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。
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
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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2023中国人工智能发展现状、产业规模及未来发展趋势分析(附报告下载)
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十、附则1.为了向您提供更好的服务，或者基于法律法规规定、主管部门要求、业务开展情况等因素的更新与变化，本平台有权在必要时修订本协议及/或本平台规则的内容，修订后本平台会通过平台发出修订后的版本，并将修订后的版本进行公示或者通过网页公告、站内信或其他适当的方式通知您修订的内容，以便您及时了解本协议的最新版本。如您于该等修订内容生效之后仍继续使用本平台提供的服务，即视为您已同意接受该等修订内容；如您不接受修订后的相关内容，您应立即停止使用相关服务。
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人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、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，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势
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]人工智能发展的历史、现状和未来展望
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人工智能，简而言之，也就是指通过模拟人类智能的方式来实现智能化的机器或系统。它是一种让机器具备类似人类思维和行为的能力，能够通过学习、推理和适应等方式，自主地执行任务和解决问题。人工智能通常涵盖多个子领域，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、知识表示、推理和规划等。这些子领域共同构成了人工智能的技术基础，使得机器能够更加智能地处理信息和执行任务。在今天，人工智能的应用广泛，包括但不限于医疗、金融、制造业、零售、交通、教育等领域。例如，在医疗领域，人工智能可以通过学习大量的病历数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。在制造业领域，人工智能可以帮助企业提高生产效率和质量，减少资源浪费和成本开支。当然，伴随着人工智能的发展取得了长足进步，一些风险和挑战也随之而来，如隐私保护、数据安全、伦理道德等问题。因此，在人工智能的发展过程中，需要加强法律和道德监管，保障人们的利益和权益。人工智能发展的历史
人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代初，当时计算机科学家们开始思考如何让机器像人类一样思考和行动。当时的研究集中在解决一些基础问题，如机器如何理解和处理语言，以及如何模拟人类的逻辑思考等。1956年，达特茅斯会议上正式提出了“人工智能”这个术语，并且人工智能这个领域也开始逐渐成为一个独立的学科。在接下来的几十年里，人工智能领域经历了多次的高潮和低谷。尽管在理论和技术方面有了长足的进步，但是人工智能技术在实际应用中一直受到限制，缺乏足够的数据和计算能力等资源。人工智能技术的发展历程可以大致分为以下几个阶段：1，机器逻辑阶段（1950年代-1960年代）这个阶段的人工智能技术主要集中在逻辑推理和符号计算方面。研究人员尝试用数学公式和逻辑规则来描述人类的思维过程，并通过编程实现在计算机上。早期的人工智能研究集中在推理、学习和问题求解等方面，如“通用问题求解”。2，知识库阶段（1960年代-1970年代）在这个阶段，研究人员意识到单纯的逻辑规则和符号计算并不能解决所有问题，因为现实世界的知识和经验是复杂而模糊的。因此，研究人员开始构建知识库，将人类的知识和经验存储在计算机中，以便机器可以使用这些知识来推理和解决问题。3，神经网络阶段（1980年代-1990年代）这个阶段的人工智能技术主要集中在神经网络和机器学习方面。研究人员试图通过模仿人类神经系统的结构和功能来构建神经网络模型，实现自主学习和模式识别等功能。这个时期的代表性工作包括BP神经网络算法、支持向量机等。4，深度学习阶段（2000年代-至今）随着大数据、高性能计算和云计算等技术的发展，以深度学习为代表的新一代人工智能技术开始兴起。深度学习使用多层神经网络来自动学习特征，并利用大量数据来训练模型，实现高精度的图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。深度学习的代表性工作包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。总体来说，人工智能技术的发展历程表明，人工智能技术不断进步和发展，越来越接近于实现真正的智能化，为人类社会带来了广泛的应用和变革。人工智能现状
一、人工智能技术的应用领域人工智能技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：自然语言处理领域——自然语言处理是人工智能的一个重要领域，包括语音识别、文本理解、自然语言生成等方面的应用。自然语言处理技术已经应用于语音识别、机器翻译、智能客服等众多场景。计算机视觉领域——计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，主要包括图像识别、目标检测、图像生成等方面的应用。计算机视觉技术已经应用于安防监控、智能交通、智能家居等领域。机器学习领域——机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习、强化学习等方面的应用。机器学习技术已经应用于金融风控、推荐系统、智能营销等众多领域。智能制造领域——智能制造是近年来人工智能技术的新应用领域，包括智能物流、智能工厂、工业互联网等方面的应用。智能制造技术可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量，已经成为制造业转型升级的重要手段。医疗健康领域——人工智能技术在医疗健康领域的应用也越来越广泛，包括疾病诊断、医疗影像分析、健康管理等方面的应用。人工智能技术可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗，提高医疗水平和效率。二、人工智能技术的发展现状目前，人工智能技术正在经历快速发展期，比如，随着深度学习等技术的发展，人工智能技术的算法和模型越来越成熟，应用领域也越来越广泛。与此同时，人工智能技术的应用场景也在不断扩展，包括智能驾驶、智能客服、智能家居等新兴领域。同时，人工智能技术在传统领域的应用也越来越深入，如金融、制造业等。当然，人工智能技术的发展也推动了产业链的不断完善，从算法、芯片、硬件到软件、应用等各个环节都有了更加成熟的供应链和生态系统，为人工智能技术的发展提供了更好的支撑。如今随着5G、物联网、云计算等新技术的不断发展，人工智能与其他技术的融合也加速了。这些新技术为人工智能技术的应用提供了更好的条件，同时也为人工智能技术的发展带来了更多的机遇和挑战。三、人工智能技术的发展趋势从当前发展情况来看，未来，人工智能技术的发展将呈现出以下几个趋势：更加智能化——人工智能技术将更加智能化，不仅能够感知环境、识别物体、理解语言等基本能力，还将具备更高级的智能能力，如推理、判断、决策等。更加个性化——人工智能技术将更加个性化，能够根据不同用户的需求和偏好，为用户提供更加个性化的服务和体验，进一步提高用户满意度。更加普及化——人工智能技术将更加普及化，不仅会在传统领域发挥作用，还将进入更多新兴领域，如教育、娱乐、社交等领域，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。更加安全可靠——人工智能技术将更加安全可靠，随着人工智能技术在金融、医疗等领域的应用不断加深，安全和可靠性将成为人工智能技术发展的重要考量因素。更加生态化——人工智能技术将更加生态化，人工智能技术的发展将不仅仅是技术的发展，还将涉及到人才培养、产业生态、政策法规等多个方面，为人工智能技术的健康发展提供更好的支撑。人工智能的社会和经济影响
人工智能作为一项新兴技术，对社会和经济产生了深远的影响，具体表现在以下几个方面。人工智能技术作为一项新兴的技术，对社会产生了深远的影响，涉及到社会、经济、文化等各个方面。一、社会影响人工智能技术的应用可以提高社会效率。例如，在医疗领域，人工智能技术可以用于医学图像分析、智能诊断、药物研发等方面。通过人工智能技术的辅助，医生可以更快速地判断病情，提高治疗效率，缩短就诊时间，降低医疗成本，从而让更多的患者受益。除此之外，人工智能技术的应用，改变了就业结构。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而减少了人工成本，提高了生产效率。这将会对传统工业产业链带来重大的影响。另外，在服务业中，人工智能技术可以用于客服机器人、智能语音助手等领域，替代一些低端服务工作。虽然这种替代会导致一些人失业，但同时也会创造一些新的就业机会。当然，人工智能技术的应用也改变了人们的生活方式。例如，在智能家居领域，人工智能技术可以用于智能家电的控制、智能家居设备的连接、家庭安防等方面，让人们的生活更加智能、便捷、舒适。二、经济影响人工智能技术的应用，推动了产业升级。例如，在制造业中，人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化，从而提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，推动了制造业的转型升级。与此同时，它还带来了新的商业模式。例如，在电商领域，人工智能技术可以用于智能推荐、智能搜索、智能客服等方面，为用户提供更加智能、个性化的购物体验。另外，在金融领域，人工智能技术可以用于风险评估、投资分析、智能理财等方面，为投资者提供更加精准、有效的投资建议，也带来了新的投资模式和机会。例如，在智能汽车领域，人工智能技术可以用于智能驾驶、智能交通、智能制造等方面，推动了智能汽车产业的发展。另外，在物联网领域，人工智能技术可以用于智能家居、智能医疗、智能城市等方面，推动了物联网产业的发展。三、文化影响人工智能技术的应用，改变了人机交互方式。例如，在智能语音助手领域，人工智能技术可以用于语音识别、语音合成、自然语言处理等方面，让人们与机器之间的交互更加自然、便捷、智能。与此同时，这也改变了信息获取方式。例如，在智能推荐领域，人工智能技术可以通过分析用户的兴趣、行为、历史等数据，为用户推荐个性化的信息和服务。这种信息获取方式，相对于传统的搜索和浏览方式，更加高效、准确、便捷。当然，同样值得一提的是，人工智能技术的应用也推动了文化创意领域的创新。例如，在音乐创作领域，人工智能技术可以用于生成音乐、作曲、编曲等方面，为音乐创作带来了新的思路和方式。另外，在文学创作领域，人工智能技术可以用于文本生成、情感分析、内容推荐等方面，为文学创作带来了新的可能性。话说到这儿，尽管人工智能的发展为人类社会带来了很多优势和机会，但是也带来了一些负面影响。以下是人工智能发展对人类社会带来的负面影响：如，人工智能技术可以代替人类完成许多工作，尤其是那些重复性、简单性较高的工作。这种替代，可能会导致部分工人失去工作机会，增加了他们失业的风险。同时人工智能技术需要大量的数据进行学习和训练，这些数据往往包含了用户的个人信息和隐私。如果这些数据被不法分子窃取或滥用，就可能导致用户的隐私和安全问题。人工智能技术虽然可以完成许多工作，但它本身并不具有道德判断力。这就需要人类对人工智能技术进行监管和管理，以防止它被滥用。例如，在军事领域，人工智能技术可以用于无人机、自动化武器等方面，但如果这些技术被恶意使用，就可能导致不可预测的后果和伤害。当然，最为严峻的是，人工智能技术的应用，可能会导致社会分化。由于人工智能技术对于高技能、高知识、高素质人才的需求越来越大，他们往往能够获得更多的机会和回报。相反，低技能、低知识、低素质的人可能会失去工作机会，进一步加剧社会的分化。笔者观点
综上所述，人工智能技术的应用，对社会产生了深远的影响，不仅带来了诸多的优势和机会，也面临着许多的挑战和问题。因此，我们应该以积极的态度面对人工智能技术的发展，同时也应该警惕其中的风险和挑战，做好充分的准备和应对措施。参考文献[1]通向人工智能时代——兼论美国人工智能战略方向及对中国人工智能战略的借鉴[J].何哲.电子政务,2016(12)[2]人工智能安全问题及其解决进路[J].杜严勇.哲学动态,2016(09)[3]人工智能:“热闹”背后的“门道”[J].钟义信.科技导报,2016(07)[4]一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论[J].钱学森.上海理工大学学报,2011(06)[5]复杂网络与一类开放的复杂巨系统的探讨[J].崔霞,李耀东.复杂系统与复杂性科学,2004(01)[6]复杂巨系统科学——一门21世纪的科学[J].戴汝为.自然杂志,1997(04)[7]开创复杂巨系统的科学与技术—祝中国系统工程学会第八届学术年会的召开[J].钱学森.系统工程理论与实践,1995(01)特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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