人工智能基础
本课程推荐教材及与课程学习目标对应关系如下：
1. 授课教材：《人工智能》丁世飞编著电子工业出版社 2020年第三版ISBN：9787121363955。
（1）教材特点：《人工智能导论（第3版）》主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编排内容。一个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。
本课程主要选用了本教材的第一稿模块，即知识表示技术、搜索技术和推理技术中相关的内容。
（2）使用方法：本教材对应课程学习目标1-5，可以做到对课程内容前半部分的全覆盖，请同学们学习完视频之后，一定要详细阅读教材中的对应部分，并针对课后习题进行联系，能够有效提高学习质量；
2、本课程参考了大量网络上的课程。对应课程学习目标6-8，包括：
https://stanford-cs221.github.io/spring2021/
https://cse.iitkgp.ac.in/~dsamanta/courses/da/
百度飞桨师资培训的机器学习和深度学习的内容。
https://easyai.tech
此外还有参考百度百科、B站、以及知乎和CSDN等各类科技网站。
在此表示感谢！
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）
人工智能主要包括哪些研究内容，人工智能现状和发展方向是什么
人工智能主要包括哪些研究内容，人工智能现状和发展方向是什么？发布时间：2020-08-1313:42:01来源：ITPUB博客阅读：871作者：巴菲特的小秘栏目：互联网科技人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
随着20世纪中叶电子计算机产生以来，科学技术得到迅猛发展，人工智能也随之产生和发展。人工智能已经应用到我们生活的很多领域，伴随着研究的发展，人工智能会更加深入的影响我们的生活。
1.什么是人工智能
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
2.人工智能的应用领域
今天，AI能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
2.1路径查找和路径规划
在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术，它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决：来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。
不管怎样，当对真实世界中存在的问题应用AI技术的时候，您所遇到和需要克服的挑战有很多，但其中最令人烦恼的一个就是问题的规模和复杂度，即使在人类看来这些问题非常理所当然、简单和幼稚。早些年，AI研究的大部分工作是用于开发快速、高效、充分理解的查找方法。
2.2规则和专家系统
人工智能的发展到今天开始使用知识库来代替器官或机构记忆，多年来专家系统以及基于规则的决策系统在人类诊断和经验分析上一直处于主导地位。它用于在知识库中挖掘出问题的答案、寻找关联性、模式提取等等相关工作。
事实上，专家系统甚至可以用作游戏的一个可玩性特色。想象在一个实时战略游戏当中，您训练一个罗马士兵军团，让其攻击、抵御某种特定类型的敌人。然后，您又训练了敌人军队，让它再次抵御罗马军团的进攻，依次反复。
每一个历史军队所有的进攻和防御能力都包含在一个具有代表性的数据库中。当某一特定环境设置出现时，这些军队就需要找出一种策略来进行防御，这种需要由某种软件来提供，其中封装了这些环境作为一组参数，用于在专家系统中进行查找操作，从而寻找出抵御敌人的最佳方法。
3.人工智能的现状与发展方向
3.1人工智能的现状
20世纪90年代A.I.技术的发展在各个领域均展示长足发展——学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译，乃至游戏软件等领域都瞄准了A.I.的研发。1997IBM（国际商用机械公司）制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。到了90年代末，以A.I.技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。2000年互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。
3.2人工智能发展的方向
关于A.I.人们最迫切希望知道的问题是，它真能和人一般聪明吗？许多科学家相信，这只是个时间上的问题。A.I.软件设计师库尔兹维尔认为迟至2020年A.I.即可聪明过人。IBM的霍恩估计比较保守，他认为A.I.赶上人还需要40—50年时间。AT&T的斯通则说他的目标是在2050前组建一只能挑战曼联的A.I.足球队。他这不是开玩笑。
在许多方面，A.I.大脑比人类更有优势。人脑的学习吸收新知识的过程非常慢。要说一口流利的英语至少得半年或两三年时间（吹牛广告中的例子除外）。而要让A.I.学会讲法语，只需为它装上一个说法语软件，数秒之间一个A.I.法语专家便诞生了。
另一个更难解答的问题：A.I.是否能拥有情感。目前没有人有把握回答这个问题。
于是剩下一个最可怕的问题：A.I.机器人能变得比人类更聪明，并反戈一击与人类为敌？库尔兹维尔、技术学家比尔·乔伊认为这并非不可能。霍恩在这个问题上拿不太稳。
霍恩认为虽然电脑的粗略运算能力可超过人类，但它不可能具备人类所有精细的特征，因为人类对自己的大脑拥有的许多微妙能力并不了解，更无从仿模相应软件。
库尔维兹的看法比较乐观，他认为人类在开发超级A.I.的同时，在对它们的引导和管理方面也将相应提高，因此将永远走在前面，掌握控制权。
由以上分析我们可以了解到，人工智能得到了全球从学术界到应用领域的高度重视，为了使我们的命题那更加美好，为了使我国在人工智能领域赶超国外先进行列，我们应该加大研究和投入力度，培养更多的超一流人才。
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人工智能的八个理论基础：哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制理论和控制论、语言学。
数学对人工智能的理论支撑包括三个方面：（1）逻辑学：得出正确结论的形式规则。发展：命题逻辑，即布尔逻辑——一阶逻辑，扩展布尔逻辑，增加了对象和关系——指称理论，揭示如何将逻辑中的对象与对象相关联。（2）计算：研究什么是可计算的。发展：描述可计算的函数——提出计算的易处理性概念——提出了NP完全性理论。NP完全性理论：P（确定多项式时间的问题）、NP（不确定性多项式时间的问题）、NPC（NP完全性问题，是NP中最难的问题）。它是计算复杂性理论中的一个重要概念，它表征某些问题的固有复杂度。一旦确定一类问题具有NP完全性时，就可知道这类问题实际上是具有相当复杂程度的困难问题。（3）概率：研究如何根据不确定信息进行推理。发展：将概率描述为博弈事件中可能的结果——推进这一理论，并引入了新的统计学方法——提出贝叶斯规则，成为不确定性推理的现代方法基础。
神经科学研究大脑如何处理信息：神经科学研究神经系统，尤其是大脑。大脑在记性决策方面（预测和仿真是决策关键）非常优越，且不像软件那样模块化。大脑中神经元的数量基本上固定的，计算机中处理单元的数量每五年增加十倍。
认知心理学研究人类如何思考与行动：把大脑看作是信息处理设备，是研究心智过程的学科。研究方面：注意机制（意识集中在某个有用的感知信息子集的状态）、语言应用（研究语言习得、语言形成的组件、语言使用的语气及其他相关领域）、记忆（包括三个子集：过程、语义和情景）、感知（研究人类物理感知及认知过程）、问题求解、创造力、思考。元感知是关于认知的认知，有两个组成部分：关于认知的知识，以及认知的调节。认知心理学是研究人脑如何接受外部世界的输入，如何处理以及作用等；认知科学则是研究如何在大脑中形成以及转录过程的跨领域学科，关注于通过研究收集数据。
控制理论与控制论研究机器如何能在自身的控制下运行：控制理论是工程与数学的交叉学科分支，研究处理动态系统对输入的行为，以及该行为如何通过反馈进行调整。控制论是跨学科的研究途径，探索调控系统的结构、约束和可能性，1948年被定义为“研究动物与机器的控制与通信的科学”，21世纪被简单解释为“用技术控制任何系统”。
人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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人工智能包括哪些内容（人工智能包含哪些具体内容）
随着20世纪中叶电子计算机产生以来，科学技术得到迅猛发展，人工智能也随之产生和发展。人工智能已经应用到我们生活的很多领域，伴随着研究的发展，人工智能会更加深入的影响我们的生活。
1.什么是人工智能
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
2.人工智能的应用领域
今天，AI能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
2.1路径查找和路径规划
在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术，它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决：来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。
不管怎样，当对真实世界中存在的问题应用AI技术的时候，您所遇到和需要克服的挑战有很多，但其中最令人烦恼的一个就是问题的规模和复杂度，即使在人类看来这些问题非常理所当然、简单和幼稚。早些年，AI研究的大部分工作是用于开发快速、高效、充分理解的查找方法。
2.2规则和专家系统
人工智能的发展到今天开始使用知识库来代替器官或机构记忆，多年来专家系统以及基于规则的决策系统在人类诊断和经验分析上一直处于主导地位。它用于在知识库中挖掘出问题的答案、寻找关联性、模式提取等等相关工作。
事实上，专家系统甚至可以用作游戏的一个可玩性特色。想象在一个实时战略游戏当中，您训练一个罗马士兵军团，让其攻击、抵御某种特定类型的敌人。然后，您又训练了敌人军队，让它再次抵御罗马军团的进攻，依次反复。
每一个历史军队所有的进攻和防御能力都包含在一个具有代表性的数据库中。当某一特定环境设置出现时，这些军队就需要找出一种策略来进行防御，这种需要由某种软件来提供，其中封装了这些环境作为一组参数，用于在专家系统中进行查找操作，从而寻找出抵御敌人的最佳方法。
3.人工智能的现状与发展方向
3.1人工智能的现状
20世纪90年代A.I.技术的发展在各个领域均展示长足发展——学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译，乃至游戏软件等领域都瞄准了A.I.的研发。1997IBM（国际商用机械公司）制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。到了90年代末，以A.I.技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。2000年互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。
3.2人工智能发展的方向
关于A.I.人们最迫切希望知道的问题是，它真能和人一般聪明吗？许多科学家相信，这只是个时间上的问题。A.I.软件设计师库尔兹维尔认为迟至2020年A.I.即可聪明过人。IBM的霍恩估计比较保守，他认为A.I.赶上人还需要40—50年时间。AT&T的斯通则说他的目标是在2050前组建一只能挑战曼联的A.I.足球队。他这不是开玩笑。
在许多方面，A.I.大脑比人类更有优势。人脑的学习吸收新知识的过程非常慢。要说一口流利的英语至少得半年或两三年时间（吹牛广告中的例子除外）。而要让A.I.学会讲法语，只需为它装上一个说法语软件，数秒之间一个A.I.法语专家便诞生了。
另一个更难解答的问题：A.I.是否能拥有情感。目前没有人有把握回答这个问题。
于是剩下一个最可怕的问题：A.I.机器人能变得比人类更聪明，并反戈一击与人类为敌？库尔兹维尔、技术学家比尔·乔伊认为这并非不可能。霍恩在这个问题上拿不太稳。
霍恩认为虽然电脑的粗略运算能力可超过人类，但它不可能具备人类所有精细的特征，因为人类对自己的大脑拥有的许多微妙能力并不了解，更无从仿模相应软件。
库尔维兹的看法比较乐观，他认为人类在开发超级A.I.的同时，在对它们的引导和管理方面也将相应提高，因此将永远走在前面，掌握控制权。
由以上分析我们可以了解到，人工智能得到了全球从学术界到应用领域的高度重视，为了使我们的命题那更加美好，为了使我国在人工智能领域赶超国外先进行列，我们应该加大研究和投入力度，培养更多的超一流人才。
人工智能在不久的将来，或者在未来几年，一定会质的提升，有兴趣从事人工智能领域，可以关注多智时代，及时查阅人工智能和大数据相关的小知识，如有不对之处，请小伙伴们，在留言区校正。