人工智能的历史、现状和未来
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）
人工智能和AI到底是什么浅谈人工智能和AI
文章目录我们每天所谈论的人工智能，究竟是什么？我们正处于AI时代：衣食住行中的AI什么是人工智能？AI对传统行业的冲击AI对广告行业和媒体行业的冲击AI对教育行业的影响AI对艺术创作行业的影响AI对物流行业和工业行业的影响我们每天所谈论的人工智能，究竟是什么？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个分支，它企图了解智能的实质，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，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 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，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，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智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 简单而言什么是人工智能这个问题的答案很简单，但它非常重要。如何理解人工智能，决定了我们如何面对人工智能，如何抓住人工智能浪潮所带来的时代机遇。
在知道答案之前，需要先了解一下：最近一些年，人工智能给我们的生活带来了哪些变化。它们不声不响地发生着，当你发觉时却早已势不可挡……
我们正处于AI时代：其实，我们即将处于一个人工智能时代，每天都在和人工智能打交道。现在，让我们一起正式推开人工智能的大门，一起来扒一扒AI对我们『衣食住行』的影响。
衣食住行中的AI前几日我去逛街，发现Selected的实体店里多了一个试衣神器叫魔镜系统，手只要轻轻一挥，就可以展现各种衣服在身上的效果，原来它长这副模样。
它主要使用了计算机视觉和3D建模技术，消费者只在魔镜里输入自己的性别、身高、体型就可以选择心仪的衣服，进而通过技术将服装的虚拟影像『穿』在镜中的人像上，同时还可更换为同一款式的其他色彩。这就可以在更短的时间里试穿更多的衣服，而且省去排队的麻烦，这真是给女生的一大福利啊！对于商家也是一大福音，自2008年，全球最大的时尚集团之一绫致时装将selected引进中国市场以来，SELECTED由最初的50家店铺，增长到现在已超过1000家。 SELECTED基于新零售这个时代趋势下的，采用大数据技术、人工智能技术更大程度上的充实客户体验感，提高品牌影响力。
同是服装行业的优衣库，在四月新发布的福布斯2019年富豪榜中，优衣库的创始人柳井正击败软银掌门人孙正义再次成为日本首富，其中RFID电子标签、智慧门店发挥了不容小觑的作用。
RFID电子标签也就是射频识别技术，相较于需要人工操作的条形码，RFID标签使得购物篮中的所有商品可以一次扫描，大大节省支付和库存管理的时间，从而保证热销产品产量迅速提高。
另外，RFID电子标签将获取更加详尽的信息，比如消费者何时拿取商品和放回货架，及产品于何时何地售出，其产生的大量数据可以结合人工智能技术可以分析消费者行为。
智慧门店采用智能导购可以为顾客选择和搭配服饰，提高购买率。
在深圳万象天地的优衣库，每层楼都有两个电子智能屏幕。这是一款导购机器人，智能导购员是其主要功能。通过人机对话，分析用户的筛选条件，最终在屏幕上推送用户所需商品。
智能导购给我们提供了更加精准、优质、舒适的服务。
技术真是日新月异，90年代时，我们只会在实体店里买衣服，根本不会有什么网上购物的概念。随着互联网技术和移动支付技术的成熟，网购似乎已成为了大多数人生活中不可或缺的一部分，足不出户就可以购买到心仪的衣服。
如今，AI、VR技术的发展，智能试衣更是会提高消费者网店和实体店的购物体验。
『民以食为天』，那在饮食方面，人工智能对我们有什么影响呢？人工智能可不可以帮助我们控制饮食，保持魔鬼身材和好气色呢？
推荐一款APP——CocoNutritionist给大家，它是由麻省理工开发的，通过AI分析食物成分，合理地安排膳食并燃烧你的卡路里。
这款APP的使用非常简单，只需要打开APP说你今天吃了什么，APP通过语音识别技术和语义分析技术，自动记录你的饮食信息；然后通过另外一套AI分析系统分析各个食物的营养成分和卡路里，并将营养数据可视化。我们可以清晰地掌握和控制自己的饮食。
还有啊，你可以拍下那些『不知其名』的食材，APP会为你分析它的营养价值和热量，并给出适宜你的烹饪食谱。可谓是集合了计算机视觉、语音识别、语义分析各大技术于一体的健康小助手，指导人们科学健康地生活。
聊完吃的，我们再一起来到美丽的西湖畔，感受一下阿里巴巴未来酒店里面的黑科技。
进入酒店，刷脸完成check－in，乘电梯刷脸就可以按楼层；进入房间，刷脸就可以打开房门；
当进入房间之后，客房小管家天猫精灵已等候在内，你可以通过天猫精灵控制房间温度、灯光、窗帘、电视等；餐厅里为你上菜的是机器人服务员。
从大堂到电梯再到房间，乃至餐厅、健身房等等，都涵盖人脸识别、语音控制、智能机器人等黑科技服务。
基于AI智能的酒店智慧系统解决方案，为住客节省时间、提供方便，且帮助酒店服务人员减少重复性工作。据阿里未来酒店CEO王群介绍，“未来酒店的人效比是同档次、同规模酒店的1.5倍。”可能再过10年，可能司机这个职业将被AI取代，2017年12月2日，深圳无人公交车打响了第一枪，无人公交正式上路。
虽然有司机的监控，但已基本实现了无人驾驶的功能。
除此之外，还记得2018年春晚上，100辆比亚迪无人驾驶车队声势浩浩荡荡，在港珠澳大桥向全球华人展示强大的科技魅力！
什么是人工智能？人工智能这个词近年来已经深入到我们生活的方方面面并被捧得热火朝天，但是，极少人真正知道它到底是怎么一回事。
机器人
相信很多人都会说机器人，其充其量只能算是人工智能的外在形态。
人工智能并不等同于这些“外在形态”，它是在背后负责操控一切的“大脑”，比我们想象的还要强大得多。
我们每天所谈论的人工智能，究竟是什么？
维基百科这样解释：“人工智能亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。”而更富远见与洞察的答案却是：
人工智能=技术+应用。此处，技术是指那些能“让机器模拟人的基础能力”的技术。比如，人的眼睛能看，传统的机器不能，那我们就去研发“图像识别技术”，让机器能看；比如，人能理解文字，传统的机器不能，那我们就去研发“自然语言处理技术”，让机器能理解文本。
此处，应用是指各行各业。所有可能应用到上述技术的地方，比如：安防、新零售、交通、工业等。
这个等式在告诉我们：同样的技术，应用在不同的领域，能够创造不同的社会价值；同样的应用场景，搭配不同的技术，则都能够以不同的方式创造社会价值。
接下来，我会为你详细地诠释这一点。
人工智能，最终把那些传统意义上，只有人能做的事情，不管是简单劳累的体力劳动——感知和运动，还是复杂的脑力劳动——推理、决策和学习，都交给机器或软件去完成，它们会做得和人一样好，甚至是比人更好。
那我们一起感受一下AI是如何把图像识别技术、GAN网络、自然语言处理技术应用到各行各业中。比如：广告行业、媒体行业、教育行业、艺术创作行业、物流行业和工业行业，颠覆了各传统行业的工作方式，消灭重复性劳动！
AI对传统行业的冲击AI对广告行业和媒体行业的冲击阿橙大学专业学的是广告设计，毕业后，他去了一家4A广告公司担任设计师。
对他而言，工作中最痛苦的时候并不是找不到做图的灵感，而是无休止地根据甲方爸爸的要求改图。
半夜守着电脑等甲方回复，打开电脑看到辛苦做的图又被提了一大堆修改意见，就觉得要精神崩溃。
“logo再大一点、颜色再亮一点，要体现出我们的理念和精神……”“我感觉设计得还不够大气，能不能换一个更高端的字体……”
而另一位在互联网公司做新媒体编辑的小爽，她的苦恼则是：你永远不知道新的热点和明天哪个会先来。
当新事件发生的时候，就是她在电脑前埋头码字、思考抓眼球的标题的时候。
“晚上十点主编打电话告诉我某某明星又爆出大料……”“你体会过辛苦排版了一下午的微信文章被打回的心碎吗……”
我听着大家吐槽，却不知该如何告诉他们：这些烦恼，很快将不复存在了。不想重复性地替甲方爸爸改图？没问题啊，这件事，未来将由AI来替你做。
早在去年，阿里就发布了一款名叫“鲁班”的人工智能设计师。
鲁班在去年双十一期间上岗，平均每秒做8000张海报，共计在双十一期间完成了四亿张设计图。
简单来说，在鲁班的“人工智能小脑袋瓜”里存着海量的广告元素：如文案、产品、背景、点缀元素、LOGO等，他们不同的组合方式形成了一套“设计语言库”。
设计师在做图的时候需要分析甲方的需求，调用脑子里存储的资源，思考解决方案，有时难免会出现“灵感枯竭”的情况。
但鲁班的小脑袋瓜里装的东西可太丰富了，只要你一声令下，它就能一秒调出你想要的。
这意味着，在大批量作业的商业设计领域，AI有着非常明显的优势：既快速，又齐整。
从此再也不需要设计辛辛苦苦地做完一大批“每一个都不一样，但整体又要一样”的图后，感觉自己是个瞎子。
可我们有没有想过为什么鲁班可以将脑袋中的元素完美地组合呢？
前面有提及过按照一系列地组合方式呀。
但是组合方式，或是说广告的模版是怎么来的呢？难道是设计师给出的？No，No，其实是依靠其背后的深度学习，对大量的设计广告案例（图像）进行结构化标注，然后输入大型的神经网络学习风格和排版，最后输出空间+视觉的设计模版。
其实鲁班就是深度学习在设计行业里的一个应用，技术是应用的灵魂，而应用是技术的载体。
好吧，人工智能又能如何帮忙解决媒体行业里文字创作的烦恼呢？
好，我们就来看看新媒体运营们头疼的：追赶热点、组织文案、写稿。
不想大晚上被主编的电话叫醒，没问题啊，这份工作AI一样可以帮你完成得好好的。
早从去年开始，公众号“中国地震台网”就已经在用AI新媒体编辑写即时新闻了。
比如说，前不久日本北海道地区发生5.5级地震的新闻就是由AI写的，排版和文字长这样：
虽然文字和排版都很简单，但猜猜写这篇推送AI用了多久？
只用十秒，就完成一篇推送。24小时超长在线，一有突发事件就能马上开始工作。
换做是我来写作的话，十秒钟大概只够时间写完一个标题吧_;。
人工智能写作依靠的是背后的数据库和优秀的技术比如自然语言处理，将数据、案例素材、文字流畅地组合一起形成文章。
如果说，上班一族最讨厌的是无意义的重复性劳动，那么，对于学生党而言，最烦恼的应该就是考试了吧。考试不仅考的是学习能力，还有应试技巧（没错，就是套路）。那么，在考试之中，人工智能的表现又如何呢？
AI对教育行业的影响先看看千军万马过独木桥的高考。2017年，成都的AI-MATHS高考机器人参加了高考数学，在掐断题库、断网、无人干涉的情况下进行解题。结果是，它分别用了22分钟和10分钟完成了高考北京文科数学卷和数学全国卷二，最终分别获得了105分和100分，平均分102.5。
虽然人家考得一般，但人家题目做得快啊，给你十分钟写一张卷子，你能考这个成绩吗？可见，在学习方面，人工智能做的也并不比你差。不好好学习的话，可能连考试都考不过AI。再告诉你个事儿，AI在“考试”领域可不仅仅能成为参与者，它还能成为老师一样的批改者。 在浙江外国语学院国际学院，来自阿里巴巴的人工智能已经为11位留学生批改了作文，平均每篇作文批改时间为40秒。
说不定在不远的将来，决定你考试过不过，能不能拿到毕业证的，不再是人类批改员，而是更准确、更高效的人工智能批改员。同样的，无论是AI考试还是AI批阅试卷还是上个案例中的AI写作，都是深度学习——自然语言处理的应用，我们看到了同一技术可以实现不同的应用。
AI对艺术创作行业的影响图像风格迁移是计算机视觉领域中，比较有意思的应用。风格迁移也就是：你给人工智能一张随便拍的照片，它就能帮升级成梵高风格的绘画作品。
图像风格迁移的背后可以是深度学习——卷积神经网络的图像特征提取，比如2016CVPR（CVPR是计算机视觉的顶级会议）论文《ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks》就采用卷积神经网络来进行风格迁移。
还可以是利用GAN网络技术风格迁移，在2018CVPR论文《Multi-ContentGANforFew-ShotFontStyleTransfer》中，将设计师设计好的某些艺术字母风格迁移到没有出现过的字母上，避免重复设计。
GAN网络学习第一行的P、U、W三个字母的艺术风格，生成其余23个字母的艺术风格，如上图中的最后一行。
或许现在你还不知道什么是卷积神经网络、GAN网络，或许还比较难理解背后技术的思想，但现在我们只需知道它是深度学习的一个技术即可。
一个应用的实现往往可以选择不同的技术，这就需要我们结合具体应用和分析应用的特点选择适宜的技术。
人工智能确实无法凭空创造，但只需要给它一点点线索，它就能从强大的小脑袋瓜里给你输出想要的东西。
比如谷歌家出的一个会画画的黑科技AutoDraw。大概就是，你随便鬼画个什么，谷歌都能把它变成一副正儿八经的画。
没想到AI还真能手绘图像，那它背后的技术是什么？
其实AutoDraw使用了图像识别技术，AutoDraw首先识别出用户用简单线条画出的图形，然后根据识别的结果将『简单线条』替换为系统内置的『准确』图形。通常提及图像识别技术时，人们大多数时候会想到人脸识别、物品识别，现在我们可以了解到同样的图像识别技术，当稍微调整之后可以做出更多有趣的应用。
在制图、绘画的设计行业里，需要大量的创意和灵感，AI表现得并不比人类差，同样是艺术领域里的音乐演奏和创作，AI的表现如何呢？
近日，首个机器人音乐舞台剧《墨甲幻音》上演为清华大学庆生，演员有竹笛机器人，箜篌机器人和排鼓机器人，奏响了科技和文化的琴瑟和鸣。
但是，这可不是AI初次展露在音乐中的天赋，深圳平安科技在“全球AI艺术大赛（GlobalAIArtCompetition）”的作品《青春记忆》荣获大赛最高荣誉一等奖。它可是由人工智能完全创作的音乐，无论是制曲还是填词。
那它是如何制造出来的呢？它学习了5万多首相同风格的音乐作品，10万多篇流行音乐歌词和诗歌，通过深度神经网络学习特征，制作出曲和词，然后再学习一个深度模型将曲和词联合起来。
人工智能已经称为一种可行的工具，帮助音乐创作人创造出更多佳作。流行歌手泰伦萨瑟恩(TarynSouthern)与AI合作，共同打造她的首张专辑《IAMAI》。
以上这些需要用脑的工作都能交给人工智能完成，还做得不比人类差。那么，那些重复性劳动程度高的体力活就更不用说了。我们来看看需要大量人力支持的物流行业是如何利用AI的？
AI对物流行业和工业行业的影响京东早就用上了物流机器人。
在东莞麻涌的一个京东分拣中心，原来的300位分拣员工，被裁到了仅剩20人，而这个裁员还将继续。
那谁负责去派送呢？
去年开始，京东的无人车就在北京的6所大学完成了第一次的派送任务。原本由快递小哥负责的派送工作，现在也换成了人工智能。
不需要担心无人车会送错、延误等等，这辆无人车配置多种传感器结合计算机视觉技术一路上能360度感知路况，比人类派送员还要靠谱。
感慨这世界变化太快？其实，在你的视线范围之外，还有更多行业正在受到人工智能的冲击。物流行业如今朝着无人化、自动化发展，工厂和生产流水线就更不用说了。你知道上海通用金桥工厂的凯迪拉克轿车是如何生产出来的吗？繁重劳累的焊接工作，在机器人的手中如同拈花般轻松自如。
偌大的车间内，只有10多位工人，他们管理着386台机器人，每天与机器人合作生产80台凯迪拉克。
无论是AI制图、制曲、写作、考试、阅卷、快递派送、无人车间都依靠【技术】的支撑，而【应用】上的更高需求使得技术得以迭代优化。
我们从人工智能在传统行业中的应用中探索AI的本质，除此之外，我们还需想想看，用AI既节省成本，又提高效率，有哪个聪明的企业家不会选择使用人工智能替代人力的重复性劳动呢？
这下，你能明白为什么我说，在不久之后，大家的“烦恼”都将不复存在了吧。
全球最权威的咨询公司麦肯锡的研究报告称：预计到2030年，人工智能的发展，将有7500万至3.75亿人需要重新找工作。
这意味着全球每100人中，就有3~14个人需要另谋出路。
在18年西班牙世界零售大会上，刘强东说“未来京东，百分之百无人化运营，未来的京东将是一家自动化运营的企业，京东将在未来的十年里，把现在的16万员工减少到8万。”
在这样的背景下，有的人会想我的工作也不一定会被机器替代，且行且看不着急，但我想说的是：科技不一定只意味着淘汰，更多是机会和价值。
人工智能简而言之：人工智能=技术+应用。
（后续待补充）人工智能AI是什么看看这个
人工智能（简称AI）是当今科技领域的热门话题之一。随着技术的不断发展，AI正逐渐渗透到人们的日常生活当中。在这个快节奏和高度数字化的时代，AI技术在改变我们的生活方式、提升我们的效率、并带给我们娱乐的同时，也给社会带来了许多讨论。本文将介绍人工智能AI是什么，并重点探索FUNAI软件所带来的乐趣。
人工智能，简而言之，是通过计算机系统使机器能够模仿或模拟人类在某些任务上的智能表现。它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等多个方面。通过这些技术，AI能够处理海量的数据并从中学习，从而提供准确的预测、快速的决策和智能的相应。
FUNAI软件是一款基于AI技术开发的应用程序，旨在为用户带来娱乐和乐趣。它结合了人工智能和人类的创造力，能够生成音乐、绘画、写作等内容，为广大用户提供全新的体验。
FUNAI软件利用机器学习和数据分析的技术，能够分析海量的音乐数据，并生成原创的音乐作品。软件运用计算机视觉技术，识别图像的特征，并基于此生成各类绘画作品。软件结合了自然语言处理的技术，能够分析大量的文字数据，并生成文学作品、诗歌、故事等。
人工智能AI是一项强大而广泛应用的技术，而FUNAI软件作为它的一种体现，为用户带来了许多乐趣和创造的机会。通过生成音乐、绘画和文字创作，FUNAI软件能够满足用户对美感和娱乐的追求。然而，我们也要意识到，AI技术的发展仍在进步中，我们需要在使用AI的同时保持警惕，确保其符合伦理和道德的原则。随着时间的推移，我们可以期待AI技术的进一步发展和创新，