人工智能的历史、现状和未来
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。ISAACLAWRENCE/视觉中国
2018年11月22日，在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。麦田/视觉中国
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
浅谈智能计算机的未来发展,浅谈计算机人工智能科学技术应用及发展
计算机人工智能技术属于一种现代化科学技术，并且也是比较先进的一种技术，其属于计算机技术与人工智能技术的有效结合。在当前社会发展形势下，社会越来越多的领域对于计算机人工智能技术也有着越来越大的需求，因而对其进行合理应用也就十分必要。作为高中学生，为能够使自身得以更好发展，应当充分掌握计算机人工智能技术应用情况，并且充分了解其发展情况，从而为更好利用这一技术奠定基础，提供更好保障。
1.1计算机人工智能技术兴起阶段
大约从20世纪50年代开始，人们已经在一定程度上了解计算机人工智能技术，并且确定计算机人工智能技术概念，随着社会不断发展，为能够使这一技术得以更好发展，很多学者均在很多方面对其不断加强研究，并且得到较好研究成果，比如编写LISP表处理语言以及机器定理等方面相关内容。然而，在该技术实际研究过程中显示其融合多种领域相关知识内容，因而在实际研究方面也就存在一定局限性，需要花费更多时间才能够对其进行进一步改进，并且由于其他相关技术发展仍不够成熟，从而导致该技术在涉及其他相关领域时，很多问题无法得到及时解决，从而对人工智能技术发展造成影响。
1.2计算机人工智能技术应用阶段
在20世纪70年代，有些专家提出知识工程概念，对形成商品化专家系统以及智能系统具有很大促进作用，并且在有关领域发展方面奠定良好基础。然而，对于专家系统而言，其自身有一定漏洞存在，在对一些问题进行处理方面表现出不适当特点，在这种形势下人工智能技术发展再次受到不利影响。
1.3计算机人工智能技术集成阶段
随着社会各个方面不断发展，在此基础上专家系统也逐渐得以完善，与其它相关功能之间实现有
人工智能的重要性及未来发展趋势
任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴。从约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)等科学家于1956年的美国达特矛斯会议(DartmouthConference)正式提出人工智能这一概念至今，已过去了61年。经过超过一甲子的曲折发展历程，人工智能已成为一个涉及计算机科学、控制科学、生命科学(脑科学)、数学、哲学、认知科学等多学科的交叉技术领域，展现出无比光明的发展前景。
未来人工智能将有可能进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务
随着各种智能终端的普及和互联互通，在不远的未来，人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在一个数字化、虚拟化的网络空间。在这个网络空间中，人和机器之间的界限将被空前淡化，换言之，网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。另外，在真实的物理世界中，人工智能又不必具有类人的形态，这使得人工智能将有可能从更多的角度进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。
在生产方面，随着我国城镇化建设的不断推进，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。
在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，客服机器人可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。对金融而言，人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度，从全局角度监测金融系统状态，抑制各类金融欺诈行为，同时为贷款等金融业务提供科学依据，为维护机构与个人的金融安全提供保障。在出行方面，无人驾驶(或自动驾驶)已经取得了相当进展。在物流方面，物流机器人已可以很大程度替代手工分拣，而仓储选址和管理、配送路线规划、用户需求分析等也将(或已经)走向智能化。
平台、算法以及接口等核心技术的突破，将进一步推动人工智能实现跨越式发展
从核心技术的角度来看，三个层次的突破将有望进一步推动人工智能的发展，分别为平台(承载人工智能的物理设备、系统)、算法(人工智能的行为模式)以及接口(人工智能与外界的交互方式)。
在平台层面，当前大多数人工智能依赖以电子计算机为代表的计算设备加以实现。传统计算机的核心CPU(中央处理器)主要面向通用计算任务设计，虽然也可兼容人工智能所面对的所有智能任务，但效能相对较低。随着各行各业对人工智能的需求激增，研发更适合人工智能的高效能平台正成为一个日益凸显的需求，因特尔、谷歌、英伟达、寒武纪等国内外知名企业以设计新型的智能处理器为切入点，近年来取得了一系列进展。未来的人工智能将必然需要面对种类繁多且特点各异的智能任务，在各类处理器的基础上设计新的计算架构，并实现一个能服务于不同企业、不同需求的智能平台，将是未来技术发展的一大趋势。此外，当前进展迅猛的量子计算技术尤其是量子计算机的实现，也有望在将来为人工智能提供突破性的计算平台。
算法决定了人工智能的行为模式，一个人工智能系统即使有当前最先进的计算平台作为支撑，若没有配备有效的算法，只会像一个四肢发达而头脑简单的人，并不能算真正具有智能。面向典型智能任务的算法设计，从人工智能这一概念诞生时起就是该领域的核心内容之一。可以想象，智能算法在人工智能的未来发展中仍将处于中心的位置。但与过去不同的是，今天的人工智能不再仅仅是隐藏在象牙塔或各种科研机构的学术研究，而是已经以各种形式出现在我们的日常生产、生活之中，和我们真实生活的社会、物理世界产生了越来越多的联系。而无论对于作为一个整体的人类社会、国家而言，亦或是对于作为个人而言，我们的文化、语言、生活、行为习惯都是在不断演变的。能否改变过去完全由手工输入计算机程序的算法实现方式，令算法通过自身的演化，自动适应这个“唯一不变的就是变化”的物理世界?这也许是“人工”智能迈向“类人”智能的关键。
沟通是人类的一种基本行为，也是人与人之间协作的基础。在虚拟的数字化空间中，人工智能与人类的分解正变得模糊。换言之，在这样的一个空间里，一个中文聊天机器人也许比一位外国友人让我们觉得更容易沟通。因此，在一个人工智能协助人类完成大量智能任务的未来社会中，如何实现人机的高效沟通与协同将具有重要意义。语音识别、自然语言理解是实现人机交互的关键技术之一。以科大讯飞为代表的企业和科研机构已在语音识别方面实现了可商用的产品，自然语言理解则有望在一些典型应用领域，如智能客服率先取得突破，但走向全面的人机相互理解仍是当前的一个技术难点。另外，不采用自然语言，而是直接通过脑电波与机器实现沟通，即脑机接口技术，也已有相当进展，目前已经大体可以实现用脑电波直接控制外部设备(如计算机、机器手等)进行简单的任务。
人工智能无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。在不远的未来，智能客服(导购、导医)，智能医疗诊断、智能教师、智慧物流、智能金融系统等都有望广泛出现在我们的生活中。需要指出的是，所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变(如减少教师教授书本知识的时间)，即由以往的只由人类完成，变为人机协同完成。因此，人工智能的进一步发展，值得大家期待。
谈计算机及人工智能技术发展
谈计算机及人工智能技术发展时间：2023-05-2701:58:18
摘要：计算机技术的发展，在一定程度上改变了社会的生产生活方式，其作为辅助工具的一种，应用范围十分广泛，尤其是人工智能技术的出现，标志着智能化时代正式开启，在这种背景下，社会生产效率和质量会大幅度提升。文章首先对计算机人工智能技术进行简单介绍，然后分析其发展历程和未来发展趋势，最后对其在各个领域的应用进行简述，希望为相关行业提供借鉴。
关键词：计算机；人工智能技术；发展历程
1引言
在科学技术高速发展的今天，传统计算机技术逐渐与人们的需求不符，为满足人们需要，并促进社会经济的发展，技术人员在传统计算机技术的基础上，研究新的技术，人工智能技术在此背景下产生。截至目前，人工智能技术的发展已经趋于成熟，在社会各领域中均有所应用。实践应用结果表明，人工智能技术的应用，使自动规划和智能控制等功能实现，在推动社会经济发展方面，发挥了重要的作用。因此对此项课题进行研究，其意义十分重大。
2人工智能技术的概念
由人制造出来的机器所表现出的智能就是人工智能技术，这里所说的机器主要是指计算机程序，故智能技术常常与计算机绑定。但是在人工智能技术高度成熟的背景下，计算机人工智能技术的应用范围进一步延伸，已经由专业科学技术逐渐变为涉及不同领域和专业的广泛科学技术。站在技术角度而言，赋予机器人脑的思维方式，代替人类完成各项工作，属于人工智能技术的主要作用。伴随着世界经济的发展，工作内容愈加复杂且繁重，这种情况的出现，为计算机智能技术的发展提供了契机。
3人工智能技术的发展历程
人工智能的出现时间为1941年，在电子计算机发展后，人类可以依靠技术制造机器智能。1956年是人工智能的首次提出时间，自此之后，研究者对这项技术进行全面且深入的研究，人工智能概念渐渐被人们所熟知，人工智能技术的实际发展速度与预想相比，还存在一定的差距，但其发展的脚步却没有停止。在80余年的发展历程中，大量的AI程序出现，并被应用于各个领域，推动了其他技术的发展。计算机及人工智能技术发展阶段如下所述：
3.1初生阶段
1941年世界上第一台计算机由美国研发成功，这台计算机的占地面积非常大，实用价值不高，具体表现为设置上千条线路，仅能满足一个程序的运行需求。故研究者继续研究，并于1949年成功研发了一种具有程序存储能力的计算机，使程序运行难度大大降低，与此同时，计算机理论也同步发展，并催生了计算机科学，为人工智能的产生奠定了坚实的基础，究其原因，主要是人工智能需要将计算机作为媒介。计算机技术可以为人工智能的产生提供技术基础，但是在计算机出现的初期，人们并未对计算机和人类智能间的联系多加关注。美国学者在研究反馈理论时发现自动调温器属于最典型的反馈控制例子，这种装置在采集室内温度后，会对比实际温度和希望温度。并根据二者的差值，开大或关小开关，从而实现对室内温度的有效控制。这项研究对人工智能技术的发展而言，可谓是影响深远。1955年国外研究人员研发了一种逻辑专家程序，该程序被业内领域认为是世界上第一款人工智能程序，在运算问题时，可以用树形模型对问题进行表示，然后进行模型的选择，最终确定最正确的结论。1956年人工智能之父邀请研究人员进行学术讨论，自此之后，人工智能的概念被正式确立。
3.2应用阶段
20世纪70年代后，知识工程概念被相关领域专家正式提出，这种概念与实体工程较为类似，但在建设方面，却与其存在显著的差别。可以将知识工程视为智能和专家系统的结合，且具有商品化的特点。在这种背景下，人工智能系统逐渐在商品化的专家系统中应用，这种专家系统其本质为信息系统，相较于普通的信息系统，该系统在处理问题时，能够对人类专家处理问题的思维方式进行模拟。详细而言，就是在计算机系统中融入特定领域知识、推理和决策系统的过程，有助于问题的解决。与专家系统相比，智能系统更容易被我们所了解，目前，智能手机所用的安卓、ios系统就属于典型的智能操作系统。在科学技术发展的驱动下，专家系统的发展愈加成熟，逐渐与其他功能相融合，比如：智能语言系统、知识表示系统均应用了专家系统。我国人工智能技术发展时间较为短暂，故技术发展尚未成熟，与欧美国家尚存一定的差距。为此，国家应重视人工智能技术的发展，并通过政策、制度和资金等手段的应用，为我国人工智能技术发展提供保障。
4计算机及人工智能技术的应用
通过上述分析可知，计算机及人工智能技术的发展时间已经超过了70年。在长时间发展后，人工智能技术的发展趋于成熟，在各个领域均取得了良好的应用效果。下文会以计算机及人工智能技术的应用为切入点，对其发展进行具体的分析。
4.1人工智能技术在远程作业系统中的应用
智能型远程作业系统由人工智能技术和远程作业系统组合而成，其英文简称为IDES，与普通远程作业系统相比，这种远程作业系统具有智能性、多层次性以及开放性的特征，系统功能十分完善，可以实现各项作业环节的全程微机化。以试卷批阅为例，该系统能够在批阅试卷的过程中对客观题的解答过程和答案进行识别，同时还具备透视和病历双重功能，简言之，就是系统会依据学生的解答过程，找出学生在学习过程中存在的问题，并提出合理的建议。以某研究机构设计的智能远程作业系统为例，该系统在构建过程中，由远程教育公司负责数据交换中心的建立，如果应用地区的中小学校具备条件，则可以建立分中心，系统中央服务器可以保存全部的作业、考试资源以及学生档案。该系统的运行管理机制为分级授权，通过这种管理机制的设置，合理调配和管理教学资源及系统用户。学生家长想要了解学生的学习和作业完成情况，即可登录系统查找相关的资料。由于作业批改环节所涉及的人机交互过程十分复杂，在系统设计过程中，将客户机/服务器模式作为了主要选择，确保系统在各种网络环境下稳定运行，便于学生随时随地应用远程作业系统。将系统功能作为依据，我们可以将该系统分为四个组成部分，主要包括数据库服务器、管理系统、学生系统和教师系统。系统设计的构架为全开放式，可以满足多个学校和教育部门的需求，如有特殊需要，教师可以对系统内的教学资源进行自主处理，比如：增加、修改和删除等等。其中，管理系统能够为管理人员维护系统运行状态，创造有利的条件。教师系统则是与教师工作有关功能和操作的有机结合。这些功能包括授课、作业和考试等方面的功能。而学生系统的功能为批改作业、课程选择和完成作业等。在了解后得知，在这个系统中，远程通讯模块属于重要的功能模块，其实现方式为网上讨论、电子邮件发送以及在线解决问题等。教师、学生和家长等系统用户在注册账号时，需要填写邮箱，为用户之间的沟通和交流提供便捷条件。而在线解决问题和网上讨论所涉及的主体主要是学生和教师，有助于教师对学生进行一对一的辅导，教学效果也会因此而增强。远程作业系统所应用的人工智能技术为专家系统，究其原因，主要是该系统需要为教师和学生提供教学资源，并培养学生解决问题的实际能力，而专家系统的应用，则有助于系统设计功能和预期目标的达成。实际应用结果表明，专家系统的应用，使教学效果显著增强，具有十分广阔的发展空间。
4.2计算机视觉
所谓的计算机视觉是指借助计算机技术，模拟人类的感知系统和感知能力，并代替人类完成环境感知方面的工作。计算机视觉属于人工智能技术的重要内容，在勘测、识别等领域的应用效果较为明显。通常情况下，人工智能技术在视觉领域的应用，由3个阶段构成，分别是检测、识别和识别目的，比如：人脸识别、指纹识别和瞳孔识别，就是人工智能技术在相关领域的应用方向。但就当前实际情况而言，计算机视觉领域的人工智能应用，在物体场景识别技术上的发展较为滞后，究其原因，主要是识别目标较多，且处在实时变化的状态。人工智能技术的应用，虽然可以识别目标的外貌特征，但无法保证100%的准确率，因此，提升人工智能技术在计算机视觉领域中的准确率，是人工智能技术未来发展的重要方向。
4.3自然语言处理
人工智能技术在经过多年的发展完善之后，被应用到自然语言处理领域，成为了研究人员的重点研究内容，其应用有助于人机交互功能的实现。计算机和人类所使用的语言并不相同，计算机所使用的语言为机器语言，而人类使用的语言被称为自然语言，人机交互功能的实现，要求研究人员基于人工智能技术，设计机器内部数据结构，使机器语言转化为自然语言，与此同时，还要确保转换机制运行的持久性和稳定性，人工智能技术的应用，是上述目标实现的关键。当前人工智能技术在自然语言处理领域的应用已经趋于成熟，比如：智能客服、语言翻译、语音导航系统等。以我国为例，我国人工智能技术虽然起步较晚，但发展速度却十分显著，语音识别技术就是其中典型代表，其发展水平位居世界前列，语言识别准确率可达95%。其中百度作为国内计算机智能技术研究发展的先行者，在研究自然语言处理时，取得了突破式的进展，其所研发的语言识别和处理产品，在国际上颇具知名度。目前，在社会经济高速发展的驱动下，国内企业和公众对智能语音的需求逐渐增加，使这项技术的未来发展前景愈加广阔，在未来，这项技术会在智能家居、医疗、教育、服务等领域实现普及应用和发展。
4.4智能机器人
智能机器人是人工智能技术与机器相结合的产物，主要是指人类通过程序对其进行操控，促使其代替工人完成复杂工作任务的机器。但事实上，人工智能技术的应用，可以赋予智能机器人自主学习和思考的能力，从而使自动化控制目标成为可能。相较于自动化机器而言，智能机器人具备三项要素，分别为思考要素、感觉要素以及反应要素，这是二者最显著的差别。其中感知要素是指智能机器人具有与人类相似的感官系统，在具备环境识别能力的基础上，兼具运动能力，这些能力的具备，赋予了机器人与外部环境互动的功能。除此之外，自主思考能力是智能机器人的优势，凭借这一优势，其在接收信息后，会理解和回应信息内容。就当前实际情况来看，社会上应用的智能机器人种类和数量均呈现出不断增加的趋势，其应用可以使社会生产效率大幅度提升，有助于促进社会经济的高速发展，并且智能机器人的应用发展空间尚未饱和。人工智能技术研究领域对智能机器人的研究十分重视，并将自主导航定位、人工智能识别和控制作为重点研究技术。可以预见，在未来智能机器人的应用和发展必将成为热点话题。
4.5人工神经网络
在人工智能领域神经网络的地位不言而喻，所谓的神经网络是指研究人员应用人工神经元、电子元件和处理元件等装置，对人类大脑组织结构和思维方式进行模拟，以此来赋予计算机程序自我学习能力的技术。目前，这项技术已经成为人工智能领域的重点研究方向，在存储、处理和分析数据时，起到了关键性的作用。在人工神经网络中，信息的传递和处理需要将神经元之间的相互作用为条件，其存储则依靠各元件的分布联系，其自我学习能力的实现，主要通过神经元连接权重的动态调整。与传统数据处理方式对比而言，在分析和处理模糊数据时，应用这项人工智能技术，可以取得良好的效果。在人工智能技术不断成熟和发展的背景下，人工神经网络技术的发展愈发成熟，逐渐成为了人们分析和解决问题的重要工具，其智能特征因此得到了体现。比如：人工神经网络与社交软件相结合后，可以使程序具备观察人类行为的能力，在观察人类行为后，计算机程序即可做出合理的回应，有助于人机交互功能的实现。
4.6人工智能技术的未来发展前景
通过上述分析，人工智能技术已经被诸多领域所应用，且应用效果极为显著，但随着技术的不断完善和发展，其应用领域会进一步扩大，笔者对其未来发展前景做出了合理的预测，如下所述：（1）人工智能技术在各行业垂直领域的应用存在非常大的发展潜力。随着IT基础设施的不断完善，人工智能市场会进一步扩大，尤其是自然语言处理技术，在市场中所占的份额会持续增长。（2）人工智能技术在医疗保健行业中的应用。人工智能技术的应用，可以合理配置医疗资源，改善医疗资源配置不合理的现状，医疗成本也会随之下降，并加强医疗保健行业与其他行业间的合作交流。此外，人工智能技术未来会在临床试验、医疗计划和医疗服务中得到应用。在查阅统计资料后得知，人工智能技术在医疗保健行业中的应用市场在短短3年内增长了15×108美元。（3）人工智能技术对屏幕进行取代。在计算机和手机普及应用的今天，屏幕和键盘是人机交互功能实现的主要接口。但在未来，人工智能技术会对这些接口进行取代。比如：AR和VR技术正在进入人类生活，将其应用于自动驾驶系统之中，无需使用屏幕，即可实现人与运算系统的沟通和交流。这表明，人工智能技术的发展，拉近了人类与机器之间的距离，使机器的学习能力不断增强，控制难度业因此而下降。预计在未来，人工智能技术会完全取代屏幕在人机交互中的地位，从而带给使用者更加良好的体验。（4）人工智能技术在手机芯片中的应用。目前智能手机所应用的架构处理器为ARM，但这种处理器在运行大量图像时，会显得不够流畅，无法满足用户的使用需求。因此，在未来手机芯片厂商，会将人工智能运算核心融入到手机芯片之中，以提升手机芯片的性能。实际上，苹果和三星的新款手机已经应用了3D感测技术。（5）AR与人工智能技术相融合。AR的发展离不开人工智能技术的支持，而人工技术的发展也同样如此，如果将人工智能技术比作人体，AR就是人工智能技术的眼睛，可以为人工智能机器人进入虚拟环境训练提供支持。
5结论
综上所述，在计算机技术高速发展的背景下，计算机与人工智能技术的应用范围逐渐广泛，且取得了良好的应用效果。人工智能技术在经过多年的发展后，已经趋于成熟，对国家发展而言，具有十分重要的意义。相较于国外，我国人工智能技术发展时间较短，正在面临严峻的考验。在此背景下，相关领域研究人员应注重人工智能技术的研究，总结过往的发展经验，促进我国人工智能技术的发展和完善。
参考文献：
[1]王兵,杨淑清.计算机人工智能技术的发展与应用研究[J].计算机产品与流通,2020(08):3.
[2]李洋.计算机人工智能技术的发展与应用研究[J].电脑知识与技术,2020,16(12):201-202,206.
[3]张萌.计算机人工智能技术的发展与应用研究[J].通讯世界,2020,27(04):208-209.
[4]李乔凤.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].数字技术与应用,2020,38(03):91,93.
[5]王征.探析计算机人工智能技术的应用与发展[J].电子元器件与信息技术,2020,4(01):51-52.
作者：阚永彪单位：甘肃酒泉职业技术学院