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]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。
作者：徐云峰
catalogs:13000076;contentid:7688970;publishdate:2021-06-11;author:黄童欣;file:1623414511328-aff718d9-3742-46b0-b08c-e56bdd1ed8c8;source:29;from:中华读书报;timestamp:2021-06-1120:28:23;[责任编辑:]人工智能的发展现状与未来展望
作者：张达衢 摘自中国论文网 原文地址：http://www.xzbu.com/4/view-8299582.htm
【关键词】人工智能；发展现状；未来展望 【中图分类号】TP18【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2017）04-0107-02
1引言 2016年年初，韩国围棋国手李在石与围棋程序AlphaGo对弈中首战失利，再一次将人工智能拉入了公众的视野，使其成为2016年度话题度最高的科技之一。不可否认，近些年来人工智能发展迅速，很多人工智能产品已经开始进入人们的家中，如扫地机器人、智能保姆等，虽然它们还没有美国大片《终结者》中所描述得那么先进，但从前遥不可及的人工智能概念正在一步步变为现实却是不争的事实。人工智能的现状如何，它又将如何发展，都是学界较为关注的课题。 2人工智能综述 2.1人工智能的概念 人工智能即AI，其英文全称为ArtificialIntelligence。人工智能的概念要从人工和智能两方面来了解，所谓人工就是指人工智能脱胎于人类的文明，是人类智慧的产物；而智能则是指具有人工智能的计算机或其他�子设备可以模拟人类的智能行为和思维方式，人工智能是计算机科学的一个分支，它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 2.2人工智能的现实应用 如今的人工智能机器，可以在胜任一些复杂脑力劳动的同时，辅助人类进行记忆和逻辑运算等活动。现阶段学者已经研制出了一些可以模拟人类精神活动的电子机器，经过完善升级，这些电子机器将有希望超越人类的能力，协助人类完成一些执行难度较大的工作。但是目前研制出的自动化系统或者机器人虽然可以代替部分人类劳动，却还没有到达可以实现人类多方面协调和自我学习升级的智能水平，要制造出一款可以完全拥有人类智慧的机器，还需进一步深入研究。还有一些人工智能产物经常应用于各种商业用途，例如单位内部的客户信息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 3人工智能发展现状 3.1智能接口技术研究现状 人工智能接口研究就是为了实现人机交流，为此学者必须从理论和实践两方面努力，解决计算机对文字和语言的理解与翻译、对自我的表达等功能问题。由于智能接口技术的研究和应用，计算机技术的发展获得了极大的推动力，在运行速率和人机交流等方面都有巨大提升。 3.2数据挖掘技术研究现状 数据挖掘技术主要是对各类模糊的、大量的应用数据、人未知的、潜在已经存在的数据进行整理挖掘进行细致的研究，寻找出对研究有用的数据。目前，数据库、人工智能、数理统计已经成为数据挖掘技术的三大技术支撑，以基础理论、发现算法、可视化技术、知识表示方法、半结构化等作为研究内容，为数据挖掘技术的发展提供理论和技术支持。 3.3主体系统研究现状 主体系统可以实现机器意图和想法的生成，是一种智能方面更接近人类的自主性实体系统。自主系统可以完成一些相对独立、自主的任务，甚至可以通过调整自我状态，应对环境和特殊情况的变化，进而保证自身规划任务的完成。在多主体系统研究中，主要是从物理和逻辑思维方面对主体进行智能行为的分析研究。 4人工智能发展中面临的问题 4.1识别功能的困惑 计算机识别技术研究在近些年取得了大量成果，其产品的实际应用范围较广，但不可否认的是，计算机识别的模式是基于一定的算法和程序设定的，其识别机制完全不同于人类的感官识别，因此，在计算机进行识别，尤其是图形识别时，对各种印刷体、文字、指纹等清晰图形可以快速识别，但对于相似度较高的物体，计算机识别能力相对较弱，识别失败的情况较为普遍。语音识别主要研究各种语音信号的分类。语音识别技术近年来发展很快，但是缺点是识别极易受到干扰，发音不标准的语音较易引发识别错误。 4.2GPS功能的局限性 GPS是企图实现一种不依赖于领域知识求解人工智能问题的通用方法，但是问题内部的表达形式和领域知识是分不开的，用谓词逻辑进行定理归结或者人工智能通用方法GPS，都可以从分析表达能力上找出其局限性，这样就减少了人工智能的应用范围[1]。 5人工智能的未来应用展望 人工智能与人生活最息息相关的应用范围就是融入人们的衣食住行和教育等方面，这也是人工智能未来最普遍的应用方向。 5.1无人驾驶的汽车 奔驰、丰田等很多大型汽车企业都在研究�o人驾驶的汽车，像007电影中的那种拥有自主辨别路况、自动驾驶等功能的汽车也许很快就会成为现实。自动驾驶的汽车要搭载的技术并不只人工智能一种，它还需要将自动控制和视觉计算等新型技术集成应用，改变现有汽车的体系结构，赋予其自动识别、分析和控制的能力。因此，自动驾驶汽车需要实现三方面的技术突破：其一，实现利用摄像设备、雷达和激光测距机来获得路况信息；其二，实现利用地图进行自动的车辆导航；其三，根据已有信息数据对车辆的速度和方向进行控制。未来的自动驾驶汽车还可以通过车辆之间的信息互通和互相感应，来协调车速和方向，避免车辆碰撞，实现自动驾驶车辆的安全行进。 5.2智能化的课堂 当前已经有一些智能化的教学软件，教师们可以在这些软件上把教学课件传送给学生，并进行授课答题，学生还可以与教师弹幕互动，使课堂变得妙趣横生，方便了教师的授课活动。对于学生而言，能够在期末十分便捷地回顾上课的错题，甚至能够在几年后翻阅学习过的课件；对于教师而言，能够精细地知道学生对知识的掌握程度，甚至能够发现最积极和最懈怠的学生。未来的智能课堂将更具有时间延展性，学生不仅可以在课堂学习知识，还可以利用智能电子设备进行课前预习和课后复习，从而使学生可以在更加趣味性的氛围中进行自主学习安排。 5.3自动化的厨房 今后的厨房将会更加智能化，当你做饭时，设定好你想要的菜谱，准备好所需的食材，烹调设备即可将饭菜制作得恰到好处。它会根据你食材的新鲜程度，为你推荐最适合的菜谱，并计算出其营养参考标准，并为你推荐其他食物，使膳食营养均衡。当你家中某样食材不足时，物流公司便会将时下最新鲜的这一食材送至你家中[2]。 6结语 人工智能这一概念是在1956年提出的，在当时，人工智能还只是人们头脑中的一种幻想，而在60年后的今天，人工智能的梦想已经逐渐照进现实，它甚至渗透进了工业、医学、服务等多个领域，可以说人工智能正在改变着我们生活的世界。但对于人工智能这个人类创造出来的技术，人们也存在一定的担忧，人工智能将向何方发展？人工智能发展到极致会不会脱离人类的控制？人工智能会不会超越人类的智慧？在诸多问题围绕下，人工智能技术依然在迅猛发展，它的未来如何，让我们拭目以待。
参考文献：【1】王宇楼.人工智能的现状及今后的发展趋势展望[J].科技展望，2016（22）：299. 【2】吕泽宇.人工智能的历史、现状与未来[J].信息与电脑（理论版），2016（13）：166-167.