忆（LSTM）这是一种今天仍用于手写识别和语音识别的递归神经网络，对后来人工智能的研究有着深远影响。2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版的《人工智能的未来》一书中提出了全新的大脑记忆预测理论，指出了依照此理论如何去建造真正的智能机器，这本书对后来神经科学的深入研究产生了深刻的影响。2006年，杰弗里辛顿出版了《LearningMultipleLayersofRepresentation》奠定了后来神经网络的全新的架构，至今仍然是人工智能深度学习的核心技术。
（7）新时代(2012--至今)。随着移动互联网技术、云计算技术的爆发，积累了历史上超乎想象的数据量，这为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，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”，迎来爆发式增长的新高潮。。人工智能，大数据，云计算，物联网技术，共同构成了21世纪第二个十年的技术主旋律。2012年，由多伦多大学在ImageNet举办的视觉识别挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被业内认为是深度学习革命的开始。2014年，伊恩·古德费罗提出GANs生成对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工智能算法，这种算法由生成网络和评估网络构成，这种方法很快被人工智能很多技术领域采用。2016年和2017年，谷歌发起了两场轰动世界的围棋人机之战，其人工智能程序AlphaGo连续战胜曾经的围棋世界冠军韩国李世石，以及现任的围棋世界冠军中国的柯洁，引起巨大轰动。语音识别、图像识别、无人驾驶等技术不断深入。
二、人工智能的发展现状 主要表现在以下几个方面：（1）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。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等。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，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能，形成了人工智能领域的单点突破。（2）通用人工智能尚处于起步阶段。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，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。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。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，与人类智慧还相差甚远。（3）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。各国及大型互联网公司在人工智能领域的投资日益攀升，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。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。2018年，中国人工智能领域融资额高达1311亿元。人工智能领域处于创新创业的前沿。（4）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。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。（5）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。三、人工智能的发展趋势：（1）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。（2）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。（3）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。（4）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。（5）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。（6）人工智能产业将蓬勃发展，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。美国、中国、印度以及西欧等国纷纷布局人工智能产业。中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一，中科院系统AI论文产出全球第一，中国在人才拥有量全球第二，但杰出人才占比偏低。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。（7）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。 以上内容主要来自《人工智能的历史、现状和未来》 谭铁牛《求是》2019/04
人工智能的发展现状
我国即将跃进的“AI”时代
毋庸置疑，在全球范围内，人工智能会成为未来最大的一个风口，2019年，中国人工智能也将进入一个关键的发展年份，伴随着全球对于人工智能关注力的上升，中国如何迎接全新的AI时代呢？
1.深度学习日趋成熟为AI发展奠定基础
数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的条件，根据IDC预计，到2020年，全球数据总量将达到40ZB，我国数据量将达到8.6ZB，占全球的21%左右。深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限，颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。算力方面，GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现，使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。
2.政策对人工智能技术落地与应用的关注
以国务院2017年7月8日印发的《新一代人工智能发展规划》为例，作为我国人工智能发展的顶层战略，《规划》分别从产品、企业和产业层面分层次落实发展任务，对基础的应用场景、具体的产品应用等做了全面的梳理。
3.国内资本更加关注应用层面的垂直细分领域
过去10年，对于人工智能来说，是一个从0到1的探索过程，科技创新之路已经悄然兴起，国内人工智能应用层面创新加速的条件已经成熟。全球正在从“互联网+”向“AI+垂直细分领域”转型。“AI+”让人工智能逐渐融入各个传统传统行业，对行业进行改造。“AI+”时代，以深度学习等关键技术为核心，以云计算、生物识别、视频识别等数据或计算能力为基础支撑，推动人工智能在金融、医疗、交通、安防、文娱、农业、教育等领域将应用场景落地生根，创造出更大价值。
未来行业发展
人工智能技术和产品的发展速度之快，已经大大超出人类的认知和预期，注定会改变我们的世界。但是改变世界的人工智能，并非科幻小说或预言家所说的“模拟或等于人类的智慧”的AI（即强人工智能），而是依靠大数据优化，在某一个领域可以超越人类，并替代人类进行重复性工作的AI（即弱人工智能）。
以国家政策牵头的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就是新老企业布局的更替史。人工智能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、智慧医疗、智慧安防、智慧零售、智慧家居等商业应用落地生态系统。目前人工智能时代的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都还在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占未来人工智能相关产业落地的制高点。
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