智能时代的未来已至，我们该如何拥抱下一个十年
你是否还记得，1997年5月11日，IBM的超级电脑深蓝击败了国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫，一时声名显赫、轰动世界。令人无法想象的是，当年的深蓝是一台重1270公斤，有32个大脑（微处理器），每秒可计算2亿步，计算能力达11.38GFLOPS的庞然大物。
2016年3月15日，谷歌围棋人工智能机器人——AIphaGo获得了人机大战最后一场的胜利，最终以4:1大胜世界围棋冠军李世石。搜狗CEO王小川表示，AlphaGo的计算能力是当年IBM计算机深蓝的3万倍。而目前最厉害的超级计算机，算力已是深蓝的几十万倍。
现如今，随便一台笔记本电脑的计算能力就能超过昔日的深蓝，这就是过去二十年来算力进步的速度。
李开复表示，棋被认为是检验人工智能水平的一个标准，而围棋要比象棋更复杂，如果能在围棋上战胜人类，将代表着人工智能进入了一个新阶段。AIphaGo的胜利让人们意识到人工智能的元年已经到来，谷歌董事长施密特表示，这次比赛无论谁胜谁负，实际上都是人类的胜利。
未来已至今天，人工智能技术的应用已非常普遍。
在股票市场，不断进化的人工智能适应变化和预测结果的能力远高于人类。
在新闻媒体行业，人工智能撰稿的速度比人类更快，错误更少。
在智能制造领域，越来越多的机器人通过配备传感器和AI能力，可以非常高效地与人类协同作业。
在医疗领域，具备AI能力的智能医疗设备大大改变了医疗服务的方式和体验，在降低成本的同时提高了患者的福祉。
在物流领域，智能仓储机器人系统利用云端及现场微型数据中心组合设施提供的AI能力，可以相互沟通，协同处理，将订单拣选时间缩短到几分钟。
智能交通系统利用大数据、云技术等手段，不仅提高了交通运输的效率，有效缓解了交通阻塞、能源消耗等问题，同时也减轻了环境的污染。
毫无疑问，万物智能已开始在各个行业扎根，虽然目前还存在着一些问题，但不可否认的是，人们在日常生活中已经可以切身感受到智能技术所带来的变革。
在去年的新冠疫情中，智能技术在疫情防控、药物研发、疾病诊治等方面发挥了积极作用；云会议、云课堂等新的工作和生活方式不断涌现；在支持复工复产方面，智能技术同样大放异彩。
一个典型的例子就是以色列。以色列的国土面积很小，不到珠三角的一半，且45%为沙漠，可耕种土地仅为国土面积的1/5，且非常贫瘠，年降水量更是比我国中西部地区还要少1/3。在这样一块土地上，以色列人通过运用大数据和人工智能等技术，将自己变成了一个沙漠上的农业出口大国，许多农产品的亩产量甚至领先于世界水平，比如棉花亩产1000斤，柑橘年产多达3吨。
而这，就是智能技术的魅力。
畅销书《智能时代》的作者吴军认为，第一次工业革命的核心技术是蒸汽机，第二次工业革命的核心技术是电，信息革命的核心则是计算机和半导体芯片，而每一次科技革命都将催生新的产业格局，造就一个时代的新产业。
当下，我们处在以5G、物联网和人工智能为代表的智能革命时代，智能技术无疑将成为经济增长的新动能，产业发展的新蓝海，数字社会高质量发展的新引擎。
智能世界的新挑战比尔盖茨曾说过，人们总是高估了未来一二年的变化，但低估了未来十年的变革。这句话用在我们今天对待智能革命的态度上再合适不过：一二年内，我们高估了智能技术发展的速度，虽然目前5G还很难支撑多样性的物联场景需求，但以十年为单位来看的话，我们却低估了其所带来的变革。
诚如一枚硬币总有两面，智能革命虽然带来了前所未有的机遇，但其发展也面临一系列的挑战。
放眼不远的将来，一种错觉是一个万物互联的智能世界仿佛触手可及，但现实则是目前的大部分技术离真正成熟、放心可用还有一段不小的距离。
人类以及人类通过使用当前科技手段而获得的能力，与自然界的其他动物相比，并不总是领先。以手机摄像头为例，虽然已达到100倍变焦，但离蜘蛛肉眼对物体轮廓及运动的计算能力还有很大差距。如果人类能学到蜘蛛眼睛的能力，就可以制造出满足自动驾驶需求的更好的摄像头。而蚂蚁仅用0.2毫瓦的功耗，就可以做包括打洞筑巢、交朋友、打架和养蚜虫等很多事，其计算效率远超现在AI领域的深度神经网络训练。如果可以深入学习和借鉴蚂蚁大脑的运作方式，业界或可发现更低功耗、更高效率的新型计算。
我们拉长视角，以十年，甚至二十年为阶段来看，ICT产业也面临新的挑战，亟需新的突破。
例如在2021华为全球分析师大会上，华为董事、战略研究院院长徐文伟就曾指出：“自动驾驶等物联网业务的不断发展，迫切需要超宽带、低时延和高可靠的算力来支撑，但是目前5G的成熟度还难以支撑这种多样性物联场景的需求。”
华为认为，下一个十年，联接的数量将达到千亿级，宽带的速度将达到人均10Gbps，算力和存储能力将实现100倍的提升，可再生能源的使用将超过50%。因此，围绕信息和能量的产生、传送、处理和使用，需要技术进行不断的演进。
基于这些预测与假设，华为在2021华为全球分析师大会上，首次提出了未来十年的九大挑战和研究方向：
定义5.5G，支撑未来千亿规模的多样性联接；在纳米尺度上驾驭光，实现光纤容量的指数级增长；走向产业互联，网络协议必须优化；通用算力远远跟不上智能世界的需求，必须打造超级算力；从海量多模态的数据中高效进行知识提取，以实现行业AI的关键突破；突破冯诺依曼限制，构建百倍密度增长的新型存储；将计算与感知结合，实现多模交互的超现实体验；通过连续性的健康监测，实现主动的健康管理；构建智慧能源互联网，实现绿色发电、绿色储电及绿色用电。这九大挑战和研究方向可谓环环相扣，当我们从物质、能量、信息世界构成的三要素来理解未来的挑战与方向，就会更加清楚其中的逻辑关系。
以人口老龄化与能源消耗加快的挑战为例。数据显示，全球能源消耗正以每年1.7%的速度增长。报告统计自18世纪以来，人类能源消耗速度增长了22倍，其中，不可再生的化石能源占比高达85%，而其他新兴能源暂时还难当大任。因此，低碳化、电气化、智能化是人类实现可持续发展的必由之路。
华为预测，2030年，可再生能源占比将超过50%；电气出行将成为主力，电动汽车销量占比将超过50%；AI将改变一切，ICT技术在未来十年内，有潜力通过赋能其他行业，帮助全球降低20%的碳排放。
而要构建智慧能源互联网，实现绿色发电、绿色储电和绿色用电，将涉及以下几个关键技术的基础创新：
第一、管理技术。大数据、AI、云等ICT技术与能源互联网融合，通过能源云+能源网，实现比特管理瓦特；
第二、控制技术。通过电力电子能源路由器，实现能量双向流动和功率智能分配，构建能源网络的智能控制器；
第三、储能技术。发展新型储能技术，如新型电化学、氢能等，以满足不同场景的能量存储需求；
第四、电力电子基础技术。通过新型化合物功率半导体，包括面向中高压的SiC/金刚石和面向中低压的GaN技术，进一步实现能源部件的高效化和小型化。
可以说，目前我们还处于智能时代的“幼儿园时期”，未来十年会发生翻天覆地的变化，且变革之大将超乎想象。
而迈向智能世界2030，就需要解决联接、容量、协议、算力等一系列难题，才能真正迎来一个美好的智能世界。
徐文伟透露，本次提出的这九大技术挑战与研究方向，也是华为对智能世界2030的期待，华为希望实现联接更强、计算更快、能源更绿的美好愿景。
拥抱下一个“十年”想象未来靠科幻，创见未来靠科技。凯文·凯利在《必然》一书中曾说到，纵观历史，从来没有哪一天会比今天更适合发明创造。
站在21世纪第三个十年的起点，我们看到ICT产业正面临巨大的发展机会，世界正全面进入数字化和智能化，那么，2030年的世界将是一番怎样的景象？
我们了解的很多新型技术都会达到新变革的临界点，并进一步渗透到我们的衣食住行，企业家们的创造和实践已经为人们展现了未来的模样。自动驾驶、机器人、物联网、3D打印、区块链、多模交互的超现实体验等技术在未来将真正成熟并落地应用。
畅销书《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利曾预测，未来机器将比你更了解你自己,因为人工智能程序在你出生后的每一天都在研究你，从每一封邮件到每一秒心跳,最终它完全可以在任何事情上帮你作出更有利的选择,包括婚姻这种终身大事。繁重的体力劳动可以交给机器人去完成，人类则可以花更多的时间去思考问题，陪伴家人和朋友。
今天的我们要如何迈向智能世界2030？其实，答案就藏在两个关键词上——技术创新与互信合作。
中国科学院院士怀进鹏曾指出，选择方向和路径已成为一种能力和智慧。在他看来，合作和交流是面对智能时代挑战和困惑的一种选择，智能发展之道，在于论方向是非，不计利在眼前。
这和华为的主张不谋而合，即为了满足人类发展的需求以及解决所面临的问题，我们需要汇集全人类的智慧和创新能力，必须以开放包容、协同创新的机制，跨越挑战。需要“产、学、研、用”联合起来一起用技术创新迎接挑战，拥抱机遇。
比如，在政府引导下，在行业组织的协调下，以产业联盟等形式联合产业各相关链条，营造紧密团结、合作共赢的发展环境；借助产业、企业资源，设立高校创新实验室，培养高素质的基础研究人才和展业人才，满足社会智能化发展的多样需求；利用工业界的挑战和世界级难题牵引科学研究方向，借助社会企业的良好平台及资源，以高质量研究项目为牵引，以科学家、院士、专家为引领，支持具有发展潜力的中青年科学家开展探索性、原创性基础研究，拓展我国在基础技术研究创新领域的国际化空间和影响力；发现和培育市场需求，以龙头企业为依托，设立行业标杆典型场景研发与应用试点，实现“应用-需求-供给”的良性循环。
毫无疑问，从技术角度展望未来十年的智能世界，如果能牵引全行业集中力量、聚焦方向、协同创新的话，将是一件非常有意义的事情。
让整个半导体产业回归正常商业秩序，根本答案在于重建全球信任、恢复全球半导体产业链合作。正如徐文伟所言，必须把工业界的问题、学术界的思想、风险资本的信念，整合起来，协同创新，共同打造智能世界2030。
虽然在当前的环境下，达成这样的互信合作并不容易。但面对智能世界强大的愿景牵引和驱动，相信人类必然会达成一个基础的共识。
吴军在《智能时代》中提到，在历次技术革命中，一个人、一家企业、甚至一个国家，可以选择的道路只有两条，要么加入浪潮，成为前2%的人；要么观望徘徊，被淘汰。至于当下怎么才能成为那2%，其实很简单，就是在智能革命的浪潮中踏浪前行。
人工智能学习心得体会
人工智能学习心得体会
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部分，它是人为的企图想要让机器了解智能的机制，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。在该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，我们需要如同科学家一般不懈努力。在电子学出现以前人工智能便已经出现。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原理则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的时间里，尽管会碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展日将月就。
在人工智能学习中，我了解了其中的九牛一毛：1．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。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经广泛的应用，例如cad软件。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制窗口，机器翻译的研究与应用将引领时代的进步。2.专家系统：专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多的是不精确或不确定的。因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，新一代专家系统的研究也会日新月异。3．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；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。。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,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mathematica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mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。
如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！
人工智能学习心得体会
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得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，他由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的来说，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才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。人工智能研究的近期目标是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据先行的计算机的特点研究实现智能的的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。
由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。