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:]2023年中国人工智能应用市场现状与发展趋势分析 计算机视觉为主要应用技术【组图】
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2021年中国人工智能应用市场现状与发展趋势分析计算机视觉为主要应用技术【组图】UVc分享到：王蕤•2021-09-1317:40:39来源：前瞻产业研究院E13946G02023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：2020年中国企业人工智能核心技术来源,中国AI技术转化应用带动企业收入增长情况,企业人工智能项目应用技术方向现状,人工智能技术应用赛道及细分占比,2023年企业人工智能项目应用技术方向
1、企业注重AI自研能力，带动收入增长
从目前已经应用了AI项目的企业来看，在企业获取AI核心技术的来源分析，61%的企业选择了自主研发路径，选择通过AIPD/SDK调用第三方平台AI技术选择产学研合作开发形式的各有约4成;31.7%企业使用开源技术;选择委托第三方公司提供解决方案的企业占比为26.8%;选择委托外部专业人工智能公司研发的企业占比为17.1%。
从AI项目的实施效果来看，97.6%的企业AI技术转化应用带动了企业收入增长：34.1%的企业认为AI技术应用带动收入的长在5%以内;认为带动收入增长能达到20%-50%的企业占比为4.9%。就目前而言，AI项目实施对企业收入增长能够起到一定作用。
2、计算机视觉为目前主要应用技术
目前在企业中应用最多的AI项目技术为计算机视觉，占比达到63.4%，其次是机器学习，占比为58.5%，然后是知识图谱，占比为56.1%。
企业应用不同AI技术的典型适用场景已逐渐显现。计算机视觉的应用场景主要是安全监控与交互大屏语音识別技术的场景集中度最高，AI客服系统与智能语音助手的选择率都超过七成;自然语言处理主要用于智能审阅与报告生成;知识图谱主要应用在辅助决策与智能诊断场景;机器茡习的应用场景较为分散，预测模型与智能风控的选择率相对较高
未来三年计算机视觉和机器学习仍然在重点应用技术之内，但是分别退到了第二位和第三位，比例为48.8%和46.3%，排在第一的是深度学习，比例为53.7%。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
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前瞻产业研究院-深度报告REPORTS2023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告本报告前瞻性、适时性地对人工智能行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析，并结合多年来人工智能行业发展轨迹及实践经验，对人工智能行业未来...
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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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[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
初学者学习人工智能有时候需要了解一些背景知识，我从网上简单搜集总结了下分享给大家。
一、人工智能的发展历史
人工智能的发展并非一帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进人工智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。1900年，希尔伯特在数学家大会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。这23道难题中的第二个问题和第十个问题则和人工智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。图灵根据第十个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德香农等伟大的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
（2）黄金时代(1956--1974)。1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，首次提出了“人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。其后，人工智能研究进入了20年的黄金时代，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。在这个黄金时代里，约翰麦卡锡开发了LISP语音，成为以后几十年来人工智能领域最主要的编程语言；马文闵斯基对神经网络有了更深入的研究，也发现了简单神经网络的不足；多层神经网络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第一次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。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，过度高估了科学技术的发展速度。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。1973年，莱特希尔关于人工智能的报告，拉开了人工智能寒冬序幕。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。随后，各国政府和机构也停止或减少了资金投入，人工智能在70年代陷入了第一次寒冬。计算能力有限、缺乏大量常识数据使发展陷入瓶颈，特别是过分依赖于计算力和经验数据量神经网络技术，长时期没有取得实质性的进展，特别是《感知器》一书发表过后，对神经网络技术产生了毁灭性的打击，后续十年内几乎没人投入更进一步的研究。专家系统在这个时代的末尾出现，并开启了下一个时代。
（4）应用发展(1980--1987)。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。1980年卡耐基梅隆大学（CMU）研发的XCON正式投入使用，这成为一个新时期的里程碑，专家系统开始在特定领域发挥威力，也带动整个人工智能技术进入了一个繁荣阶段。沉寂10年之后，神经网络又有了新的研究进展，具有学习能力的神经网络算法的发现，这使得神经网络一路发展，在后面的90年代开始商业化，被用于文字图像识别和语音识别。
（5）第二次AI寒冬——低迷发展(1987--1993)。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。人工智能领域当时主要使用约翰麦卡锡的LISP编程语言，逐步发展的LISP机器被蓬勃发展的个人电脑击败，专用LISP机器硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再一次进入寒冬。硬件市场的溃败和理论研究的迷茫，加上各国政府和机构纷纷停止向人工智能研究领域投入资金，导致了数年的低谷，但另一方面也取得了一些重要成就。1988年，美国科学家朱迪亚·皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程中这对后来人工智能的发展起到了重大影响。IBM的沃森研究中心把概率统计方法引入到人工智能的语言处理中；1992年，李开复使用统计学的方法，设计开发了世界上第一个扬声无关的连续语音识别程序；1989年，AT＆T贝尔实验室的雅恩·乐昆和团队使用卷积神经网络技术，实现了人工智能识别手写的邮政编码数字图像。
（6）稳健发展(1993--2011)。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。1995年，理查德华莱士开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自身的数据集，优化内容。1997年，IMB的计算机深蓝Deepblue战胜了人类世界象棋冠军卡斯帕罗夫。1997年，德国科学霍克赖特和施米德赫伯提出了长期短期记忆（LSTM）这是一种今天仍用于手写识别和语音识别的递归神经网络，对后来人工智能的研究有着深远影响。2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版的《人工智能的未来》一书中提出了全新的大脑记忆预测理论，指出了依照此理论如何去建造真正的智能机器，这本书对后来神经科学的深入研究产生了深刻的影响。2006年，杰弗里辛顿出版了《LearningMultipleLayersofRepresentation》奠定了后来神经网络的全新的架构，至今仍然是人工智能深度学习的核心技术。
（7）新时代(2012--至今)。随着移动互联网技术、云计算技术的爆发，积累了历史上超乎想象的数据量，这为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，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”，迎来爆发式增长的新高潮。。人工智能，大数据，云计算，物联网技术，共同构成了21世纪第二个十年的技术主旋律。2012年，由多伦多大学在ImageNet举办的视觉识别挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被业内认为是深度学习革命的开始。2014年，伊恩·古德费罗提出GANs生成对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工智能算法，这种算法由生成网络和评估网络构成，这种方法很快被人工智能很多技术领域采用。2016年和2017年，谷歌发起了两场轰动世界的围棋人机之战，其人工智能程序AlphaGo连续战胜曾经的围棋世界冠军韩国李世石，以及现任的围棋世界冠军中国的柯洁，引起巨大轰动。语音识别、图像识别、无人驾驶等技术不断深入。
二、人工智能的发展现状 主要表现在以下几个方面：（1）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。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等。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，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能，形成了人工智能领域的单点突破。（2）通用人工智能尚处于起步阶段。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，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。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。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，与人类智慧还相差甚远。（3）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。各国及大型互联网公司在人工智能领域的投资日益攀升，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。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。2018年，中国人工智能领域融资额高达1311亿元。人工智能领域处于创新创业的前沿。（4）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。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。（5）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。三、人工智能的发展趋势：（1）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。（2）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。（3）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。（4）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。（5）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。（6）人工智能产业将蓬勃发展，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。美国、中国、印度以及西欧等国纷纷布局人工智能产业。中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一，中科院系统AI论文产出全球第一，中国在人才拥有量全球第二，但杰出人才占比偏低。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。（7）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。 以上内容主要来自《人工智能的历史、现状和未来》 谭铁牛《求是》2019/04
自然语言处理的研究现状及发展趋势
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自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等；前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。近年来,NLP非常火，吸引着人们对它进行研究，并越来越多地应用于各个行业。正如国际知名学者周海中先生曾经所言：“自然语言处理是极有吸引力的研究领域，它具有重大的理论意义和实用价值。”
NLP融计算机科学、语言学、自动化、数学等为一体，是一门综合性的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。NLP并不是一般地研究自然语言，而是研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统；因而它是计算机科学的一部分。可以说，NLP是计算机科学、语言学、自动化、数学以及人工智能、知识工程等交叉学科关注计算机和自然语言之间的相互作用的领域。近年来，人工智能技术高速发展，已被应用到各个领域，机械、电子、经济甚至哲学，都有所涉及；人们对它的需求也从计算智能、感知智能到了以NLP为代表的认知智能的层面。没有成功的NLP，就不会有真正的认知智能。因此，NLP被视为人工智能极具吸引力的研究领域以及人工智能必须优先解决的核心问题之一，也被喻为人工智能技术上的“皇冠”。
由于人工智能包括感知智能(比如图像识别、语言识别和手势识别等)和认知智能(主要是语言理解知识和推理)，而语言在认知智能起到最核心的作用。如果能把语言问题解决了，人工智能最难的部分也就基本解决了。美国微软公司创始人比尔▪盖茨先生曾经表示，“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠。”前微软公司全球执行副总裁沈向洋先生也在公开演讲时说：“懂语言者得天下……下一个十年，人工智能的突破在自然语言的理解……人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”由于理解自然语言需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些知识的能力，所以NLP也被视为解决人工智能完备(AI-complete)的核心问题之一。可以说，NLP目前是人工智能领域的关键核心技术，对它的研究也是充满魅力和挑战的。
NLP涉及的领域较多，主要包括机器翻译、语义理解和对话系统等。它目前面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性；二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性；三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象；四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算。例如在对话系统中，深度学习目前已成为对话系统的一项基本技术;神经网络被应用于传统任务导向型对话系统的不同组成部分。近年来，端到端的框架不仅在非面向任务的聊天对话系统中流行，在面向任务的对话系统中也逐步流行起来，但是仍远非完美。又如在语义识别方面，需要对句法进行剖析，因此剖析在对话系统、信息抽娶语法检查中都起着非常重要的作用。
大约20世纪90年代开始，NLP领域发生了巨大的变化，各类分析模型的提出和面向真实语料大规模语义知识库的构建都为其发展提供了坚实的基矗这种巨变有两个明显的特征：(1)对系统的输入，要求研制的NLP系统能处理大规模的真实文本，而不是如以前的研究性系统那样，只能处理很少的词条和典型句子。只有这样，研制的系统才有真正的实用价值。(2)对系统的输出，鉴于真实地理解自然语言是十分困难的，对系统并不要求能对自然语言文本进行深层的理解，但要能从中抽取有用的信息。同时，由于强调了“大规模”和“真实文本”，所以下面两方面的基础性工作也得到了重视和加强：(1)大规模真实语料库的研制。大规模的经过不同深度加工的真实文本的语料库，是研究自然语言统计性质的基础;如果没有这样的语料库，统计方法只能是无源之水。(2)大规模、信息丰富的词典的编制工作。因此规模为几万，十几万，甚至几十万词，含有丰富的信息(如包含词的搭配信息)的计算机可用词典对NLP的重要性是很明显的。
目前存在的问题主要有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题，尚无明确规律可循，需要加强语义学和语用学的研究才能逐步解决。另一方面，人理解一个句子不是单凭语法，还运用了大量的有关知识，包括生活知识和专门知识，这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内；计算机的贮存量和运转速度大大提高之后，才有可能适当扩大范围。要实现人机间自然语言通信，必须解决NLP文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性，如果解决了这一问题，那么人机间的有效通信。
如果说NLP是人工智能的皇冠，那么语义表示和理解技术就是皇冠上的明珠。目前人工智能领域的发展态势，在语义这一块已经到了重兵集结的程度。句法分析技术的进步，使得我们有希望从结构和算法方向逼近更加精准的语义解析；应用领域数据转化为知识的实践方兴未艾，知识图谱的技术栈里算力充足工具齐全，使得我们有希望从表示的方向为语义架桥铺路添砖加瓦。语义结构表示框架中，现有的知识图谱可以完美描述实体、关系、属性（状态）及其值这三类要素；但是剩下的还有事件、时间、空间、因果条件、逻辑模态等，我们必须对现有的知识图谱结构进行改造，才能适应这些语义要素的表示。
由于语言工程、认知科学等主要局限于实验室，目前来看数据处理可能是NLP应用场景最多的一个发展方向。实际上，自从进入大数据时代，各大平台就没有停止过对用户数据的深度挖掘。要想提取出有用的信息，仅提取关键词、统计词频等是远远不够的，必须对用户数据(尤其是发言、评论等)进行语义上的理解。另外，利用离线大数据统计分析的方法进行NLP任务的研究是目前非常有潜力的一种研究范式，尤其是谷歌、推特、百度等科技企业在这类应用上的成功经验，引领了目前大数据研究的浪潮。
NLP是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，已经广泛应用在电商、金融、物流、医疗、文化娱乐等行业客户的多项业务中。它可帮助用户搭建内容搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对话机器人等智能产品，也能够通过合作，定制个性化的解决方案。由于理解自然语言，需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些知识的能力，所以NLP也被视为解决强人工智能的核心问题之一，其未来一般也因此密切结合人工智能技术发展，尤其是设计一个模仿人脑的神经网络。
训练NLP文本解析人工智能系统需要采集大量多源头数据集，对科学家来说是一项持续的挑战：需要使用最新的深度学习模型，模仿人类大脑中神经元的行为，在数百万甚至数十亿的注释示例中进行训练来持续改进。当下一种流行的NLP解决方案是预训练，它改进了对未标记文本进行训练的通用语言模型，以执行特定任务；它的思想就是，该模型的参数不再是随机初始化，而是先有一个任务进行训练得到一套模型参数，然后用这套参数对模型进行初始化，再进行训练，以获得更好的预测性见解。
我们目前已进入一个以互联网为主要标志的海量信息时代，而这些海量信息大部分是以自然语言表示的。一方面，有关的海量信息可为计算机学习自然语言提供更多的“素材”；另一方面，这也为NLP提供更加宽广的应用舞台。例如，作为NLP的重要应用，搜索引擎逐渐成为人们获取信息的重要工具，出现了以谷歌、百度等为代表的搜索引擎巨头；机器翻译也从实验室走入寻常百姓家；基于NLP的中文输入法(如搜狗、微软、谷歌等输入法)成为计算机用户的必备工具；带有语音识别的计算机和手机也正大行其道，协助用户更有效地生活、工作和学习。
现在，NLP领域已经有了大量的人工标注知识，而深度学习可以通过有监督学习得到相关的语义知识，这种知识和人类总结的知识应该存在某种对应关系，尤其是在一些浅层语义方面。因为人工标注，本质上已经给深度学习提供了学习的目标;只是深度学习可以不眠不休地学习，这种逐步靠拢学习目标的过程，可能远比人类总结过程来得更快、更好。这一点，从谷歌公司旗下DeepMind研究团队开发的围棋软件AlphaGo短时间内连胜两位人类围棋高手的事实，似乎能够得到验证。
深度学习在NLP中的应用非常广泛，可以说横扫NLP的各个应用，从底层的分词、语言模型、句法分析、词性标注、语音识别等到高层的语义理解、语用阐释、对话管理、知识问答等方面都几乎都有深度学习的模型，并且取得了不错的效果。有关研究已从传统的机器学习算法转变成更有表现力的深度学习模型，如卷积神经网络和回归神经网络。不过，目前的深度学习技术还不具备理解和使用自然语言所必需的概念抽象和逻辑推理能力，这方面还有待今后进一步的研究。
有关NLP文本分析的研究目前主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。由于NLP文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。
长文本的智能解析是颇具挑战性的任务，如何从纷繁多变、信息量庞杂的冗长文本中获取关键信息，一直是文本领域难题；这一难题有待解决。另外，训练NLP文本解析人工智能系统需要采集大量多源头数据集，对科学家来说是一项持续的挑战：需要使用最新的深度学习模型，模仿人类大脑中神经元的行为，在数百万甚至数十亿的注释示例中进行训练来持续改进。当下一种流行的NLP解决方案是预训练，它改进了对未标记文本进行训练的通用语言模型，以执行特定任务。
互联网搜索引擎已经有一段时间让人们使用会话语言和术语来在线搜索事物。现在，谷歌公司的云端硬盘用户已经可以使用这一功能。用户可以搜索存储在谷歌云端硬盘中的文件和内容，就像使用谷歌搜索提供的对云端硬盘内置NLP的新支持一样。该功能使用户可以使用通常用词组表达的查询以及在实际对话中将要使用的查询来更轻松地找到所需的内容。谷歌公司在在线和移动搜索、移动应用程序以及GoogleTranslate等服务中广泛使用NLP；该公司在这一领域的研究是为提高机器阅读和理解人类语言能力所做的更广泛努力的一部分。随着谷歌调整其算法，NLP应该会随着时间的推移变得更好。
近年来，NLP处于快速发展阶段。各种词表、语义语法词典、语料库等数据资源的日益丰富，词语切分、词性标注、句法分析等技术的快速进步，各种新理论、新方法、新模型的出现推动了NLP研究的繁荣。互联网技术的普及与世界经济社会一体化的潮流对NLP技术的迫切需求，为NLP研究发展提供了强大的市场动力。NLP研究成果在服务应用的同时，而且还促进新兴学科，如生物信息学等的发展。另外，对于NLP的认识正促使计算机的体系结构发生着变化，NLP能力的提升将是下一代计算机追求的重要目标。
英国剑桥量子计算公司(CQC)最近宣布，他们利用自然语言的“固有量子”结构，开辟了一个全新的可能应用领域。其通过将语法句子翻译成量子线路，然后在量子计算机上实现生成的程序，并实际执行问答。这是第一次在量子计算机上执行NLP。通过使用CQC的一流的、平台无关的可重定目标编译器t|ket??，这些程序在IBM量子计算机上成功执行并得到结果，整个突破朝着实现“意义感知”和“语法知悉”的NLP方向迈出了有意义的一大步--这是计算机时代早期以来计算机科学家及计算语言学家追寻的梦想。
美国哈佛大学医学院的研究人员借助NLP技术日前开发出一种工具，可以评估新冠肺炎(COVID-19)患者的病例、社交媒体和健康卫生数据。他们率先努力通过使用机器学习技术查看来自各种来源的数据和信息(包括患者记录、社交媒体和公共卫生数据)来寻找新冠肺炎病毒的解决方案。借助NLP工具，他们还可以搜索有关新冠肺炎病毒的在线信息，并了解爆发的当前位置。另外，研究人员还利用NLP技术对新冠肺炎、药物和疫苗等密集展开研究，同时包括临床诊断与治疗以及流行病学研究等。
一个完整的NLP系统通常包含语音识别、语义识别、语音合成三部分；其中，中国的一些科技企业在语音识别和语音合成已处世界领先地位。语音识别是指让计算机“听到”人的语音，目前已经比较成熟，尤其汉语的语音识别领先英语；如百度、搜狗、科大讯飞，识别率均已达到97%左右。语音合成是指计算机将“回复”给人的语句，通过合成音频的形式，利用扬声器外放；目前，科大讯飞的语音合成技术代表了世界领先水平。
中国阿里达摩院的NLP研究团队最近提出优化模型StructBERT，能让机器更好地掌握人类语法，加深对自然语言的理解。使用该模型好比给机器内置一个“语法识别器”，使机器在面对语序错乱或不符合语法习惯的词句时，仍能准确理解并给出正确的表达和回应，大大提高机器对词语、句子以及语言整体的理解力。这一技术已广泛使用于阿里旗下阿里小蜜、蚂蚁金服、优酷等业务。阿里达摩院的语言模型和阅读理解技术也被用于行业赋能，推进人工智能技术在医疗、电力、金融等行业的落地。据悉，StructBERT模型最近被评为全球性能最强的NLP系统。
根据市场分析机构MordorIntelligence的一份报告，2019年全球NLP市场价值为109亿美元，预计到2025年将达到348亿美元，复合年增长率为21.5%。该报告指出，在过去的几年中，深度学习架构和算法在市场格局中取得了令人瞩目的进步，而语音分析解决方案正在主导着这一市场，因为传统的基于文本的分析已不足以处理复杂的业务问题。
总之，随着互联网的普及和海量信息的涌现，作为人工智能领域的研究热点和关键核心技术，NLP正在人们的生活、工作、学习中扮演着越来越重要的角色，并将在科技进步与社会发展的过程中发挥越来越重要的作用。
文/林峰(作者单位：美国波士顿大学工学院)
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