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。
人工智能技术在机器人领域的应用分析
辽宁省大连市第八中学 刘皓明 116021
摘要：时代犹如滚滚浪潮不断前进，而随着我国制造强国战略的逐步深化，科技逐渐成为推动时代发展的最强推动力，人工智能制造成为了“中国制造2025”明确的主攻方向，而机器人方面更是智能制造发展的坚实基础。可以预测在未来，人工智能与机器人技术将进一步融合并取得更高的进步，逐步推动我国大国工业发展进步。关键词：人工智能；机器人；应用分析 1引言 人工智能这个术语包含了一个在操作和行为方面都是智能的机器的整个概念化。预计到2024年人工智能市场到将达到3万亿美元，公司和政府机构都在人工智能和机器人领域投入了大量资金。随着我们周围信息可用性的增长，人类将越来越依赖人工智能系统来生活、工作和娱乐。考虑到人工智能系统的准确性和复杂性的提高，它们将被用于越来越多样化的领域，包括金融、制药、能源、制造业、教育、运输和公共服务。人工智能机器人将改变我们社会的未来—我们的生活习惯、我们的生活环境和我们的经济。 2人工智能概述 2.1人工智能概念 人工智能（AI）是一个常用的名称，旨在科学领域为机器提供执行逻辑、推理、计划、学习和感知等能力。尽管定义中只提到了机器，但后面所述的能力可适用于任何类型的生活智能[1]。同样地，智力的意义，如它在灵长类动物和其他特殊动物中那样，它可以扩展到创造力、情感知识和自我意识。 人工智能这个词与“符号人工智能”领域密切相关，该领域一直流行到20世纪80年代末。为了克服符号人工智能的一些局限性，神经网络、模糊系统、进化计算和其他计算模型等子计算方法开始流行，导致“计算智能”术语成为人工智能的一个子领域。如今，人工智能这个术语包含了一个在操作和社会后果方面都是智能的机器的整个概念化。罗素和诺维格提出了一个实际的定义：“人工智能是研究人工复制的人类智能和行为，使其结果与其设计具有合理的合理性水平”[2]。这一定义可以通过规定对于特定和明确的任务的理性水平甚至可以取代人类来进一步细化。 2.2人工智能应用分析 目前的人工智能技术被用于在线广告、驾驶、航空、医学和个人辅助图像识别。人工智能最近的成功吸引了科学界和公众的想象力。其中的一个例子是配备了自动转向系统的车辆，也被称为自动驾驶汽车。每辆车都配备了一系列的激光雷达传感器和照相机，使它们能够识别其三维环境，并提供了在可变的、真实的交通道路条件下对机动做出智能决策的能力。另一个例子是由谷歌深度思维公司开发的阿尔法-Go，用于棋盘游戏。前几年阿尔法击败了韩国大师李世石，成为第一台击败职业选手的机器，最近它在中国战胜了目前世界排名第一的柯洁。这导致了许多人的兴奋和恐惧，即人工智能将在人类进入的所有领域超越人类。然而真实而完整的人工智能还不存在。在这个层面上，人工智能将模仿人类的认知，使其能够实现梦想、思考、感受情感和有自己的目标。虽然还没有证据表明这种真正的人工智能在2050年之前可能存在，但推动人工智能向前发展的计算机科学原则正在迅速发展。 3人工智能与机器人技术 3.1人工智能和机器人是两个独立的技术领域 （1）什么是机器人？ 机器人是一种自主的物理机器，设计成能够快速准确地自动执行动作。与人体相似的机器被称为机器人。然而，许多机器人没有像人类一样的构造。例如，在制造业中挑选和放置物品的机器人一点也不像人类。 （2）什么是人工智能？ 人工智能是计算机、机器执行人们通常执行的任务的能力。例如，学习、决策和解决问题的能力。人工智能通过特殊的软件工作，包括算法和技术（如有监督和无监督的机器学习），允许机器从经验中学习并调整自己的行动，而无需人工干预。人工智能的目的是采取最有可能实现特定目标的行动。 （3）机器人与人工智能的关键区别 机器人具有物理形态，可能需要也可能不需要人工智能来完成特定任务。相比之下，人工智能是一个软件程序，所以它不需要是物理形态的。作为一种软件，人工智能可以在手机、笔记本电脑、平板电脑甚至机器人等不同的设备或机器上运行。然而，许多机器人不是人工智能的。 （4）什么是人工智能机器人？ 人工智能机器人是人工智能和机器人技术的结合，人工智能软件嵌入机器人系统。换句话说，人工智能在使机器人智能化方面占有关键地位。最先进的机器人是那些由人工智能控制的机器人，它们可以从环境和经验中学习，然后基于这些知识建立自己的能力。许多行业大规模使用机器人。一些最热门的机器人种类包括协作机器人、仓储和物流自动化、农业机器人和自动驾车辆[3]。人工智能机器人的主要优点是把人们不喜欢做的重复性任务自动化，确保更多的机会和时间专注于有价值的工作。人工智能机器人正在改变我们的世界，企业需要接受这些新技术，同时增强和补充人类智能。 3.2支撑人工智能机器人的子领域和关键技术 人工智能是一个多样化的研究领域，以下子领域对它的发展至关重要。这些方法包括神经网络、模糊逻辑、进化计算和概率方法[4]。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 （1）人工神经网络 神经网络建立在连接主义领域，主要目的是模仿神经系统处理信息的方式。人工神经网络（ANN）和变体允许人工智能执行相对于“感知”的任务。当与当前的多核并行计算硬件平台相结合时，许多神经层可以堆叠，在学习自己的特性集时提供更高层次的感知抽象，从而消除了对手工特性的需要；一个被称为深度学习的过程。 （2）深度学习 深度学习是机器学习的一部分，通常与深度神经网络和由细节或数据表示的多层次学习组成的深度神经网络相连。通过这些不同的层，信息从低级参数传递到高级参数。这些不同的层次对应于不同层次的数据抽象，从而导致了学习和识别。许多深度学习架构，如深度神经网络、深度卷积神经网络和深度信念网络，已经被应用于计算机视觉、自动语音识别、音频和音乐信号识别等领域，这些领域已经被证明可以在各种任务中产生最前沿的结果。 （3）模糊逻辑 模糊逻辑侧重于对通常不精确的信息的操作。大多数计算智能原理解释了这样一个事实，尽管观察总是准确的，但我们对上下文的知识往往是不完整的或不准确的，就像在许多真实情况下一样。模糊逻辑提供了一个框架，假设一组观测值的不精确程度，以及结构元素来增强学习模型[5]的可解释性。它确实为人工智能方法的形式化提供了一个框架，以及将人工智能模型转换为电子电路。然而，模糊逻辑本身并不提供学习能力，因此它通常是与其他方面的结合，如神经网络、进化计算或统计学习。进化计算依赖于自然选择的原则，或集体行为的自然模式。两个最相关的子领域包括遗传算法和群体智能。它对人工智能的主要影响是对多目标优化，其中它可以产生非常鲁棒的结果。这些模型的局限性就像关于可解释性和计算能力的神经网络一样。 4人工智能机器人应用分析 （1）商业机器人 商业机器人，它使用人工智能自主移动并与人通信。它能够回答问题、识别面孔、提供有关公司服务的信息、扫描和填写文档、接受付款以及显示促销信息。该机器人与第三方服务和外部系统（如数据库、网站和在线服务）无缝连接。这个机器人有各种各样的应用，可以充当顾问、推动者、建筑经理、导游、导航助手以及测量肺活量、体温和血糖等健康指标的评估员。 现场监控机器人是一种引人注目的机器人，比如它可以跟踪建筑项目的进度。在人工智能的驱动下，这种自主机器人可以在建筑工地上移动，对建筑工程进行精确扫描，然后分析数据发现质量问题，并监控整体进度。机器人将收集到的数据发送到云平台进行进一步处理。此过程有助于防止代价高昂的错误，甚至显示出健康或安全问题，例如边缘保护中的漏洞。从整个建筑工地收集这样的数据是一项耗时的任务，这种人工智能机器人不仅节省了时间，减少了返工和浪费，而且保证了高质量的施工。 （2）物流分拣机器人 分拣机器人能够从一个盒子里取出一个物品，扫描它，然后将它放在另一个盒子或分拣系统中。机器人可以自主地从一组非结构化的对象中识别和选择一个物品，然后再将其放入另一个目标中。拣选和放置任务是仓库中仍由人类执行的重复性工作之一，这种机器人能自动完成这项任务，每天24小时，每小时能完成数百个周期。在人工智能的推动下，机器人可以分析每个项目的位置、形状和特征，对其进行检测和处理。为了识别物品，机器人使用条形码、RFID或物品图片。对于检查任务，它分析形状、重量和运动以检测任何异常或质量问题。分拣机器人与仓库管理系统（WMS）、仓库控制系统（WCS）或专有控制软件集成，以确保仓库操作的端到端效率[6]。 （3）家用机器人 家用机器人可以是自主的机器人厨房助理，可以帮助厨师准备新鲜的汉堡和油炸食品，比如脆皮鸡和土豆片。例如，在烤架上烹饪时，它可以自动检测何时放置生汉堡肉饼，实时监控每个肉饼，并在生肉和熟肉之间切换。在油炸锅烹饪时，它可以拿起篮子放在油炸锅里，在煎炸食物时轻轻摇动篮子，监控烹饪时间等。机器人的大脑由云连接的人工智能提供动力，它可以从周围环境中学习，并随着时间的推移获得新的技能。 例如Moley机器人公司是一家创造了世界上第一个机器人厨房的公司——一个全自动和智能烹饪机器人系统。机器人厨房系统包括一整套电器、橱柜、计算机、安全功能和机械臂。它使用来自世界各地顶级厨师的预设食谱，以大师级厨师的技能烹饪。通过一双完全关节化的机器人手来再现人类的手部动作，这个系统可以精确地模仿主厨的动作，烹饪美味的菜肴，并在自己之后进行清理！此外，它还可以学习食谱，制作来自世界各地的饭菜，甚至可以自己烹饪食谱。独自一人。机器人厨房由自己的触摸屏控制或通过智能手机远程控制。不使用时，机械臂会从视野中缩回。Moley被餐饮业、航空公司、厨房开发商甚至厨师培训学校的主要参与者使用。 5结语与展望 总的来说，人工智能的迅速发展，加快了社会生产力进步的步伐，也为机器人领域做着巨大贡献。只要本着科学发展的理念，推动智能制造与机器人技术不断向前迈进，必定能强化人工智能在机器人领域的运用，加快生活步入人工智能化的的步伐，解放生产劳动力，提高社会生产效益，为社会经济发展提供更大动力。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]史忠植.高级人工智能[M].科学出版社,2011.[3]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场,2007,000(001):230-232.[4]孙怡宁.浅谈人工智能与机器人的发展趋势[J].电子测试,2016(23).[5]李博.游戏人工智能关键技术的研究[D].上海交通大学.[6]陶亚楠,李明昊.浅析新一代人工智能机器人的发展[J].数码世界,2019,000(006):2.
人工智能的现状及今后发展趋势展望
论文导读：介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用，如：模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。关键词：人工智能
1引言
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
2目前人工智能技术的研究和发展状况
目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力，而正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
3技术应用
随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：
3.1符号计算
计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。
3.2模式识别
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。论文参考网。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
3.3机器翻译
机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。
3.4机器学习
机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起到重要的推动作用。
3.5问题求解
人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。论文参考网。另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方法,从而使求解变易而解决该问题。到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答。
3.6逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3.7自然语言处理
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识——世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
3.8分布式人工智能
分布式人工智能在20世纪70年代后期出现，是人工智能研究的一个重要分支。分布式人工智能系统一般由多个Agent（智能体）组成，每一个Agent又是一个半自治系统，Agent之间以及Agent与环境之间进行并发活动，并通过交互来完成问题求解。
3.9计算机视觉
计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科。其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物体形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理解。
目前，计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。例如，在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字符识别等；在航天与军事方面有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。
1/2 1 2 下一页 尾页