人工智能主要应用的七大领域
人工智能研究的内容大致有：机器学习与知识获取、知识表示、自然语言理解、自动推理与搜索方法、智能机器人、知识处理系统、计算机视觉、自动编程等方面。人工智能未来的发展前景非常广阔。人工智能的应用主要包括：零售、医疗、交通、教育、家居、物流、安防等七大领域。1、零售 人工智能在零售业的应用非常广泛：客流统计、智能供应链、无人便利店、无人仓库/无人车等都是热点方向。京东自主开发的无人仓库采用大量智能物流机器人进行协调配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人能够进行自主判断和行为，完成各种复杂任务，在商品分拣、运输、仓库等环节实现自动化。图谱技术将人工智能技术应用于客流统计。通过基于人脸识别的客流统计功能，商店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、停留时间等维度建立客流的用户人像，为调整经营策略提供数据基础，帮助商店从匹配实际的角度进行经营，提高转化率。2、医疗 目前，在垂直图像算法和自然语言处理技术领域，可以基本满足医疗行业的需求，市场上有许多技术提供商，如德商云兴、人工智能细胞识别医疗诊断系统的研发，提供智能辅助诊断服务平台，如水医疗、统计和医疗数据处理等。虽然智能医疗在辅助诊断与治疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用，但由于医院间医学影像数据与电子病历的不循环，企业与医院之间的合作不透明，使得技术发展与数据供应存在矛盾。3、交通 智能发展交通网络系统是通信、信息和控制企业技术在交通安全系统中集成应用的产物。ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是可以通过对交通中的车辆流量、行车速度问题进行数据采集和分析，可以对交通方式进行研究实施过程监控和调度，有效方法提高通行能力、简化交通资源管理、降低社会环境造成污染等。4、教育 iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。5、家居 智能家居基于物联网（IoT）技术，由智能硬件、软件和云计算平台构成完整的家居生态系统。用户可以远程控制设备，设备可以互联，自主学习，优化家庭环境的安全性、节能性、便利性等。值得一提的是，近两年来，随着智能语音技术的发展，智能扬声器已经成为一个亮点。天猫、小米等公司推出了自己的智能音箱，不仅成功打开了家居市场，也培养了用户未来购买更多智能家居产品的习惯。然而，目前国内市场上智能产品的种类很多，如何突破这些产品之间的通信障碍，为智能家居建立一个安全可靠的服务环境是业界下一个关注的焦点。6、物流 物流业通过运用智能搜索、推理规划、计算机视觉和智能机器人技术，在运输、仓储、配送、装卸过程中实现了自动化，基本上可以实现无人操作。例如，利用大数据对货物的智能配送进行规划，优化物流供应配置，需求匹配，物流资源配置。目前，物流行业的大部分人力资源都分布在“最后一英里”的配送环节，京东、苏宁、新秀赛车等开发无人驾驶飞行器、无人驾驶飞行器，以努力抓住市场机遇。7、安防 近年来，我国安全监控行业发展迅速，视频监控的数量不断增加，在公共场景和个人场景中安装的监控摄像头总数已超过1.75亿台。此外，在一些一线城市，视频监控已实现全面覆盖。然而，与国外相比，中国的安全监测领域仍有很大的增长空间。安防监控行业的发展中国经历了四个经济发展研究阶段，分别为模拟监控、数字监控、网络高清、和智能监控数据时代。每一次行业变革，都得益于算法、芯片和零组件的技术企业创新，以及由此带动的成本不断下降。因而，产业链上游的技术产品创新与成本会计控制自己成为安防监控系统主要功能结构升级、产业市场规模增长的关键，也成为一个产业可持续健康发展的重要理论基础。
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人工智能21个子领域 TOP 高引学者
3.在计算理论领域，高引学者排名前三的学者依次是：麻省理工学院人工智能实验室教授?VinodVaikuntanathan、密歇根大学计算机科学与工程系副教授ChrisPeikert、德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系副教授BrentWaters。
4.在计算经济学领域，高引学者排名前三的学者依次是：麻省理工学院经济系教授DaronAcemoglu、特拉维夫大学计算机科学学院教授YishayMansour、哈佛大学工程与应用科学学院教授DavidC.Parkes。
5.在计算机安全与隐患领域，高引学者排名前三的学者依次是：康奈尔科技学院教授AriJuels、加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授HovavShacham、加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系教授StefanSavage。
6.在人机交互领域，高引学者排名前三的学者依次是：华盛顿大学计算机科学与工程系副教授JacobO.Wobbrock、斯坦福大学计算机科学系教授JamesA.Landay、perceptiveIO联合创始人兼首席技术官ShahramIzadi。
7.在可视化领域，高引学者排名前三的学者依次是：华盛顿大学计算机科学与工程系副教授JeffreyHeer、佐治亚理工学院计算机学院和GVU中心交互计算学院教授JohnT.Stasko、巴黎南部大学高级研究员Jean-DanielFekete。
8.在信息检索领域，高引学者排名前三的学者依次是：马萨诸塞大学信息与计算机科学学院教授W.BruceCroft、微软亚洲研究院副院长刘铁岩、字节跳动AI实验室首席科学家李航。
9.在机器学习领域，高引学者排名前三的学者依次是：多伦多大学教授GeoffreyHinton、蒙特利尔大学教授YoshuaBengio、Facebook人工智能研究总监YannLeCun。
10.在知识工程领域，高引学者排名前三的学者依次是：乔治亚理工学院计算机学院交互计算学院教授ThadStarner、德国不来梅大学教授CarstenLutz、利物浦大学计算机科学系教授FrankWolter。
11.在计算机视觉领域，高音学者排名前三的学者依次是：旷视科技首席科学家孙剑、法国国家信息与自动化研究所INRIA研究总监CordeliaSchmid、牛津大学教授AndrewZisserman。
12.在计算机图形学领域，高引学者排名前三的学者依次是：南加州大学助理教授PaulE.Debevec、布朗大学计算机科学教授AndriesVanDam、佐治亚理工学院教授JamesD.Foley。
13.在自然语言处理领域，高引学者排名前三的学者依次是：卡内基梅隆大学机器学系助理教授ChrisDyer、宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系副教授ChrisCallison-Burch、爱丁堡大学信息学院认知与计算研究所(ILCC)高级研究员AlexandraBirch。
14.在语音识别领域，高引学者排名前三的学者依次是：多伦多大学教授GeoffreyHinton、亚马逊Alexa首席研究员Abdel-RahmanMohamed、IBM研究院首席研究员BrianKingsbury。
15.在机器人学领域，高引学者排名前三的学者依次是：弗赖堡大学教授WolframBurgard、不来梅大学教授MichaelBeetz、日本先进工业科学技术研究所研究员FumioKanehiro。
16.在数据库领域，高引学者排名前三的学者依次是：麻省理工的教授SamuelMadden、耶鲁大学的助理教授DanielJ.Abadi、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的教授JiaweiHan(韩家炜)。
17.在多媒体技术领域，高引学者排名前三的学者依次是：加州大学伯克利分校EECS教授TrevorDarrell、Facebook研究科学家贾扬清、Facebook人工智能研究科学家RossB.Girshick。
18.在信息系统领域，高引学者排名前三的学者依次是：克利夫兰州立大学电气与计算机工程系教授DanSimon、卡内基梅隆大学机器人研究所教授KatiaSycara、滑铁卢大学系统设计工程系教授KeithW.Hipel。
19.在推荐系统领域(RecommenderSystem)，高引学者排名前三的学者依次是：纽约大学教授AlexanderTuzhilin、明尼苏达大学卡尔森管理学院信息与决策科学系教授GediminasAdomavicius、谷歌研究科学家YehudaKoren。
20.在物联网领域，高引学者排名前三的学者依次是：苏黎世联邦理工教授FriedemannMattern、卡尔斯鲁厄大学教授HannesHartenstein、苏黎世系统集团计算机科学系教授GustavoAlonso。
21.在虚拟现实领域，高引学者排名前三的学者依次是：伦敦大学学院计算机科学教授MelSlater、南澳大利亚大学移情计算实验室教授MarkBillinghurst、米兰圣心天主教大学教授GiuseppeRiva。
跨越多个子领域的高引学者
报告显示，跨越4个领域出现的高引学者有五名，他们分别是：香港科技大学教授杨强、香港中文大学计算机科学与工程学系教授金国庆、香港中文大学计算机科学与工程学系教授吕荣聪、上海交通大学计算机系教授俞勇和360人工智能研究院院长颜水成。
值得一提的是，这5名高引学者在研究领域上有大幅度交叉，其中5人入围经典人工智能和数据挖掘领域高引学者，4人入围信息检索领域高引学者，2人入围信息系统领域高引学者，2人入围机器学习领域高引学者。
跨越3个领域出现的高引学者有18名。其中，有4名华人学者和2名国内学者入围，分别是亚利桑那州立大学刘欢、伊利诺伊大学香槟分校韩家炜和翟成祥、微软研究院HaoMa、字节跳动AI实验室李航、地平线机器人创始人余凯。
这18人中，7人入围机器学习领域高引学者，6人入围信息检索领域高引学者，5人入围数据挖掘领域高引学者。
高引学者的机构分布?
高引学者一共21个领域，AMiner从每个领域中选取这十年论文引用量的TOP100学者，共计2100人。返回搜狐，查看更多
人工智能发展的历史、现状和未来展望
例如，在医疗领域，人工智能可以通过学习大量的病历数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。在制造业领域，人工智能可以帮助企业提高生产效率和质量，减少资源浪费和成本开支。
当然，伴随着人工智能的发展取得了长足进步，一些风险和挑战也随之而来，如隐私保护、数据安全、伦理道德等问题。因此，在人工智能的发展过程中，需要加强法律和道德监管，保障人们的利益和权益。
人工智能发展的历史
人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代初，当时计算机科学家们开始思考如何让机器像人类一样思考和行动。当时的研究集中在解决一些基础问题，如机器如何理解和处理语言，以及如何模拟人类的逻辑思考等。
1956年，达特茅斯会议上正式提出了“人工智能”这个术语，并且人工智能这个领域也开始逐渐成为一个独立的学科。
在接下来的几十年里，人工智能领域经历了多次的高潮和低谷。尽管在理论和技术方面有了长足的进步，但是人工智能技术在实际应用中一直受到限制，缺乏足够的数据和计算能力等资源。
人工智能技术的发展历程可以大致分为以下几个阶段：
1，机器逻辑阶段（1950年代-1960年代）
这个阶段的人工智能技术主要集中在逻辑推理和符号计算方面。研究人员尝试用数学公式和逻辑规则来描述人类的思维过程，并通过编程实现在计算机上。早期的人工智能研究集中在推理、学习和问题求解等方面，如“通用问题求解”。
2，知识库阶段（1960年代-1970年代）
在这个阶段，研究人员意识到单纯的逻辑规则和符号计算并不能解决所有问题，因为现实世界的知识和经验是复杂而模糊的。因此，研究人员开始构建知识库，将人类的知识和经验存储在计算机中，以便机器可以使用这些知识来推理和解决问题。
3，神经网络阶段（1980年代-1990年代）
这个阶段的人工智能技术主要集中在神经网络和机器学习方面。研究人员试图通过模仿人类神经系统的结构和功能来构建神经网络模型，实现自主学习和模式识别等功能。这个时期的代表性工作包括BP神经网络算法、支持向量机等。
4，深度学习阶段（2000年代-至今）
随着大数据、高性能计算和云计算等技术的发展，以深度学习为代表的新一代人工智能技术开始兴起。
深度学习使用多层神经网络来自动学习特征，并利用大量数据来训练模型，实现高精度的图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。深度学习的代表性工作包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
总体来说，人工智能技术的发展历程表明，人工智能技术不断进步和发展，越来越接近于实现真正的智能化，为人类社会带来了广泛的应用和变革。
人工智能现状
一、人工智能技术的应用领域
人工智能技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：
自然语言处理领域——
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，包括语音识别、文本理解、自然语言生成等方面的应用。自然语言处理技术已经应用于语音识别、机器翻译、智能客服等众多场景。
计算机视觉领域——
计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，主要包括图像识别、目标检测、图像生成等方面的应用。计算机视觉技术已经应用于安防监控、智能交通、智能家居等领域。
机器学习领域——
机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方面的应用。机器学习技术已经应用于金融风控、推荐系统、智能营销等众多领域。
智能制造领域——
智能制造是近年来人工智能技术的新应用领域，包括智能物流、智能工厂、工业互联网等方面的应用。智能制造技术可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量，已经成为制造业转型升级的重要手段。
医疗健康领域——
人工智能技术在医疗健康领域的应用也越来越广泛，包括疾病诊断、医疗影像分析、健康管理等方面的应用。人工智能技术可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗，提高医疗水平和效率。
二、人工智能技术的发展现状
目前，人工智能技术正在经历快速发展期，比如，随着深度学习等技术的发展，人工智能技术的算法和模型越来越成熟，应用领域也越来越广泛。
与此同时，人工智能技术的应用场景也在不断扩展，包括智能驾驶、智能客服、智能家居等新兴领域。同时，人工智能技术在传统领域的应用也越来越深入，如金融、制造业等。
当然，人工智能技术的发展也推动了产业链的不断完善，从算法、芯片、硬件到软件、应用等各个环节都有了更加成熟的供应链和生态系统，为人工智能技术的发展提供了更好的支撑。
如今随着5G、物联网、云计算等新技术的不断发展，人工智能与其他技术的融合也加速了。这些新技术为人工智能技术的应用提供了更好的条件，同时也为人工智能技术的发展带来了更多的机遇和挑战。
三、人工智能技术的发展趋势
从当前发展情况来看，未来，人工智能技术的发展将呈现出以下几个趋势：
更加智能化——
人工智能技术将更加智能化，不仅能够感知环境、识别物体、理解语言等基本能力，还将具备更高级的智能能力，如推理、判断、决策等。
更加个性化——
人工智能技术将更加个性化，能够根据不同用户的需求和偏好，为用户提供更加个性化的服务和体验，进一步提高用户满意度。
更加普及化——
人工智能技术将更加普及化，不仅会在传统领域发挥作用，还将进入更多新兴领域，如教育、娱乐、社交等领域，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。
更加安全可靠——
人工智能技术将更加安全可靠，随着人工智能技术在金融、医疗等领域的应用不断加深，安全和可靠性将成为人工智能技术发展的重要考量因素。
更加生态化——
人工智能技术将更加生态化，人工智能技术的发展将不仅仅是技术的发展，还将涉及到人才培养、产业生态、政策法规等多个方面，为人工智能技术的健康发展提供更好的支撑。
人工智能的社会和经济影响
人工智能作为一项新兴技术，对社会和经济产生了深远的影响，具体表现在以下几个方面。
人工智能技术作为一项新兴的技术，对社会产生了深远的影响，涉及到社会、经济、文化等各个方面。
一、社会影响
人工智能技术的应用可以提高社会效率。例如，在医疗领域，人工智能技术可以用于医学图像分析、智能诊断、药物研发等方面。通过人工智能技术的辅助，医生可以更快速地判断病情，提高治疗效率，缩短就诊时间，降低医疗成本，从而让更多的患者受益。
除此之外，人工智能技术的应用，改变了就业结构。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而减少了人工成本，提高了生产效率。这将会对传统工业产业链带来重大的影响。
另外，在服务业中，人工智能技术可以用于客服机器人、智能语音助手等领域，替代一些低端服务工作。虽然这种替代会导致一些人失业，但同时也会创造一些新的就业机会。
当然，人工智能技术的应用也改变了人们的生活方式。例如，在智能家居领域，人工智能技术可以用于智能家电的控制、智能家居设备的连接、家庭安防等方面，让人们的生活更加智能、便捷、舒适。
二、经济影响
人工智能技术的应用，推动了产业升级。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，推动了制造业的转型升级。
与此同时，它还带来了新的商业模式。例如，在电商领域，人工智能技术可以用于智能推荐、智能搜索、智能客服等方面，为用户提供更加智能、个性化的购物体验。
另外，在金融领域，人工智能技术可以用于风险评估、投资分析、智能理财等方面，为投资者提供更加精准、有效的投资建议，也带来了新的投资模式和机会。
例如，在智能汽车领域，人工智能技术可以用于智能驾驶、智能交通、智能制造等方面，推动了智能汽车产业的发展。另外，在物联网领域，人工智能技术可以用于智能家居、智能医疗、智能城市等方面，推动了物联网产业的发展。
三、文化影响
人工智能技术的应用，改变了人机交互方式。例如，在智能语音助手领域，人工智能技术可以用于语音识别、语音合成、自然语言处理等方面，让人们与机器之间的交互更加自然、便捷、智能。
与此同时，这也改变了信息获取方式。
例如，在智能推荐领域，人工智能技术可以通过分析用户的兴趣、行为、历史等数据，为用户推荐个性化的信息和服务。这种信息获取方式，相对于传统的搜索和浏览方式，更加高效、准确、便捷。
当然，同样值得一提的是，人工智能技术的应用也推动了文化创意领域的创新。
例如，在音乐创作领域，人工智能技术可以用于生成音乐、作曲、编曲等方面，为音乐创作带来了新的思路和方式。
另外，在文学创作领域，人工智能技术可以用于文本生成、情感分析、内容推荐等方面，为文学创作带来了新的可能性。
话说到这儿，尽管人工智能的发展为人类社会带来了很多优势和机会，但是也带来了一些负面影响。以下是人工智能发展对人类社会带来的负面影响：
如，人工智能技术可以代替人类完成许多工作，尤其是那些重复性、简单性较高的工作。这种替代，可能会导致部分工人失去工作机会，增加了他们失业的风险。
同时人工智能技术需要大量的数据进行学习和训练，这些数据往往包含了用户的个人信息和隐私。如果这些数据被不法分子窃取或滥用，就可能导致用户的隐私和安全问题。
人工智能技术虽然可以完成许多工作，但它本身并不具有道德判断力。这就需要人类对人工智能技术进行监管和管理，以防止它被滥用。例如，在军事领域，人工智能技术可以用于无人机、自动化武器等方面，但如果这些技术被恶意使用，就可能导致不可预测的后果和伤害。
当然，最为严峻的是，人工智能技术的应用，可能会导致社会分化。由于人工智能技术对于高技能、高知识、高素质人才的需求越来越大，他们往往能够获得更多的机会和回报。
相反，低技能、低知识、低素质的人可能会失去工作机会，进一步加剧社会的分化。
笔者观点
综上所述，人工智能技术的应用，对社会产生了深远的影响，不仅带来了诸多的优势和机会，也面临着许多的挑战和问题。因此，我们应该以积极的态度面对人工智能技术的发展，同时也应该警惕其中的风险和挑战，做好充分的准备和应对措施。
参考文献
[1]通向人工智能时代——兼论美国人工智能战略方向及对中国人工智能战略的借鉴[J].何哲.电子政务,2016(12)
[2]人工智能安全问题及其解决进路[J].杜严勇.哲学动态,2016(09)
[3]人工智能:“热闹”背后的“门道”[J].钟义信.科技导报,2016(07)
[4]一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论[J].钱学森.上海理工大学学报,2011(06)
[5]复杂网络与一类开放的复杂巨系统的探讨[J].崔霞,李耀东.复杂系统与复杂性科学,2004(01)
[6]复杂巨系统科学——一门21世纪的科学[J].戴汝为.自然杂志,1997(04)
[7]开创复杂巨系统的科学与技术—祝中国系统工程学会第八届学术年会的召开[J].钱学森.系统工程理论与实践,1995(01)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]