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
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作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]浅谈人工智能的发展现状与前景分析
浅谈人工智能的发展现状与前景分析2022-03-2311:19:03
摘要：随着科技的发展，人工智能技术发展突飞猛进，并以不可阻挡之势进入了人们的生活领域。人工智能的蓬勃发展将人们的生活推向了更高的层次，人类由此进入了智能化时代。人工智能不但能够帮助人们进行高效工作和学习，而且能为生活增姿添彩。本文将具体分析人工智能的发展现状，并探讨其未来发展前景，旨在使人们重视人工智能技术，推动人工智能技术的发展，使其更好地为人类生活服务。
关键词：人工智能现状前景
人工智能悄然地改变了人们的生产生活，同时也改变了人们的思维，它是科技发展的最好诠释。无论是家庭生活还是工业发展，无论是经济开发还是教育教学，都离不开人工智能技术的应用。虽然人工智能技术能够帮助人们完成各种复杂的工作，甚至能代替人类到极其危险的环境中进行探测，但是人工智能并不能代替人的大脑，它更多的是机器智能而非人的智能。
1人工智能技术发展现状
1.1人工智能发展较快
随着“互联网+”的迅速发展，人工智能技术也得到了快速的发展，并以不可阻挡之势深入到人们的生产、生活之中
[1]。人们更加注重人工智能的研发与应用，近些年，人工智能产品备受关注，例如智能机器人、智能家居、手术机器人、智能护理机器人等。它们的诞生进一步拓宽了人们的生活舞台，实现了人类生活的智能化，使人们步入了智能化时代。随着市场变化发展，生物识别技术应运而生，并深受人们的关注，这进一步推动了人工智能技术的发展。以扫地机器人为例，随着人们生活水平不断提高，人们的幸福指数也在不断攀升，人们更加注重精神享受，使得扫地机器人迅速走红，成为服务机器人领域的“香饽饽”。随着扫地机器人的热销，研究人员也更加注重研发多功能的扫地机器人。因此扫地机器人的功能也在不断升级，并具有很大的市场需求。随着人们生活需求的不断增加，人工智能产品将不断发展，未来研发力度将更强，发展速度将更快。
1.2具有广阔的发展前景
我国人工智能技术与发达国家相比起步较晚，但是发展速度较快。尤其是最近几年，随着人工智能产品的不断深入生活，人们对人工智能技术更加重视。我国的人工智能技术在仿生学领域具有重要的发展，这也为人类的发展做出了重要的贡献。国家对人工智能技术大力支持，使得人工智能技术在未来将拥有广阔的发展前景。
1.3我国人工智能技术有待提高
我国人工智能技术虽然有了一定的进步，但仍然无法与发达国家相媲美。无论是核心技术方面，还是设计方面都存在一定的问题，需要研究人员加以重视。例如翻译问题、识别功能问题等，这些都是制约人工智能技术发展的瓶颈，亟待人们解决。
2人工智能技术发展前景。
2.1人工智能技术的计算能力将更强
人工智能产品方兴未艾，随着互联网时代的不断发展，网络与联网的终端将不断普及，尤其在大数据时代，海量的数据涌现，数据爆发式增长，这也进一步要求人工智能技术拥有更大更强的计算能力。传统的计算机系统对于逻辑运算十分擅长，但是并不擅长模式识别与形象思维，所以构建模仿人脑的类脑计算机十分必要，这也将进一步推动人工智能技术向更深的领域发展。随着经济的发展，数据知识的融合更加广泛，未来人工智能技术的计算能力将会更强。
2.2核心技术将进一步提高随着人工智能产品的不断涌现，智力资源不断被收集，这将进一步推动人工智能技术的研发。我国人工智能技术虽然发展迅猛，但是缺乏核心技术。随着量子计算机类脑芯片等技术的研发与应用，人工智能技术不再停留在较低层次，将向更深领域迈进。随着国家对人工智能技术有越来越重视，人工智能技术的核心技术也将不断升级。人工智能技术的魅力深深吸引着机器人爱好者，更吸引了众多开发者的研发兴趣。随着国内外众多新产品的问世，将出现更高端的技术与产品，这会进一步推动核心技术的发展。
2.3人工智能技术进一步与商业融合
随着人工智能产品的广泛应用，人工智能技术将有更广阔的发展前景。以智能手机为例，智能手机更新换代速度较快，它不但功能齐全，而且与人们的生活紧密联系，是人们日常生活中不可或缺的工具。智能手机的商业价值是十分巨大的，在未来智能机器人也将会像智能手机一样，走入千家万户。随着市场竞争的不断深化，低端机器人将会被更高端的产品挤出市场，功能更全、配置更高的机器人将出现在人们的视野中。这也将吸引更多企业进行投资研发，越来越多的商业巨头也纷纷瞄准这一机会涌入人工智能领域，以期为其商业的发展打开新通道。
2.4人工智能技术将对我国的劳动密集型产业造成影响我国地大物博，人口众多，因此劳动密集型产业在我国占重要地位。随着人工智能技术的发展，劳动密集型产业将不可避免地受到冲击。以智能机器人为例，无论在工业领域还是在农业领域，无论在人们的生活之中还是在工作之中，它都具有重要的意义。智能机器人在工业生产中的广泛应用，会使部分劳动密集型产业的从业者面临失业的风险。随着科技的发展，人工智能技术将对传统的生产模式造成重要的影响[2]。
2.5人工智能产品更智能化
随着社会的发展，智能终端也在不断升级，人工智能产品将更加智能化。以医疗行业为例，医疗人员可利用智能机器人对病人进行诊断，这不但使诊断结果更加清晰、准确，而且能为医生决策提供依据。
3结语
科技改变世界，人工智能技术对我们生活的影响是巨大的，其作用更是无可比拟。人工智能技术推动了社会的发展，为我们的生活带来了极大的便利。虽然当前我国人工智能技术有了一定的发展，但其在发展中也呈现出一些问题，需要我们高度重视。人工智能技术发展前景十分广阔，在未来，它将朝着更高端、更深入的领域发展，进而为社会做出更大的贡献，更好地推动社会的发展。
参考文献
[1]刘玉斌.人工智能在网络技术中的应用研究[J].电脑迷,2018(2):176.
[2]景琳.山水青国际大酒店客户关系管理现状和对策分析
[J].当代旅游(高尔夫旅行),2017(9):76.
展开全文人工智能发展现状及应用
导读：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能被认为是第四次科技革命的核心驱动力，目前许多领域都在探索AI技术的应用，可谓方兴未艾。那么什么是人工智能，它经历了怎样的发展历程，现阶段发展状况如何，它有哪些应用。本篇文章就为大家做个简单分享。同时也会为大家详细介绍一下百度的AI技术体系。
本文主要内容：
1.人工智能概念
①智能
②人工智能
2.人工智能的发展
①人工智能的发展历程
②AI是中国的机遇
3.AI与百度
①百度AI的发展历程
②百度AI的技术体系
③百度AI的场景化应用
1.人工智能概念
1.1智能
谈到人工智能，需要首先理解“智能”一词的具体含义。智能是指人类才具有的一些技能。人在进行各种活动的过程中，从感觉到记忆再到思维产生了智慧，智慧产生了人类本身的行为和语言，行为和语言统称为能力；智慧和能力结合在一起就是人工智能中的智能一词。
比如，人类的语言表达能力就是一种智能（语言智能）；人类进行复杂数学运算的能力也是一种智能（数字逻辑智能）；人类的交往能力也是一种智能（人际智能），人们对音调、旋律、节奏、音色的感知能力，也是一种智能（音乐智能）。他们都属于智能的范畴。
1.2人工智能
把智能的概念与人的逻辑理解相结合，并应用到机器中，让机器能更好的模拟人的相关职能，这就是人工智能。人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能概念，最早可以追溯到上世纪90年代初，这个时候需要提到一位科学家：图灵。
艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵最早定义了什么是人工智能，怎样去界定一个机器（或一个设备）是否具备智能。他最早提出了图灵测试（即：一个人在不接触对方的情况下，经过某种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在某些时间之内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么我们就认为这台机器具备智能化的思维）。直到2000年左右，才真正有计算机通过了图灵测试，才实现了一个突破。在2014年图灵测试大会上，出现了一个通过图灵测试的机器（或者称为智能聊天的机器人）。这两年人工智能的高速发展，也印证了最早的图灵测试，这也让我们反向看到了图灵在人工智能定义方面做出的突出贡献。
现今，在做图灵测试时，判断这个设备是否具备人工智能，更多的还是从模拟人的角度来考量。但在当前科技背景下，人工智能需要涵盖更广的内容，它不仅仅要模拟人本身的职能，还需要具备一些扩展、替代甚至延伸的职能。
举个例子，在医疗领域，需要经常在实验室进行病毒化验，人处这样的实验环境下会比较危险，经常会出现一些事故，如果能够用机器替代人来做这些实验，这些事故就可以避免。此时，这台机器就不仅仅是在模拟人，而是在替代人，机器本身就具备了替代人的能力。
当前，很多人在担忧：人工智能的发展会不会对人类造成威胁。其实，目前人工智能还处于早期的阶段（或者称之为婴幼儿阶段），我们还处于弱人工智能时代。
当然，随着时间的推移，将来我们可能会把弱人工智能时代推进到强人工智能，甚至再往前推进到超人工智能和智能爆炸时代。但至少目前，我们离这样的时代还有非常远的距离，要实现这样的目标，需要非常多的时间积累，可能要通过几代人甚至十几代人的努力。所以大家不要有过多的担心，人工智能现在更多的还是用于服务人类，用来提高人们的工作效率。
上图引自MIT大学一位教授。
针对人工智能所覆盖的领域，这位教授提出一个观点：“我们要尽可能避免做这些容易“进水”的工作，以免被日后所淘汰掉”。
这张图水平面以下的工作，如存储，计算、甚至象棋活动等，已经被海平面淹没。在海平面边缘的工作，如翻译、驾驶、视觉和音频等，很有可能在未来的一段时间，随着技术的进步也会被淹没。再来看图上高海拔地区的工作，如艺术创新、科学研究，文学创作等，让人工智能替代人类去做这些工作，在现阶段是比较困难的。要让人工智能实现像人一样具备主观能动性，还需要比较长的时间。我们在选择工作，或者在做技术探索的时候，应该从更高的层面布局，而把那些可以被人工智能替代的工作交给计算机去做，这样我们就可以从一些重复性、冗余性的工作中抽离出来，去专门从事创造性的工作（比如艺术创作等）。
2.人工智能的发展2.1人工智能的发展历程我们回顾一下人工智能发展的历程。
人工智能并不是特别新鲜的词，在计算机出现后不久，大家就已经开始探索人工智能的发展了。
1943到1956年这段时间，为人工智能的诞生期，期间有很多人尝试用计算机进行智能化的应用，当然此时不能称为人工智能，只是有类似的概念。
人工智能的分水岭是1956年达特茅斯会议，在本次会议上正式提出了AI这个词。
1956到1974年这段时间，是人工智能发展的黄金时代，是人工智能的第1个高速发展期，通常把这段时间称之为人工智能大发现时代。
1974到1980年这6年的时间里，进入了人工智能发展的第1个低谷，在这个低谷期，出现了非常多的问题，比如计算上的问题、存储上的问题、数据量的问题，这些问题限制了人工智能的发展。
1980到1987年这段时间是人工智能的第2个繁荣期。期间诞生了大量的算法，推动了神经网络的高速发展，同时出现了许多专业的科研人员，发表了许多创造性的论文。
1987到1993年这段时间是人工智能的第2个低谷期，期间有个词叫“AI之冬”。有大量的资本从AI领域撤出，整个AI科研遇到了非常大的财政问题，这是导致”AI之冬”的主要原因。
1993年之后，人工智能又进入到高速发展期，期间出现了许多经典案例，比如1997年IBM公司的深蓝案例，2001年IBM的沃森案例，2016年谷歌AlphaGo案例。这些案例是人工智能在应用层面的体现。
上图概括了人工智能的发展历程。
可以看到，从1956年达特茅斯会议AI这个词诞生，一直发展到现在，人工智能共经历了60多年的跌宕起伏，并不是仅在2016、2017这两年间才出现了人工智能这个概念。
从宏观上看，AI的发展历程经历了三次比较大的起伏。
第1次起伏是从1943年到1956年，首次出现了神经网络这个词，把人工智能推到一个高峰，期间出现了许多大发现。而第1次低谷使人工智能进入到了反思的阶段，人们开始探讨人工智能的应用。
第2次起伏是在上世纪80年代，期间BP算法的出现，神经网络新概念的普及，推动了人工智能又进入第2次高峰和发展。然而从1987年到1993年又进入到了了第2次低谷，这主要因为一些财政原因导致。
第3次起伏从2006年开始，由辛顿提出了深度学习的概念，把神经网络往前推动了一大步，也把人工智能推到了高速发展阶段，尤其是近几年在非结构化领域取得了许多突破（例如在语音与视觉方面），给人工智能进入商业化应用带来许多的基础性技术沉淀。
人工智能为什么会在前面的发展过程里遇到了那么多的坎坷？为什么在最近这几年会进入一个高速发展期？
我们归结了近几年人工智能高速发展的三点原因：
①算力飞跃
人工智能（尤其是深度学习），对底层计算能力的要求非常高。早期的计算受到了极大限制，从CPU发展到了GPU，使得算力几乎能达到几倍甚至十几倍量级的增长。再从GPU到TPU，计算速度能达到15~30倍的增长，使得在算力层面不断取得突破。此外，大量云资源的出现将我们计算的成本压到了最低，我们在处理海量计算的同时，也可以享受比较低的成本。再者，芯片技术的发展，使得端处理能力持续提高，这些都帮助我们在算力层面取得了很大的突破。
②数据井喷
从PC互联网时代到移动互联网时代，再到可穿戴设备的应用，都产生了大量的数据。这两年，每年产生的数据量可以达到50%左右的增长。2017年到2018年，这段时间内基本上每个月产生的数据量可以达到几十个亿的量级，数据量已经非常高。物联网的连接，能帮助我们把更多的数据采集回来，帮助我们在数据层面做更多的积累，这是数据井喷带来的积极影响。
③算法突破
近几年来，从机器学习到深度学习，算法不断取得突破。使得我们可以处理更多的大规模、无监督、多层次等复杂业务。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能高速发展。
2.3AI是中国的机遇
人工智能技术的发展也促进了很多产业的发展。中国目前有非常好的历史机遇，不仅仅是在技术上有大量的积累，同时，国家也为人工智能的发展提供了非常好的政策环境。此外，市场空间、资金支持、人才储备，也都为人工智能的发展提供了非常好的条件。
通过上图可以看到，人工智能的研发人才目前还比较短缺。图上数据来源于领英在2017年所做的全球AI人才报告。以2017年的数据来看，全球人工智能专业的人才数量超过190万，在这190万人才中，美国处于第一梯队，有85万+；而中国在人工智能领域的人才积累比较少，从数据上来看，目前国内人工智能方面的专业技术人才可能只有5万+，当然这是2017年的数据，现在可能会有一些增长，但是量级也没有达到我们想象的那么大。
所以从国内目前来看，这约5-10万的AI技术人才，对比AI产业的高速发展需求，两者之间有巨大矛盾。那怎样更好的用这些人才作为突破，把人工智能方面的技术人才储备提高到百万级别。这正是整个百度（包括百度的教育合作与共建，包括百度所有对外输出的体系，包括我们今天所做的课程）所努力的方向，我们期望通过百度的技术赋能，真正的帮助人工智能取得更好的人才积累，真正培养一些在未来对人工智能行业有巨大贡献的专业人才，这是百度现在的定位目标。
AI浪潮已然到来，行业人工智能时代已经到来。目前，人工智能已经大量应用在2c和2b领域，怎么让人工智能跟具体行业有更好的接触，产生更多的积累，是我们正在重点探索的方向。
比如百度的搜索引擎，已经融入了很多AI元素。模糊匹配、拍照识图、深度挖掘检索等都应用到了大量的人工智能技术。
再如推荐系统，他会基于个人的一些喜好和历史阅读习惯来给用户做一些内容的推荐和匹配，这是很典型的结合大数据做的精准应用，实际上也属于人工智能的范畴。
再如人脸识别技术、语音技术、智慧交通和无人驾驶等，都是AI技术与行业应用的融合，并且这些技术正在不断取得突破。百度现在L4级别的无人驾驶车已经初步实现了一些小规模的量产，未来会有更多的人将真正的体会到无人驾驶给生活带来的便利。
3.AI与百度3.1百度AI的发展历程
上图为百度在人工智能领域的发展轨迹，早在2009年，百度就开始尝试探索人工智能相关技术，直到2019年，百度用了近十年的时间布局人工智能。
2009年尝试性布局人工智能，2013年发布IDL，2014年成立硅谷实验室以及百度研究院，2015年首次发布DuerOS，2016年发布百度大脑1.0版本，同年，百度的自动驾驶技术进入试运营状态，2017年是百度人工智能技术高速发展的一年，不仅成立了深度学习国家实验室，同时也成立了硅谷第二实验室以及西雅图实验室，并且Apollo平台开始运行并对外推广，在2018年到2019年，DuerOS和Apollo平台发展到3.0版本，百度大脑发展到5.0版本。经过近十年的发展和积累，百度的人工智能技术目前处于相对领先的位置。
百度在人工智能领域领域取得的进展有目共睹，比如，百度成立了首个国家级AI实验室；2016年被美国《财富》杂志评选为深度学习领域四大巨头之一；百度的刷脸支付、强化学习、自动驾驶等技术入选MIT2017年全球十大突破性技术；在AI领域，百度的中国专利申请超过2000项。
3.2百度AI的技术体系
百度的技术体系非常全面，覆盖了计算体系、大数据技术体系以及人工智能技术体系等，在机器学习、深度学习、区块链、知识图谱、自然语言处理、量子计算等领域均有雄厚的技术积累。这些技术可以按内容划分成三个板块，第一是A板块（即AI技术板块），第二是B板块（即大数据板块），第三是C板块（即云计算板块）。这就是百度在2016年提出的ABC概念。从一开始的1.0版本，发展到如今的3.0版本，代表着百度在人工智能领域的整体布局。在人工智能领域的布局中，百度的探索不仅停留在最核心的技术上，也同时将核心技术与更多的领域相结合，如边缘计算、物联网（InternetofThings,IoT）和区块链等，得到了如ABC+区块链、ABC+DuerOS、ABC+Apollo等对外输出模式，向各行各业提供解决方案。
在A板块中，将百度大脑分成了不同的层次。最底层是算法层，包含机器学习和深度学习算法，使用百度的PaddlePaddle深度学习框架提供算法层的基础支撑；算法层之上为感知层，感知层可分为对声音的感知和对光的感知，其中，对声音的感知主要是语音技术板块，对光的感知主要是图像技术、视频技术、AR/VR等技术板块；在感知层之上是认知层，认知层更多的是处理人类听到和看到的内容，对其进行深度理解，深度理解需要自然语言处理（NLP/NLU）、知识图谱等技术作为支撑，同时也需要积累大量用户画像数据，这些技术能帮助人们快速的理解和分析人类听到和看到的内容，并对内容进行有效的反馈，这是认知层面的技术；在认知层之上是平台层，平台层将底层的内容进行融合、封装，对外提供开放、完整的AI技术，并引入大量的生态合作伙伴，共同探讨人工智能产业的布局。
百度人工智能整体技术体系，最底层是深度学习框架飞桨PaddlePaddle，作为底层计算框架，飞桨PaddlePaddle支撑着上层场景化能力与平台中的全部板块。在场景化能力与平台中，包含了诸多场景大板块，每个大板块下又细分为多个技术板块，比如语音板块包含了语音合成以及语音唤醒等技术板块；计算机视觉技术中的OCR技术，包括传统通用OCR识别，以及垂直领域OCR的识别，可以对30多个OCR识别领域进行精准识别，比如票据识别、证件识别以及文字识别等；在人脸/人体识别板块，同时也会引入图像审核以及图像识别方面的技术；在视频板块，有视频比对技术，视频分类和标注技术，以及视频审核技术；在自然语言处理板块，有机器翻译技术；知识图谱板块，有AR/VR技术。这些板块构成了人工智能体系的技术蓝图。
近两年来，人工智能技术在各行各业中的应用不断加深，实践证明，单一的技术在落地时会受到诸多限制，所以现在人工智能在落地时可能不仅仅用到某一个单独的技术板块，而是需要先把这些板块进行融合，然后再进行实际应用，比如在拍照翻译的应用场景下，既需要用到OCR技术，同时也用到NLP技术。因此在实际应用中，需要综合各个板块的技术，把不同的技术体系和技术内容有机地融合起来，再去解决行业中面临的痛点。
3.3百度AI的场景化应用
2014年到2015年期间，在计算机视觉领域的部分场景下，计算机视觉识别准确率已经超过了人眼识别。而利用深度学习技术的计算机听觉识别，在2017年左右也已经超过人耳听力极限。
人工智能业务场景化不仅依赖底层的硬件资源，也需要超大规模的标注数据，这是监督学习的特点，所以在人工智能早期研究中，有评论说“有多少人工就有多少智能”，这句话在特定角度来看是具有一定意义的。在监督学习中，训练模型需要庞大的标注数据，再结合GPU强大的数据处理能力去训练特定模型，也就是从算法的层面去做更多的工作，在训练模型的过程中需要发挥人的主观能动性，更好的解决在行业应用中出现的一些痛点，构建出行业专属的模型。
比如，将人体分析技术应用到实际行业场景中时，需要结合人脸识别技术和人体识别技术。可以通过基础手势识别，识别一个人在开车时有没有系安全带、是不是在打电话等。
利用人体分析技术，可以做到行为识别，首先设定特定区域，然后对区域内的人员行为进行识别，比如人群过密、区域越界、人员逆行、徘徊以及吸烟等，在特定场景下，行为识别能够帮助用户避免安全隐患。
自然语言处理有很多相关技术，比如说词法分析、词向量表示、语义相似度、短文本相似度、情感相似度分析等。这些技术用在不同的应用场景下。
在公检法系统应用中，为了避免出现非常严重的问题，如同案不同判，具体解决方案是当诉讼呈递给法官时，根据当前诉讼内容在公检法系统中寻找历史上类似的案件，参考历史类似案件的判决，给法官提供判案依据。
在媒体领域应用中，对基础的财经类新闻，可以由机器进行新闻文章的编写，即机器写作。这些技术都是基于NLP在相应领域做的智能化应用，可以让编辑或记者从重复性的工作中解脱出来。
人工智能从广义上来看，也包括大数据及云计算相关技术，这些技术也都涵盖在百度AI技术体系中。在大数据领域，主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等，利用这些技术，我们在进行模型训练的时候，对数据进行科学的管理可以帮助我们提高模型训练效率。
百度AI技术体系也提供算力层面的支持，通过GPU服务器以及FPGA服务器提供的算力，更好的解决应用层面的问题。
百度AI就是这样一个从基础层，到感知层、认知层的完整体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
回顾本篇文章，我们和大家分享了人工智能的相关概念，人工智能的发展历程，从中也可以看出AI是我们的历史机遇。同时本文也为大家详细介绍了百度的AI技术体系，经过10余年的努力，百度AI已经形成从基础层，到感知层、认知层的完整技术体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
全球人工智能产业发展现状及发展趋势浅析
人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,是研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。人工智能是一种尖端技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,它给经济、政治、社会等带来了颠覆性的影响,或将改变未来的发展格局。在21世纪,人工智能已逐渐成为全球各国新一轮科技战和智力战的必争之地,全球围绕人工智能领域的布局抢位日趋激烈。
一、全球人工智能发展现状
2021年7月8日,世界人工智能大会在上海开幕。根据统计数据评分,全球人工智能排名前10的国家依次为:美国、中国、韩国、加拿大、德国、英国、新加坡、以色列、日本和法国。其中,中国的综合得分为50.6分,美国为66.31分。
(一)美国着重国家和经济安全,力争保持全球领导地位
美国人工智能战略和政策的着力点在于保持其全球“领头羊”地位,并期望对人工智能的发展始终具有主动性与预见性。美国自2013年开始就发布了多项人工智能计划,并提及人工智能在智慧城市、自动驾驶和教育等领域的应用和愿景。2016年,美国将人工智能上升至国家战略层面,出台了《国家人工智能研究与发展计划》,从政策、技术、资金等方面给予一定的支持和保障。特朗普政府执政后,于2019年2月发布了第13859号总统行政令—《维持美国在人工智能领域领导地位的倡议》,从国家战略层面提出美国未来发展人工智能的指导原则,明确指出要集中联邦政府资源发展人工智能,扩大美国的繁荣,增强国家和经济安全,力图保持其在人工智能时代的全球领导地位。2021年6月,拜登政府宣布成立了由12名学术界、政界和产业界人士组成的国家人工智能研究资源工作组(NAIRR),他们将制定一项计划,让人工智能研究人员获得更多政府数据、计算资源和其他工具。该项计划基本继承了《2020年美国人工智能倡议法》的战略诉求。NAIRR的创建是美国政府加速美国国内技术进步的更广泛努力的一部分,美国参议院批准了2500亿美元的投资,用于从人工智能到量子通信等科学研究,这意味着,人工智能战略是拜登政府战略重心之一。
(二)韩国加快构建可持续的人工智能技术能力
韩国拥有雄厚的ICT产业发展根基,这为其发展人工智能奠定了良好的研发与应用生态基础。2018年5月15日,韩国第四次工业革命委员会审议并通过《人工智能研发战略》(以下简称《战略》),旨在重点推广人工智能技术进步,并加快AI在各领域的创新发展,打造世界领先的人工智能研发生态,构建可持续的人工智能技术能力。韩国认为人工智能是经济与社会大变革的核心动力之一,但其AI技术能力与中国和美国相比仍有较大差距,因此提升人工智能技术能力迫在眉睫,事关其能否在第四次工业革命中占得技术主导权。为了加快经济和社会的创新发展,为产业注入新的活力,韩国于2019年12月17日公布了《国家人工智能战略》,旨在凝聚国家力量、发挥自身优势,实现从“IT强国”到“人工智能强国”的转变。根据预算,相关措施若得以实施,到2030年,韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元(约合2.7万亿元人民币)的经济效益。
(三)加拿大大力发展人工智能产学研用聚集中心
2017年3月,加拿大政府发布了全球首个人工智能国家战略计划——《泛加拿大人工智能战略(PanCanadianArtificialIntelligenceStrategy)》,计划拨款1.25亿加元支持AI研究及人才培养。该计划还提出了“增加加拿大优秀人工智能研究人员和熟练毕业生的数量”“在加拿大埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多3个主要人工智能中心建立互联的科学卓越节点”“在人工智能发展的经济、伦理、政策和法律意义上发展全球思想领导”以及“支持国家人工智能研究团体”等目标。此外,加拿大在全国范围内形成了数个有代表性城市的人工智能产学研用聚集中心,正是这些中心支撑起了加拿大人工智能发展的基本格局。这些聚集中心包括蒙特利尔、多伦多、埃德蒙顿、滑铁卢、温哥华和魁北克等城市,它们构成了加拿大人工智能研究的中坚力量。如果将加拿大人工智能领域看作一个生态系统,风险投资机构、加速器或孵化器以及公共非盈利机构构成了这个生态系统的土壤,为加拿大人工智能的研发和应用提供基础;各个人工智能产学研用聚集中心有其不同的偏重方向,就像不同种类的作物;各个聚集中心培育出来的初创企业,是人工智能服务人类生活的直接载体,就如作物结出的花朵与果实;国家和地方的政策支持、各领域方向的人才团队构成了人工智能生态的空气和养分;同时,加拿大社会开放,具备吸引外国投资机构、企业实体和人才的良好环境,为整个人工智能生态系统提供了有益补充。
(四)欧盟构建可信人工智能框架,抢占全球伦理规则主导权
欧盟很早就把发展以智能化为基础的经济模式作为其主要战略目标,注重在研发和人才上的投入,但由于缺乏风险资本和私募股权投资,以及民众过多顾虑隐私保护等问题,其在人工智能上的发展落后于中国和美国。为改变这一现状,欧盟采取多种措施大力发展人工智能,发力构建可信人工智能,力争取得全球主导权。2018年4月,欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》,从国家战略合作层面来推动人工智能发展,确保欧洲人工智能研发的竞争力,共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。2018年12月,欧盟发布了《人工智能协调计划》,提出要进一步增加资金投入、深化人工智能技术创新与应用、完善人才培养和技能培训、构建欧洲数据空间、建立人工智能伦理道德框架、促进公共部门人工智能技术使用、加强国际合作等行动,推进欧洲人工智能的开发与应用,实现欧盟和各国人工智能投资收益最大化,推动发展符合欧中价值观和伦理观念的人工智能,力争在伦理与治理领域占据全球领先地位。欧盟于2020年2月发布的《人工智能白皮书—欧洲追求卓越和信任的策略》,透露了欧盟人工智能将由“强监管”转向“发展和监管并重”,在促进人工智能广泛应用的同时,解决新技术使用所产生的风险问题。
二、我国人工智能发展现状
我国人工智能产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下快速发展。产业上,我国人工智能企业“质、量”兼顾,同步发展,集聚发展效应明显,产业规模不断扩大,产业链布局不断完善。技术上,论文数量不断攀升,在复杂的国际环境下我国迎难而上,芯片产业突破明显,在国际竞赛中我国企业成果颇丰。为进一步推动技术创新,诸多高校设置人工智能相关专业、成立人工智能学院。融合上,我国人工智能与实体经济融合在广度和深度上都进一步深化,全国人工智能产业形成了特色化的发展格局。
2015年7月,国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。《指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一,并明确提出,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用;进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。2016年3月,国务院发布《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》,人工智能概念进入“十三五”重大工程。2017年3月十二届全国人大五次会议上,“人工智能”首次被写入政府工作报告;7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心;10月,人工智能进入十九大报告,将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;12月,《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的发布,它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化。工信部为加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,组织实施了人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作,在人工智能项目攻关、选才用才方面效果显著。
相关数据显示,2020年人工智能行业核心产业市场规模将超过1500亿元,预计在2025年将超过4000亿元,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大,未来中国有望发展为全球最大的人工智能市场。
我国高度重视人工智能技术进步与行业发展,人工智能已上升为国家战略。在此背景下,许多地方出台促进人工智能发展的政策,针对人工智能开展了布局,以广东省为例,广州、深圳、佛山等不少基础雄厚的城市都在积极谋划创建人工智能试验区,其中佛山市提出要“创建国家新一代人工智能创新发展试验区”,这一举措对区域在人工智能发展赛道抢占先机十分有利,对于区域人工智能发展有着显著的带动效果。在产业布局方面,佛山市因地制宜,将人工智能与工业制造进行融合。作为全国制造业的重要基地,佛山拥有2.16万亿的工业产值,对促进人工智能和实体经济融合发展有着大量的需求,可以实现人工智能技术在区域的产业化发展。2021年7月,《佛山市推进制造业数字化智能化转型发展若干措施》提出,“建设数字化智能化示范工厂、示范车间,支持技术改造升级”,加大金融财政支持力度、推动产业链协同、增强产业数字化智能化供给能力多措并举,以加快佛山制造业数字化、网络化、智能化转型升级。8月,佛山市南海区对外释放在人工智能方面的新布局,通过聚焦前沿技术,引进高科技企业和高端人才项目,联合高校科研院所共同攻克人工智能领域关键核心技术,一系列举措阐释着佛山市南海区全力打造国内一流的人工智能创新高地,助力打造佛山市制造业数字化智能化转型发展引领区,赋能佛山制造业升级提速的信心。这是佛山市南海区制造业高质量发展的表现,也是佛山市南海区在人工智能发展到新一阶段的布局升级,同时也反映了地方政府在新的时期发展和布局人工智能的信心与决心。
三、人工智能未来发展趋势
在未来的数十年里,人工智能有可能会极大地改变人类社会结构和生存方式。人工智能技术加速融入经济社会发展各领域全过程已是大势所趋。人工智能在重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局方面将发挥出重要作用。我国面临中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,将以国内国际两个大局、发展安全两件大事为出发点,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进人工智能与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式。在加强核心技术攻关、加快新型基础设施建设、推动人工智能和实体经济融合发展、规范行业发展和完善行业治理等方面持续发力,促进人工智能创新发展。
参考资料
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来源：中国网
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人工智能论文参考文献30个
人工智能论文参考文献30个所属栏目：期刊论文百科问答发布日期：2022-07-0914:59热度：
随着科技的不断发展，人工智能也是越来越普遍，应用于农业、生活、工业、医疗等各方各面。所以关于该方面的研究人员也是有不少的论文发表，尤其是在写作中难免会需要参考一些相关文献，来增加文章的说服力。所以这里也是整理了30个人工智能论文参考文献，供大家参考了解。
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[30]5G赋能产业创新智慧养老新模式[J].胡炜.互联网经济.2020(05)
以上就是对人工智能论文参考文献的整理。另外，需要大家注意的是，在引用参考文献时一定要选择正确的格式，不然参考文献算重复率的。所以对于论文中的引|用部分，一定要注明引用来源，并且按规范的格式进行标注，列出参考文献。
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人工智能在医疗方面的应用人工智能在医疗方面的应用越来越广泛，可以帮助医生快速准确地诊断疾病，同时还可以为患者提供更加定制化的治疗方案。
人工智能在金融方面的应用人工智能在金融方面的应用也十分广泛，可以帮助银行和金融机构防范欺诈行为、提高风控能力，同时也可以提高投资和信贷等业务的效率和准确性。
人工智能在教育方面的应用人工智能在教育方面的应用也越来越普及，可以帮助教师和学校更好地了解每个学生的学习情况和需求，为每个学生定制化的教育方案。
人工智能在交通方面的应用人工智能在交通方面的应用可以提高交通效率和安全性，可以帮助城市规划更加智能化。例如，无人驾驶技术、智慧交通系统等。
人工智能对职业的影响随着人工智能技术的发展，很多职业也在发生改变。部分传统人力需求大的行业的就业岗位将会被替代和减少，同样也会有新的职业出现。
总之，人工智能的快速发展将会对人们的生活和工作产生深远的影响。我们应该积极探索和应用人工智能技术，推动其发展，让之造福于人类。
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