人工智能实习报告（精选5篇）
人工智能实习报告1
人工智能作业
拥抱人工智能
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拥抱人工智能
摘 要：介绍了人工智能的含义以及模式识别的领域。
关键词人工智能；模式识别；AlphaGo
1人工智能
1.1人工智能的含义
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。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。AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。
我所理解的人工智能，就是如下五个定义。定义一：AI就是让人觉得不可思议的计算机程序。定义二：AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。定义三：AI就是与人类行为相似的计算机程序。定义四：AI就是会学习的计算机程序。定义五：AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程。如今人工智能的时代到来，给予了我们很大的便利。如智能图像理解软件Google照片、智能美图软件美图秀秀、只能搜索排序软件Google、智能出行自动驾驶软件滴滴优步司机、智能机器翻译软件有道翻译官等。
1.2人工智能的发展历史
迄今为之，人工智能诞生已有62年。1956年，JohnMcCarthy创造人工只能一次。1962年，IBM的阿瑟··萨缪尔开发的西洋跳棋程序就战胜过一位盲人跳棋高手。1987年到1993年现代PC的出现，让人工智能的寒冬再次降临。1997年IBM计算机“深蓝“成功击败世界顶级国际象棋高手之后，国际商用机器公司（IBM）又尝试一轮新的人机博弈。2016年AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。
1.3人工智能的复兴
人工智能的复兴可分为以下两次。第一次AI热潮由图灵测试掀起。艾伦.图灵是人工智能的开拓者，他所提出的图灵测试，直到今天仍然是我们判定一部机器是否具有人类智慧的重要手段。假如有一台宣称自己会\\\\\\\"思考\\\\\\\"的计算机，人们该如何辨别计算机是否真的会思考呢？一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人。如果测试者分不清幕后的对话者是人还是机器，即，如果计算机能在测试中表现出与人等价，或至少无法区分的智能，那么，我们就说这台计算机通过了测试并具备人工智能。第二次AI热潮则由语音识别掀起。20世纪80年代到90年代的第二次AI热潮中，语音识别是当时最具代表性的几项突破性进展之一。今天我们拿出手机，使用苹果手机内置的语音输入法，或者使用中文世界流行的科大讯飞语音输入法，我们就可以直接对着手机说话以录入文字信息。技术上，科大讯飞的语音输入法可以达到每分钟录入400个汉字的输入效率，甚至还支持十几种方言输入。
1.4人工智能所带来的警示
AlphaGo带来的警示是：如果计算机可以在两年内实现大多数人预测要花20年或更长时间才能完成的进步，那么，还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超出我们对人工智能的想象，颠覆人类预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗？AI真的会让人类大量失业吗？哪种工作最容易被AI取代？这一系列的问题，都引起我们的思考。
1.5分析人工智能
人工智能的应用场景有：自动驾驶、智慧生活、智慧医疗、艺术创作、智慧金融、和人类同场竞技等。今天的人工智能还不能做什么？情感、审美、自我意识、跨领域的推理、抽象能力、常识等。人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力，这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
2识别模式
如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中模式识别就是计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。当我们人眼看到一幅画时，我们能够很清晰的知道其中哪里是动物，哪里是山，水，人等等，但是人眼又是如何识别和分辨的呢，其实很简单，人类也是在先验知识和对以往多个此类事物的具体实例进行观察的基础上得到的对此类事物整体性质和特点的认识的，并不是人类原本就有对这类事物的记忆，就好比婴孩时期的我们，并不知道什么是狗，什么是帅哥，什么是美女，但是随着我们的慢慢长大，我们观察的多了，见的多了，再加上过来人的经验指导，我们就知道的多了。其实，每一种外界的事物都是一种模式，人类平均每天都在进行着很多很多的各种各样的模式识别，人们对外界事物的识别，很大部分是把事物进行分类来完成的。而我们对事物进行辨别，就是模式识别。
2.1识别模式的主要方法
解决模式识别的方法主要有：模板匹配法，ANN法，基于知识的方法和基于数据的方法。基于知识的方法就是专家系统，句法识别就属于基于知识的，但是句法识别不常用。基于数据的方法也就是基于统计的方法，即依据统计原理来构造分类器，来对未知样本进行预测，这种学习过程是机器学习中研究最多的一个方向，也是模式识别采用的最主要方法。顾名思义，ANN也就是大名鼎鼎的神经网络。模式识别的研究范畴，存在两个极端，要么分类和特征之间的关系完全确定，要么完全随机。
2.2监督与无监督
简单来说，类别已定的就叫做有监督分类，反之就是无监督分类；前者因为我们有已知划分类别的训练样本来作为学习过程的“导师”，所以很多时候，有监督和无监督，又叫做有导师学习和无导师学习；
后者，在不知道要划分的是什么类别时，我们要做的工作是聚类（clustering），根据样本特征将样本聚成多少类，使属于同一类的样本在一定意义上是相似的，不同类之间的样本则有较大差异，通过聚类得到的类别也称作为聚类，但是通常在聚类中存在一个尺度问题，当设置的尺度不一样，得到的聚类也不一样。所以在很多无监督识别问题中，分类结果并不一定是唯一的，因此在没有特别指定的目的情况下，很难说哪种分类方案更合理。另外，用一种方法在一个样本集上完成了聚类分析，得到了若干个聚类，这种聚类结果只是数学上的一种划分，对应用的实际问题是否有意义，还需要结合更多更专业的知识来进行解释。
2.3识别模式应用
主要有：语音识别，说话人识别，OCR，复杂图像中特定目标的识别，根据地震勘探数据对地下储层性质的识别，利用基因表达数据进行癌症的分类等等。
2.4模式识别系统的构成
一个模式识别系统通常包括典型的四个部分（如下图）：对原始数据的获取和预处理，特征提取与特征选择，分来或聚类，后处理；以上四个部分，无论是监督的还是无监督的都共有的，可以说是整个系统的核心所在，也是模式识别学科的主要研究内容。
3总结与期望
AI来了，有思想的人生并不会因此而黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。机器带给人类的不是失业，而是更大的自由与更加个性化的人生体验。未来也将是一个人类和机器共存、协作完成各类工作的全新时代。正如谭铁牛院士在中科院第十九次院士大会上的报告《人工智能:天使还是魔鬼？》所说的那样，高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此，这一把双刃剑，是天使还是魔鬼取决于人类自身。人工智能在天使手里是天使，在魔鬼手里就是魔鬼。因此我们有必要未雨绸缪形成合力，确保人工智能正面效应，确保人工智能造福于人类。
参考文献
[1]张学工，模式识别[M].北京:清华大学出版社,2000.1
[2]王万森.人工智能原理及其应用(第三版).电子工业出版社,2012
[3]百度百科：人工智能
人工智能实习报告2编辑：人工智能高一作文600字为范文网的会员投稿推荐，但愿对你的学习工作带来帮助。
在现如今科技高速发展的时代，人工智能技术越来越成熟，有人认为或许在不久的将来，许多职业将会被计算机所取代。以下是小编精心收集整理的人工智能高一作文600字，下面小编就和大家分享，来欣赏一下吧。
人工智能高一作文600字1推开想象的窗户，我看到那是一个风雨交加的夜晚，诺亚方舟载着一船的人，在风雨飘摇之中艰难地驶向未来远方的安身之地。但巨浪的冲击使诺亚方舟日渐残破，日渐衰退的承载力使仅存的人类不得不每日选择放弃几人的生命，将他们扔入海中，以保全剩下的人苟且生存。而选择的决定权，并不知在谁手中。
这阵扑面而来的海风让我陷入思考，这决定生死的掌舵人会是人类，还是当下发展迅速“前途无量”的计算机?
苹果公司总裁库克认为，我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。
如果计算机像人类一样思考，拥有了人类的理性，势必会出现更多如Alphago一般的思维高手，更多如沃森一般的医疗助手，人类将在更多领域获得计算机的高效帮助。虽然未来的弊端难以揣测，但计算机始终缺失的一样东西，让主动权始终留在人类手中。
那便是人的感性，是人的价值观，是人的同情心。而当人类失去这些珍宝，像计算机一样思考时，才真正失去了选择生命的权力。在遥远的时代里，如果如计算机一般崇尚利益至上，只顾个人发展，普罗米修斯不会将火种带到人间，他会继续做至高无上的神祇，远离痛苦的刑罚，宙斯的折磨，但人却会在万古长夜中失去前进的希望;伯夷、叔齐断不会将近在眼前的皇位拱手让人，他们只会自相残杀同室操戈，最终社会动荡，血流漂杵，他们如此躲来了饿死于首阳山的命运，但也会因此两败俱伤自取毁灭，顺手搅乱一片净土的安宁。
而在当今现代，便不会有回望历史的举动，因为回忆无关利益与个人发展，便不会有诗词大会唤起人们对传统文化的热爱;不会有共同富裕，精准扶贫的目标，只因丢失了同情心，永远“目视前方”，生活在以个人为中心的狭小世界里，冷静地判断，无感地思考。
面对未来的荆棘与莫大的困境，失去价值观的人类，不会有苏轼的黄州突围，不会有庄子心灵上的飞翔，不会有陶渊明“采菊东篱下，悠然见南山”的自适。你看，“轰”的一声，他倒下了，成为一堆废铜烂铁，他的灵魂空无一物，一如他的面若枯槁。
回到开头的想象，如若计算机是掌舵的决策者，他必然会留下最有价值的人，使人类陷入短暂的惶恐，但是价值观使之从困境解脱，同情心使之携手共进，人类最终会发展到推翻计算机统计的地步，做自己的决策者。
但当决策者成为了这群像计算机一样思考的人类，他们会留下最有价值的人吗?不，从此再也没有什么能与个人的生存相比，他们争执着，推搡着，举起了武器，血雨腥风，无人生还。
人工智能高一作文600字2历史的齿轮不停地转动，人类的智慧在历史的灿烂星河里熠熠生辉，从人类诞生的这几千年里，不断地演变、进步、发明、创新。至如今，人类进入了一个史无前例的高发展时代——互联网时代。人们又将之称为人工智能时代。
在这样一个时代里，人们迎来了生活中不可或缺的一个朋友——人工智能。随着科技的进步，从阿法狗到小胖，再到日本的反人类女性机器人。这一产业的不断更新，创造了奇迹，书写了历史。
人工智能的出现无疑给人类带来了便利，人工智能可以帮忙打扫卫生，可以帮忙做实验，可以帮忙碌的父母照顾无人照看的孩子，在人工智能的研究上，人类还处于初级阶段，但我相信随着社会的进步，人类一定能够走到辉煌的彼岸，人工智能一定能够发展得越来越好。
然而人工智能所带来的不只是机遇，还有挑战。
在发展迅速的表象后面，人类还面临着“能源问题”“环境问题”，而其中最头痛的是如何处理人工智能与人类的关系。近年来啊，阿法狗打遍围棋界，凭借其高超精细的计算打败了一个又一个围棋大师。令人类惊叹，又令人类惶恐，并且有许多机器人在照顾孩子的时候打伤了孩子，让人类不得不去思考未来，假使智能发展到一定阶段，人类的命运又将何去何从?也许现在人工智能还是冰冷的机器，但是谁也不能保证他们会不会成为与人类一样有思想有感情的“人”，并与人类争夺地球的“居住权”。
日本的仿人类女性机器人，其外表与普通女性基本没有区别，他们甚至有细腻的皮肤，当这方面的人工智能发展到一定阶段，人类又将如何?
正因如此，人类才要不断地进化，不断地演变。几万年前我们的祖先还只是在森林里到处荡来荡去的猿人，然后我们祖先下到地上走出了丛林，拿起了工具，一步步进步演变，直到现在成为了现在的我们。而现在的我们面临着人工智能潜在的危险，更应该尽最大的努力让自己变得更加强大更加优秀。
人工智能所带来的机遇与挑战可能会促进人类的进步，我们要朝着未来努力前进，直到梦的远方，迎接一切机遇与挑战，成就自我。
人工智能高一作文600字3你知道阿尔法狗吗?它曾经在2016年3月15日的人机大赛中，战胜了顶尖的围棋手——李世石。你知道那个北京的龙泉寺研发的小机器人吗?它身高60厘米，身穿佛经佛法，能与人语音对话。
这些都是人工智能。如今，人工智能已经遍布全球，受到大力推广和人们的喜爱。它们已经影响到了我们的生活。
我们都说世间万物都有两面性。人工智能，亦是如此，有利也有弊。有人感到恐慌，担忧;有人看好人工智能，想继续推广与完善，争论不断。我认为，人工智能的利大于弊。
利
人工智能，随处可见：手机、电脑、电视……它们有着巨大的库存量，而里面的知识就更多了。就拿我们的作业来说，作业中，难免会出现不会做的题目，有些同学会选择问家长。家长会的，就直接解决了。那要是不会呢?那在没有人工智能的时候，岂不是要一本本书去翻阅，要挨家挨户去问吗?这时人工智能不仅为你提供了知识，还为你提供了不少的便利，也节省了许多时间。如今的快递，也受到了人工智能的影响，从人们手动将包裹分地区发放，到机器人来给它们分类了，节省的时间，也就更多了。
再来说说医疗——那可以让你不得不佩服人工智能了。几十万件病例，在以前，估计花上十几年才能看完，还得在这段时间中，无新的病例出现，那有些人还没有等到检查，就猝然离世了。现在呢，有了人工智能，可以将几十年的时间，迅速缩短为两三个月，医生直接开药就够了。大大的提高了工作的效率呀!
说到工作效率，更令人惊叹的工程建筑就更神奇了。以前需要搬砖的人、运转的人、砌砖的人、刷墙的人……既危险，又要消耗大量的人力和时间，几个月就能建好一栋楼都很不错了。又到了现在，刷墙机、运输机……都达到了一天可以盖一栋楼的程度了。
人工智能提高了工作效率，为我们生活提供了便利。
弊
人工智能取代人类来工作，这是大多数人担心的问题。
但，人工智能真的会取代所有人的工作吗?其实，对于这点不必担心，甚至恐慌或害怕。人工智能的大力推广，在短期内将会有大量的人失业。长期来看，我们会出现新的工作，如制造人工智能、创造新的人工智能、控制或操作人工智能……可以说，失业的问题快速的消失，仅是虚惊一场，不必恐慌。
接着，新的问题再次引发了争论：随着人工智能的发展，个人信息泄露越来越严重，几乎让你没有了隐私。这其实就要看你如何反应了。就像为什么有人买东西总能买到真货一样，如果你泄露的信息中，有你一买到假货就维权，那肯定没有敢卖给你假货了。
人工智能有利也有弊，但弊端是我们可以通过一些方法来避免的。人工智能的出现，为我们提升了生活环境，物质上的追求，创造了现在这样美好的时代。
我认为，人工智能利大于弊。
人工智能高一作文600字4还记得前段时间十分热门的节目——《开学第一课》吗?其中有一段是一位指速飞快的钢琴少年与一个智能钢琴机器人的“较量”，少年英才在速度上输給了人工智能，但在曲中情感格调上，却是完胜。著名的钢琴家郎朗总结道：人工智能本便是人的技术而创造的，机器永远无法代替人的思考。
随着科技不断地突飞猛进，社会舆论广大质疑：是否有一天人工智能将代替人类统治世界?——在我看来，这种说法大胆但欠妥。苹果公司总裁库克说过\\\"我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。”
没错，虽然计算机看起来快捷机敏，但实际是笨拙刻板的。如果它是一种生物，必定是目的性，功利心极强的。试想一下，如果一个人变成计算机一样，用带着目的性，功利心的眼光去看待周围的世界，从而失去了重要的价值观，会是多么可怕!
另外，人类像计算机一样思考，还会失去同情心。我们都很熟悉一个画面：当关闭或打开某个窗口时，屏幕上往往会弹出提示框，是或否。我们想要进行下一步操作，就必须做出抉择。而在那些思维局限于冗长的二进制编码中的人眼里，万物都是半真半假的。他们的目光从来不敢停留在“失踪儿童爱心施援站”的页面上，反而会流连于“您收到一个豪华礼包，点击领取”的广告栏上……
人工智能只是辅助我们生活得更理想舒适的工具，不要让我们思维的产物占领我们的思维，反客为主。不妨放开冰凉的金属键;不妨暂置无尽的二进制编码于角落;不妨卸下沉重的数据包;不妨……
不妨，用最初的真心面对世界，“人工智能”的磐石一放下，心中盛满的便是人性化的感动!
人工智能高一作文600字5人工智能发展到像人类一样思考，已是不可挽回的趋势，在我们有生之年必能实现。我们人类要想保持在地球上主宰的地位，最重要的是明确自己存在的价值，并怀有一颗充满爱的内心。
诚然，人工智能业已能够在某些领域超越人类，代替人类。阿尔法狗的棋技已经无人能敌。在阿尔法元的眼里，却不过如蝼蚁般孱弱。灵巧的上菜飞行器碰翻佳肴的概率比服务员还低;秒速过亿的分析机器人对投资风险的判断堪比数十年经验的交易员;甚至，在百年之后人工智能进化出感情中枢的前景，在科幻小说中不难看出端倪。
但是，看似强大的铁甲后隐藏着两个致命缺陷，也是人类独立于机器的最重要的两个杀手锏。一个叫做价值观，另一个叫做爱。
每个人都有价值观，这就像一盏明灯，是我们存在的意义。但机器没有。它们拥有的，只是所谓的“目标”，那是人类赋予它们的一切行动的原因与终点。而这种存在意义的畸形与缺失，导致的必然是毁灭。在江波的科幻巨著《银河之心》中，那“银河之心”便是人类创造的银河之最高成就，从恒星为“神经元”，以引力为“脑电波”，一个星云级的中枢。然而，自它诞生那一刻起，就被敌人灌输错误的价值观，为恶人所利用，最终毁于混战，命损一旦——至始至终，它都只是一个工具罢了。反观庄周，陶渊明，肉体的渺小，生活的贫乏又如何?他们是作为独立的个体活完一生的，他们的精神是永恒的。相比于“银河之心”，他们无疑更加伟大，因为他们明白，他们为了什么而存在。
单单有价值观，尚不足以称作完整的人类;或者说，在最异想天开的电影里，机器也是可以被赋予正常的价值观的。但它们就算用一千年，一万年也绝对学不会的，是爱。
爱，可以是男女之间的情意。若是机器人的逻辑，它绝不能理解焦仲卿与刘兰芝为什么要自杀殉情的。它定会想，他们何不私奔远走他乡，或是屈于现实，甚至暗杀了父母呢?因为它不明白，他们追求的哪只是一生的相依，而是永恒的忠贞啊。
爱，更重要的是对天下宇宙的善意与同情。《三体》的大结局里，人类最后的独苗，程心，本可以在三体人赠送的小宇宙里安度一生的。但她接到了来自宇宙深处的呼吁，希望各小宇宙的拥有者们归还物质，以便大宇宙的“重启”。程心，毅然放弃这小宇宙。对于大宇宙而言，不过是增多了千亿分之一的物质;但对于程心来说，是漂泊终生。任何机器人都是无心理解这样的行为的;但这便是程心对于全宇宙的爱。只有这样的爱才有可能促使如宇宙重启之大事。那些看似无所不能，只为自己所谓的“目标”而活的机甲，又怎么可能做到呢?
而当下，许多人却认不清自己体内最珍贵的爱与价值观，视之为一文不值，反倒用一生追求那些机器人几分钟便可掌握的能力，渴望以此获得金钱与名利。这样的人像机器一样思考，能力又不及真正的机器人，怎可能不被淘汰呢?因此，我们要明确存在的意义，点燃心中爱的火种，才能屹立于机甲之潮而不倒。
人工智能实习报告3（作者：蒲俊燃）
欧盟委员会4月8日发布人工智能伦理准则，以提升人们对人工智能产业的信任。通过人工智能伦理准则，既可以规范化运用人工智能技术，又能够增强大众对人工智能的信任，助推人工智能更好地为经济社会服务。（4月11日《人民日报》）
人工智能一度备受质疑，一是诸如智能技术取代传统岗位产生的就业危机，二是空前的科技革命诱发的社会恐慌。不可否认，技术革命必定有阵痛。短期而言，人工智能不可避免地取代了部分传统岗位，造成某些行业失业率攀升；长远来看，人工智能以其颠覆性技术冲击社会认知，甚至诱发人类生存危机。
不曾想，每一次科技革命，尤其是工业革命，无不饱受争议，但又无不驱动社会滚滚向前。第一次工业革命，蒸汽机车横空出世，马车等传统行业江河日下，社会怨声载道；第二次工业革命，电器产业蓬勃发展，蒸汽机车成为博物馆的珍藏；第三次科技革命，高新技术喷涌迸发，一系列产业被湮没在历史洪流中。谁曾想？达尔文的进化论不仅适用于自然界，同样适用于人类社会，适者方能生存。历史最终证明，饱受争议的工业革命都是成功的。
历史是惊人的相似，人工智能也“动了别人的奶酪”。拥有百万员工的工业帝国富士康，从2015年开始工业机器人逐步取代流水线作业员，工人失业率节节攀升；ETC忽如一夜春风来，遍布大江南北，端着铁饭碗的高速收费员被迫下岗；无人驾驶更是颠覆传统思维，随着5G时代的到来，或许司机也会如车夫一样镌刻在历史的印记中。
殊不知，诸如工业生产、高速收费和汽车驾驶等重复琐碎的工作，通过人工智能技术，可以提高作业效率、降低运营成本、解放劳动力。工业产品生产成本降低，进而提升社会大众购买力；ETC既提高了汽车通行速率，又减少了人力成本支出；无人驾驶进一步解放双手，又能减少交通事故发生频率。即便是被直接冲击的行业，也能迸发出更新的活力。
更何况，与第三次科技革命类似，人工智能对经济社会的影响是全方位的。谈就业，工业机器人维护员通过提升企业生产效率，获取更大的收入回报；车联网从业者在全新的领域大展拳脚，创造社会财富；VR、AR工程师更是在梦幻般的工作氛围中，让虚拟世界的财富梦想变为现实。论生活，之所以前者能够更好的就业，正是因为他们提升了生产效率，降低了生产成本，创造更高社会价值，增加了人均所享有的社会资源，进而为社会带来了更高效、便捷、美好的服务，低廉的价格让普罗大众共享科技红利，实现对美好科技生活的向往。
当然，不可回避，更无法回避，失业人群如何安置？首先是倒逼失业者修炼内功，向更高端的行业转移，例如富士康就有不少从流水线作业员向机器人维护员转型的成功案例；其次是外力助推，各地政府为了稳定就业，促进地方经济发展，会开展各类职业培训，并做起企业和员工的“红娘”；再者，自主创业也不失为一条好的出路，百花齐放的技术产业革命时期，催生的各类产业更是给予想作为、干作为、能作为的人才展现自我抱负的舞台。不可否定，只要是革命，必定有牺牲，人工智能革命也不例外，那么，对于有心无力的人员，政府也需要利用二次资源分配，给予帮助，让其共享变革红利。
另一方面，由于空前的人工智能科技革命诱发的社会恐慌，我想，历史已经给出了答案。在此前的工业革命中，新事物的产生令人应接不暇，冲击着传统的社会运转方式。但随着全新事物的出现，新的社会规则也会应运而生，各项法律法规也会逐步健全。例如工业之父泰勒，在变革新的社会生产方式之初，口诛笔伐者无数，但实践证明，其变革举措并未造成社会危害，更谈不上威胁人类生存。欧盟委员会发布的人工智能伦理准则就是最好的例证，随着人工智能技术的普及和完善，各项监督举措也相继出台，社会大众也无需过度恐慌人工智能。
倘若仍旧担忧“人工智能”兴替与否，不妨再次回首“工业革命”历史之镜。
人工智能实习报告4人工智能学习心得
通过开展《人工智能的历史、现状和未来》专题讨论会，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。这是一门富有挑战性的科学，它是机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟；
它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；它是人造的智能,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。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。
蒸汽机时代、电气时代、信息时代、在到如今的人工智能时代，每一次科技的进步都会引领产业的变革。如今处于蓬勃发展期的人工智能时代，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，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技术突破，迎来了增长的高潮，全球科技企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制高点。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。从街边早餐店的微信支付到火车站的“刷脸”乘车、从帮助家人干活的扫地机器人到哄孩子玩耍的陪伴机器人，从人工翻译到机器翻译、从普通购物超市到阿里无人超市，从普通仓库管理到京东的无人仓库、……原本是学界尖端、专业的科学技术正在变成人们习以为常的“生活模样”。“先知先觉，后知后觉，不知不觉”。科技的进步有了大机器生产，代替了人类特别多的体力劳动，现在的人工智正往人类脑力劳动方面发展，人类已经有越来越多的岗位被替代。以后我们还可以做什么？
在社会治理上，也能看到人工智能的“身影”。如当前贵州省警方将天网工程与人工智能等技术相结合，通过“人脸识别”在茫茫人海中成功抓获逃犯。想必未来的治安团结会越来越好，人们都是知法守法的好公民。因为你无论走到哪，都能定位到你的位置，你无论化妆成什么样，人脸识别都能认出你，你会清醒的认识到只要犯罪，结果都会被抓。
在工业领域里，人工智能也应用的比较早了，只不过基本上都是专用人工智能，通用人工智能尚处于起步阶段。富士康自动化机器人生产线，机器人汽车组装生产线已实现“机器换人”。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能，人工智能在许多具体行业中的应用也才刚开始。“智能”、“智造”这是当下工业展会上主打的字样，这是未来发展的趋势所在。人工智能为传统企业带来新机遇，如我们的机床行业，如何从数控化的机床到智能化的机床，已经成为我们亟需处理的问题。我认为未来智能机床应具有更高速、更高精度。高速、高精加工技术可极大地提高效率,提高产品的质量和档次,缩短生产周期和提高市场竞争能力。智能化的机床应具有智能调校功能，智能机床依托传感器、机电一体化等技能，完成对加工的差错检测，并主动确定差错补偿值。智能化的机床应具有感知功能，智能机床能感知周围环境温度变化及压力变化，能感知工件和刀具的情况等，智能化的机床应具有网络功能，互相之间能组网，能传输实时信息到云服务，电脑手机等能实时监控等。
我认为未来衡器方面应是智能衡器。大厂家兼并整合小厂家，有核心技术带系统的淘汰无核心技术单一的，各大厂家各自有自己的云平台，通过各自云台远程监控秤，发出指令动作，实现真正意义上的无人值守。秤台制造方面应是机器人焊接生产线，应该和造汽车一样自动化程度很高，可极大地提高效率,提高产品的质量和档次,缩短生产周期和提高市场竞争能力。
我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
人工智能实习报告5人工智能在企业管理中的应用探究
刘佳辉
（河北大学管理学院唐山063000）
摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。
关键字：人工智能 企业管理 企业发展
ApplicationofArtificialIntelligenceinEnterpriseManagement
LiuJiahui
(Tangshan063000，SchoolofManagement，HebeiUniversity)
ABSTRACT：Asoneofthebranchesofcomputerscience，artificialintelligenceisrecognizedasoneofthethreemostsophisticatedtechnologiesinthe21stcentury.Alongwiththereformandopeningupsince30yearsofeconomicandtechnologicalpowerofthecontinuousdevelopment，thetechnologyofartificialintelligenceinvariousfieldshasalsobeengreatlydeveloped.TheappearanceofunmannedsupermarketsinHangzhouhasbroughtthedevelopmentofAItoanunprecedentedstage.ThereisnodoubtthattherapiddevelopmentofsocietycannotbeseparatedfromthecontinuousprogressofAItechnology.Therefore，enterprisesshouldstrengthenthedevelopmentofartificialintelligencetechnologyandintegratethedevelopmentofartificialintelligencewiththeoperationandmanagementofenterprisestopromotethesustainabledevelopmentofenterprises.Therefore,thisarticlewillexploretheapplicationofartificialintelligencetechnologyinenterprisemanagement，hopingtocombineAIwithenterprisedevelopmentandprovidesomereferencefortherapiddevelopmentofenterprisesinChina.
Keywords：Artificialintelligence Businessmanagement EnterpriseDevelopment
引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。
一、 人工智能将对企业会计行业产生影响
（一） 我国的会计行业人工智能的运用
会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。
（二）对人工智能在会计行业中应用的展望
任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。
（三）人工智能对会计行业的影响
1）提高了会计内容的时效性和正确性
企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。
2）一定程度上抑制了财务信息造假
在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。
3）会计行业中传统岗位需求减少
由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。
4）会计信息安全性受到威胁
各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。
二、 人工智能对企业金融风控的影响
（一）智能风控落地的前提
在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：
技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。
场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。
改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。
（二）智能风控是传统风控的有效补充
传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。
传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。
关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。
智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。
在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。
目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将长期共存。
（三）智能风控成长空间巨大
在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。
人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。
中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。
三、 人工智能对企业信息安全防护的影响
（一）人工智能时代下信息安全论述
信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。
因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。
（二）威胁企业信息安全的因素
目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。
1）数据的集中存储
大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。
2）数据加密技术
计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。
3）杀毒软件的应用
由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全
（三）企业信息安全的防护措施
1）对数据安全技术研发
从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。
2）重视敏感数据的保护
敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。
3）国家对数据的保护制度
保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。
4）合法共享用户信息
使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。
总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。
人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。
人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。
参考文献：
[1]贲可荣，张彦铎.人工智能[M].清华大学出版社，2006.
[2]陆汝钤.人工智能[M].科学出版社，1989.
[3]罗素，诺维格.人工智能：一种现代的方法（第二版）[M].清华大学出版社，2006.
[4]李生.自然语言处理的研究与发展[J].燕山大学学报，2013（5）：377-384.
[5]孙涛.知识管理———21世纪经营管理的新趋势[M].北京：中华工商联合出版社，1999.
[6]李桂青，罗持久.工程设计专家系统的原理与程序设计方法[M].北京：气象出版社，1991.
[7]JosephGiarratano.专家系统原理与编程[M].北京：机械工业出版社，2000.
[8]吴今培.智能故障诊断与专家系统[M].北京：科学出版社，2000.
[9]STBofNASA[Z].ClipsReferenceManualAdvancedProgram2mingGuide2001.
[10]幸聪.人工智能时代网络信息安全与防范分析2018，2（07）：172-173.
[11]邓文兵.人工智能时代信息安全监管面临的挑战及对策[J].中国信息安全，2018，106（10）：108-110.
[12]张雷.人工智能时代下的信息安全[J].电子技术与软件工程，2019（02）.
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清华大学：人工智能十年发展总结，中国进步神速，专利占全球七成
人工智能的十年总结，十大热门方向，中国进步惊人。
编辑|智东西内参
人工智能在过去十年中从实验室走向产业化生产，重塑传统行业模式、引领未来的价值已经凸显，并为全球经济和社会活动做出了不容忽视的贡献。
当前，人工智能已经迎来其发展史上的第三次浪潮。人工智能理论和技术取得了飞速发展，在语音识别、文本识别、视频识别等感知领域取得了突破，达到或超过人类水准，成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。人工智能的应用领域也快速向多方向发展，出现在与人们日常生活息息相关的越来越多的场景中。
近日，清华大学科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner发布了研究报告《人工智能发展报告2011-2020》，阐述人工智能过去十年取得的重要成果，并讨论了人工智能的未来发展蓝图，理论、技术和应用方面的重大变化与挑战。如果想收藏本文的报告，可以在智东西（公众号：zhidxcom）回复关键词“nc517”获取。
本期内参来源：清华大学
原标题：
《人工智能发展报告2011-2020》
作者：张淼等
01.
飞速发展的十年
1、论文发表情况
人工智能过去十年发展快速，从学术研究走向商业化。本报告专注于通过分析在国际顶级期刊和会议上的人工智能领域科研论文发表情况来研究该领域的成果产出。由下图可见，从2011年以来人工智能领域高水平论文发表量整体上呈现稳步增长态势，取得了很多科研成果。这些科研成果涵盖R-CNN算法、神经机器翻译的新方法等。
▲过去十年人工智能领域国际顶级期刊会议论文数量趋势
从高水平科研论文的国家分布来看，人工智能领域论文发表量居于前十的国家依次是美国、中国、德国、英国、日本、加拿大、法国、韩国、意大利和澳大利亚，如下图所示。美国和中国的高水平论文发表量明显高于其他国家，分别位居第一、二名，中国的论文量紧随美国之后。
▲过去十年人工智能领域高水平论文发表量前十国家
研究发现，各个国家的人工智能领域高水平科研论文发布具有以下特征。
（1）、开展跨国科研合作较多的国家是美国和中国
从论文的国际合作网络看，美国和中国的AI高水平论文发表均存在较多的跨国合作现象，如下图所示。其中，AI技术实力领先的美国所参与的高水平论文跨国合作最多，是各国的主要合作国家，过去十年，美国的33255篇AI高水平论文之中，出现过中国、英国、加拿大、德国、印度等30多个合作国家，合作国家数量最多；中国的跨国科研合作国家数量位居第二，在其22686篇AI高水平论文之中，出现了美国、加拿大、新加坡、英国、日本等20多个合作国家；英国和德国的AI高水平论文跨国合作国家数量均为18个。其余国家在AI高水平论文方面开展的跨国合作数量较少。
▲过去十年人工智能领域高水平论文发表国际合作国家分布
（2）、中美两国是对方AI领域的重要科研合作伙伴
在AI高水平论文发表方面，美国和中国均是对方的重要科研合作伙伴。过去十年，美国在其30多个合作国家之中，与中国合作的AI高水平论文数量占比最多，为18.53%。同时，中国在其20多个合作国家之中，与美国合作的论文数量最多，占比27.16%。可见，开展国际科研合作已成为中美两国AI研究成果产出的重要方式。
（3）、跨国科研合作可以提高合作本国AI研究成果的影响力
分析发现，美国的AI领域高水平论文平均引用率为44.99，中国的AI领域高水平论文平均引用率为31.88。相比而言，中国和美国合作论文的平均引用率达51.2，其影响力明显高于中国和美国各自论文的平均引用水平，这表明跨国合作的科研成果在世界人工智能研发领域的展示和交流几率大大增加。
2、获得图灵奖的人工智能技术
图灵奖（ACMA.M.TuringAward）是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。图灵奖是计算机协会（ACM）于1966年设立的奖项，专门奖励对计算机事业做出重要贡献的个人。其名称取自世界计算机科学的先驱、英国科学家、曼彻斯特大学教授艾伦·图灵（A.M.Turing）。
图灵奖获奖者必须是在计算机领域具有持久而重大的先进性的技术贡献，大多数获奖者是计算机科学家。第一位图灵得主是卡耐基梅隆大学的AlanPerlis（1966年），第一位女性获奖者是IBM的FrancesE.Allen（2006年）。
通过AMiner智能引擎，可以自动收集历年来图灵奖获得者及其学者画像信息（基本信息、研究兴趣等），以及该学者的论文和专著等信息。由于每年度的图灵获奖者一般在次年3月下旬由美国计算机协会（ACM）官方颁发，因此本报告统计了截至2020年颁发的近十年（2010-2019年）图灵奖得主数据。分析发现，图灵奖近十年授予领域具有如下特征。
（1）、十年中三次正式颁奖给人工智能领域
图灵奖颁发的领域，在一定程度上反映了计算机科学技术发展方向的缩影。数据显示，过去十年图灵奖分别授予给了计算理论、概率和因果推理、密码学、分布式和并发系统、数据库系统、万维网、计算机系统、深度神经网络和3D计算机图形学九个领域，具体如下图所示。从获奖内容、创新角度、研究领域等维度来看，图灵奖注重原始理论创新和学科交叉，具有科研优势积累现象。
过去十年的图灵奖有三次正式授予给人工智能领域。
第一次是2010年，LeslieValiant因对计算理论的贡献（PAC、枚举复杂性、代数计算和并行分布式计算）获得图灵奖，该成果是人工智能领域快速发展的数学基础之一。
第二次是2011年，因JudeaPearl通过概率和因果推理对人工智能做出贡献而颁奖；
第三次是2018年，深度学习领域三位大神YoshuaBengio、GeoffreyHinton和YannLeCun因为在概念和工程上的重大突破推动了深度神经网络成为计算机领域关键技术而荣获图灵奖。
Hinton的反向传播（BP）算法、LeCun对卷积神经网络（CNN）的推动以及Bengio对循环神经网络（RNN）的贡献是目前图像识别、语音识别、自然语言处理等获得跳跃式发展的基础。中国科学院张钹院士在《迈向第三代人工智能》一文中也提到这5位图灵奖得主在创建第二次AI中所做出的重大贡献。
▲2010-2020年图灵奖授予的计算机领域
（2）、人工智能领域获奖人数占据四分之一
由下图可见，过去十年，共有16位学者获得图灵奖。其中，包括5位人工智能领域学者获此殊荣，占比31%，这反映出人工智能在计算机学科中的地位已不容忽视。同时，人工智能领域图灵奖从初期的单独获奖者到近年来的共同获奖者，越来越呈现出高层次学者强强联合的研究趋势。
（3）、美国培养并拥有八成以上的图灵奖得主
过去十年的16位图灵奖获得者之中，有13位来自美国、2位来自英国、1位来自加拿大，如下图所示。在美国的13位图灵奖得主之中，有10位是在美国本国接受的全部高等教育、2位拥有美国和其他国家教育背景、仅1位没有美国教育背景。
其中，2011年获奖者JudeaPearl拥有以色列本科教育和美国纽约大学博士教育背景；2012年图灵奖得主SilvioMicali拥有意大利本科教育和美国加州伯克利大学博士教育背景。唯一没有美国教育背景的是2018年图灵奖得主YannLeCun，他仅有法国教育背景。八成以上图灵奖得主具有美国教育或工作背景的事实，反映出美国人工智能高层次人才培养的强势竞争力。
▲2010-2020年图灵奖得主所在国家及教育背景情况
（4）、欧洲培养的高层次人才中有三位被吸引到美国学习或工作并获图灵奖
从这些图灵获奖者的教育背景来看，美国与欧洲国家的学术交流非常多。YannLeCun拥有法国教育背景后到美国任职并获图灵奖；JudeaPearl和SilvioMicali分别从以色列和意大利被吸引到美国继续深造而拥有跨国双重教育背景，后来均到美国任职并在美国获得图灵奖。此外，英国的这两位图灵奖得主虽然均是在本国接受的高等教育并且获奖时都在本国，但都有过一些美国任职经历。
GeoffreyHinton博士毕业于英国爱丁堡大学，后来陆续在谷歌、卡内基梅隆大学、加州大学圣地亚哥分校等美国机构任职；TimBerners-Lee在英国牛津大学本科毕业后，也有过在麻省理工学院任职的经历。可见，美国的高等教育体系不仅培养的了自己本国的AI领域高端人才，而且从欧洲国家吸引和留住了多位领域精英。
（5）、仅加拿大图灵奖得主没有任何美国教育和任职经历
在这16位图灵奖获得者之中，仅有加拿大的YoshuaBengio在本国的麦吉尔大学接受了高等教育并在本国蒙特利尔大学任职，并于2018年因在深度神经网络概念和工程上的突破而获奖。这在一定程度上反映出加拿大在人工智能领域高层次人才培养和质量上较为成功。
（6）、图灵得主们在领域相关论文发表后需要平均等待37.1年之后才获奖
通过AMiner人才画像数据获取这些图灵奖得主所发表的第一篇与获奖理由相关主题的论文，计算得出该论文发表年份距离作者获得图灵奖时间，从而得到这些图灵得主的获奖时间长短，如下图所示。结果发现，图灵奖得主获奖时一般距离其首次发表获奖领域相关论文至少已经三十年以上，平均为37.1年。
其中，EdwinCatmull于2019年获得图灵奖，距离其在计算机图形学领域发表的最早论文Asystemforcomputergeneratedmovies已经过去了47年，等待获奖时间最久。而获奖等待时间最短的是TimBerners-Lee，他于1990年发表WorldWideWeb:ProposalforaHypertextProject论文，仅在26年后的2016年就因发明万维网、Web浏览器以及允许Web扩展的基本协议和算法获得图灵奖。
▲图灵奖得主的首篇领域论文发表距离获奖年份的时长
（7）、八成以上图灵得主获奖时已经度过了其科研论文高峰产出期
基于AMiner平台上各位图灵奖得主的论文数据和人物画像，分析发现，图灵奖得主一般会在获奖后保持原来的研究方向，但是他们的论文发表量却减少了。有80.1%的图灵得主在获图灵奖后的论文年均产出量低于其获奖前的年均论文产出量，如下图所示，这反映出他们在获得图灵奖时已经普遍过了其学术产出高峰时期。
▲2010-2020年图灵奖得主获奖前后的年均论文发表量
值得一提的是，YoshuaBengio，JudeaPearl和MichaelStonebraker三位学者是例外，他们在获得图灵奖之后的年均论文产出量较其获奖前均有不同程度的增加，分别增加了328.07%、49.53%和12.32%。其中，YoshuaBengio在2018年获得图灵奖后论文年均发表量激增特别明显，并在2019年发表96篇论文，达到其论文产出峰值，他的AMiner学术画像及年度论文发表量如下图所示。
▲2018年图灵奖获得者YoshuaBengio的AMiner学术画像
需要指出的是，部分图灵得主在获奖后的论文产出量减少除了其学术产出减少之外，还存在以下两个原因。
一是他们可能已不再全力进行学术研究，而是转向参与社会事业等，从而导致其获奖后的论文发表量减少。例如，WhitfieldDiffie在2015年因密码学的贡献获得图灵奖后，转向致力于促进信息安全和隐私权的保护；MartinHellman因密码学的贡献获得同年的图灵奖后，转向致力于研究国际安全与核武器削减。
二是也有少量图灵得主在发表相关论文后早已投身于工业界，例如，计算机图形学先驱EdwinCatmull在研究生毕业后就在卢卡斯、皮克斯等公司就职，早已离开学术界，曾担任Pixar动画和Disney动画的总裁，四次获电影Oscar奖（1993、1996、2001和2008），其AMiner学术画像及年度论文发表量如下图所示。
▲2019年图灵奖获得者EdwinCatmull的AMiner学术画像
3、媒体评选出的重大人工智能技术
自2001年起，《麻省理工科技评论》每年都会评选出当年的“十大突破性技术”。所评选出的技术榜单曾精准预测了脑机接口、智能手表、癌症基因疗法、深度学习等诸多热门技术的崛起，在全球科技领域具有举足轻重的影响力。
分析发现，媒体评出的人类突破性技术之中近30%与人工智能相关。通过分析挖掘2010-2020年《麻省理工科技评论》评选出当年的“十大突破性技术”，发现有32项项人工智能相关技术入选榜单，占比近30%，其中包括：2013年的深度学习、2014年的神经形态芯片、2016年的语音接口与知识分享型机器人、2017年的自动驾驶卡车与强化学习，2018年的流利对话的AI助手、给所有人的人工智能和对抗性神经网络、2019年的灵巧机器人，以及2020年的微型人工智能和人工智能发现分子。具体名单如下图所示。
▲2010-2020年入选《麻省理工科技评论》“十大突破性技术”榜单的人工智能相关技术
4、国际顶会顶刊最佳论文授予领域分析
人工智能领域顶级期刊和会议每年都会在众多学术研究论文之中，通过“双盲评审”，评选出最有新意和价值的研究论文作为最佳研究论文，并授予“BestPaper”奖项。每年大会的最佳论文奖一般分两类，一类是最佳研究论文（Researchtrack），另一类是最佳应用论文（Appliedtrack）。部分会议在每年选出多篇最佳论文（分列第一、二、三名），也有部分顶会每隔几年才会选出一篇最佳论文。
从过去十多年的经验来看，国际顶会历年的最佳研究论文都会对之后很多领域的研究有着开创性的影响。因此，不论是从阅读经典文献的角度，还是从学习最新研究成果的角度来说，分析和探讨每年的最佳研究论文都极具价值。
本部分收集整理了2011-2020年期间的人工智能领域国际顶级会议最佳论文奖项第一名的全部论文（对于不区分名次的最佳论文则全部收录），再对这些论文所属领域进行分析。统计发现，过去十年荣获“最佳论文”奖项的论文来自34个国际顶会、共计440篇，其中，researchtrack最佳论文409篇，占比93%。
各会议最佳论文量的具体分布如下表所示，FOCS、IEEEVIS、ISSCC等最佳论文数量较多主要是因为该会议每年颁发3篇杰出论文奖（OutstandingPaperAward）且不区分先后名次。ICASSP等会议最佳论文量较少主要是由于存在缺失数据。
▲2011-2020年人工智能领域国际顶级会议最佳论文授予量分布（单位；篇）
从所属细分研究领域来看，这些最佳论文覆盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、知识工程、语音识别、数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、计算机图形学、可视化、安全与隐私、计算机网络、计算机系统、计算理论、经典AI、芯片技术等18个子领域。
（1）、顶会最佳论文奖呈现出较多跨领域授予现象
总体而言，尽管这些国际顶级会议将大部分的最佳论文奖都授予给了本会议所属的AI子领域，但是授予非本会议领域的最佳论文数量占比较高，达22.3%。其中，WSDM是数据挖掘领域重要国际会议，在它授予的最佳论文奖之中，有90.9%的最佳论文被授予给非数据挖掘领域的论文，在所有会议中占比最高。其次，KDD会议将88.9%最佳论文奖授予给非数据挖掘领域的论文，WWW会议将63.6%的最佳论文奖授予给非信息检索与推荐领域的论文。各个会议最佳论文授予情况具体如下表所示。
▲2011-2020年人工智能领域国际顶级会议最佳论文授予其他AI领域比例
（2）、信息检索与推荐、机器学习和计算理论出现较多的跨领域授予
从跨领域授予最佳论文奖的整体数量来看，信息检索与推荐、机器学习和计算理论是获得最佳论文奖项数量较多的三个领域，占比均超过10%，详细情况如下图所示。这反映出这三个子领域的跨领域研究成果所获的专业认可度较高，在一定程度上促进了相关技术在多个AI子领域的快速发展和进步。
▲人工智能领域国际顶级会议最佳论文奖跨AI子领域授予分布图
从来源会议来看，信息检索与推荐领域最佳论文除了被RecSys、SIGIR和WWW本领域会议最多授予之外，也较多被数据挖掘领域会议WSDM、数据库领域的SIGMOD和VLDB授予最佳论文奖，如下图所示。
▲信息检索与推荐领域最佳论文跨领域授予会议示例
（3）、机器学习技术成果集中在2016-2018年获得较多奖项认可
过去十年顶会最佳论文授予技术领域的年度趋势如下图所示，其中，色块颜色代表该项技术在某项会议所被授予的最佳论文数量，色块颜色越深表示论文数量越多。
从最佳论文奖被授予领域的年度趋势来看，机器学习领域过去十年内最佳论文在2016年被授予最多，为9篇，其次是2017和2018年，相关最佳论文数量均为8篇。从来源会议来看，共有14个顶会将最佳论文奖分别授予给机器学习领域。其中，最佳论文奖授予量较多的两大会议是InternationalConferenceonMachineLearning（ICML）和InternationalConferenceonLearningRepresentations（ICLR），分别为13和12篇。
▲人工智能领域国际顶刊顶会最佳论文授予领域年度趋势
4、安全与隐私领域最佳论文授予数量呈现增多趋势
随着人工智能快速发展和应用，许多领域开始注重技术的安全与隐私性。这体现在逐年增多的领域最佳论文数量上。尤其是2014年之后，安全与隐私领域年度最佳论文数量均超过5篇。
过去十年来，CCS、ICML、OSDI、S&P、SIGCOMM和WWW等顶会均曾授予过安全与隐私领域的最佳论文奖。安全与隐私的最佳论文授予主要来自于IEEESymposiumonSecurityandPrivacy（S&P）和ACMConferenceonComputerandCommunicationsSecurity（CCS）两大会议。
5、国际顶会顶刊领域高影响力论文分析
论文引用量是衡量一个科研文献被业界认可度的标志，也是该文献影响力的重要体现。本部分针对人工智能国际顶会顶刊2011-2020年期间的所发表论文的引用量特征及所属领域进行分析。结果分析发现，某一学术会议中引用量最高的论文未必是该会议授予最佳论文奖的论文，反之亦然。
分析还发现，人工智能不同子领域论文的最高引用量的量级跨度很大。如下图所示，2011-2020年期间人工智能国际顶会顶刊最高引用量前十论文研究以机器学习领域为首，其次是计算机视觉领域研究论文。机器学习和计算机视觉领到域论文的引用量级均达到25万次以上，明显高于其他子领域最高引用论文的引用量。在所有子领域之中，知识工程领域论文的引用量级最少，不足于机器学习领域论文引用量的2%。
▲2011-2020年人工智能国际顶会顶刊各子领域最高引用量前十论文的引用量分布
具体来看，人工智能各个子领域在过去十年中出现在国际顶级会议期刊上的最高影响力论文相关信息如下表所示。其中，计算机视觉领域最高影响力论文是2016年CVPR上、以FacebookAIResearch何恺明为第一作者的“DeepResidualLearningforImageRecognition”文章，其引用量已超过6万。
机器学习领域引用量最高的论文是发表在2015年ICLR会议上的“Adam:AMethodforStochasticOptimization”，该文是由GoogleBrain的DiederikP.,Kingma和加拿大多伦多大学的助理教授JimmyLeiBa联合发表，目前引用量将近6万。
▲2011-2020年人工智能子领域最高影响力论文
机器学习领域，影响力排名前10论文的引用率都超过万次，且半数以上论文引用率超过2万次，如表4-6所示。从论文研究主题来看，这这10篇最高影响力论文全部都是与深度学习相关的。从论文来源来看，这10篇最高影响力论文之中，有5篇来自NeurIPS、3篇来自ICLR、2篇来自ICML。
居于首位的是2015年ICLR会议上由GoogleBrain的DiederikP.,Kingma和加拿大多伦多大学的助理教授JimmyLeiBa联合发表的“Adam:AMethodforStochasticOptimization”论文。影响力排名第二位的是Apple公司研究员IanJ.Goodfellow发表在NeurIPS2014上的一篇论文“GenerativeAdversarialNets”，该文也是GANs的开山之作。影响力排名第三位的论文是Facebook科学家TomasMikolov发表在NeurIPS2013上的“DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality”。
▲2011-2020年机器学习领域最高影响力论文前十
计算机视觉领域，最高影响力前十论文如表4-7所示。其中，最高引用的论文是发布于2016年CVPR上、以FacebookAIResearch何恺明为第一作者的“DeepResidualLearningforImageRecognition”文章，其引用量已超过6万。
这篇论文也荣获了当年CVPRBestPaper奖项，联合作者还包括旷视科技的研究员张祥雨、首席科学家与研究院院长孙剑，以及当时就职于Momenta任少卿。该文是一篇非常经典的神经网络的论文，主要通过构建了一种新的网络结构来解决当网络层数过高之后更深层的网络的效果没有稍浅层网络好的问题，并且做出了适当解释以及用ResNet残差网络解决了问题。
▲2011-2020年计算机视觉领域最高影响力论文前十
自然语言处理领域，过去十年中最高影响力前十论文的具体信息如下表所示。其中，最高引用量论文是Google研究员JeffreyPennington在2014年EMNLP会议发表的论文“Glove:GlobalVectorsforWordRepresentation”，这篇论文提出的单词表示模型是通过仅训练单词-单词共现矩阵中的非零元素，而不是整个稀疏矩阵或大型语料库中的单个上下文窗口，来有效地利用统计信息。该模型产生一个具有有意义子结构的向量空间，在相似性任务和命名实体识别方面优于相关模型。
▲2011-2020年自然语言处理领域最高影响力论文前十
6、过去十年十大人工智能研究热点
过去十年十大AI研究热点分别为：深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。
▲AMiner评选出的近十年十大AI研究热点
（1）、深度神经网络
深度神经网络是深度学习的基础，又被称为深度前馈网络（DFN）、多层感知机（Multi-Layerperceptron，MLP），可以理解为是有很多隐藏层的神经网络。深度神经网络可以在没有大量标记数据的情况下解决问题。代表算法包括卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。
深度神经网络的被引用量保持了较长时间的稳定平稳增长；深度卷积神经网络技术则于2014年开始获得更多引用。目前，深度神经网络（DNN）是许多人工智能应用的基础，从自动驾驶汽车、癌症检测到大型游戏等。在这许多领域中，DNN实现了超越人类的准确率。
数据显示，过去十年中，有5405篇以卷积神经网络为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中发表，其总引用量达299729，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过125次。该技术的最终指数评分为98.16，位列过去十年最热门AI研究主题之首。
（2）、特征抽取
特征抽取（FeatureExtraction）热门是信息检索与推荐中的一项技术，专指使用计算机提取一组测量值中属于特征性的信息的方法及过程，并将所抽取出的有效实体信息进行结构化存储。目前特征抽取已引入机器学习、深度学习、神经网络技术，其中，神经网络计算已应用于图片特征抽取。
针对某个特定图片，通过卷积神经网络对图片进行特征抽取得到表征图片的特征，利用度量学习方法如欧式距离对图片特征进行计算，对图片距离进行排序，得到初级检索结果，再根据图片数据的上下文信息和流形结构对图像检索结果进行重排序，从而提高图像检索准确率，得到最终的检索结果。
数据显示，过去十年中，有1747篇以特征抽取为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中发表，其总引用量达95205，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过8次。该技术的最终评分为21.51，位列过去十年AI研究热点亚军。
（3）、图像分类
图像分类（ImageClassification）是指计算机利用算法从给定的分类集合中给某个特定图像正确分配一个标签的任务，其目标是将不同的图像划分到不同的类别中，并实现最小的分类误差，较多应用于计算机视觉、信息检索与推荐领域。2012年，加拿大认知心理学家和计算机科学家GeoffreyEverestHinton的博士生AlexKrizhevsky在ILSVRC将深度学习用于大规模图像分类中并提出了CNN模型，其计算效果大幅度超越传统方法，获得了ILSVRC2012冠军，该模型被称作AlexNet。从AlexNet之后，涌现了一系列CNN模型，不断地在ImageNet上刷新成绩。目前的深度学习模型的识别能力已经超过了人眼。
数据显示，过去十年中，有612篇以图像分类为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中发表，其总引用量达50309，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过16次。该技术的最终评分为14.14，位列过去十年最热门AI研究主题第三名。
（4）、目标检测
目标检测（ObjectDetection）作为计算机视觉和图像处理领域一个分支，是指利用图像处理与模式识别等领域的理论和方法，检测出数字图像和视频中存在的特定类别的目标对象，确定这些目标对象的语义类别，并标定出目标对象在图像中的位置。对象检测是对象识别的前提，具有很大发展潜力。
对象检测已经有许多有用有趣的实际应用，如人脸识别、行人检测、视觉搜索引擎、计数、航拍图像分析等。深度学习模型在图像分类任务中碾压了其他传统方法。很多对象检测的新方法和新应用推动了深度学习最前沿的科技发展。
过去十年中，有472篇以目标检测为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中发表，其总引用量达49602次，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过13次。该技术的最终评分为12.73，位列最热门AI研究主题第四名。
（5）、语义分割
语义分割（SemanticSegmentation）是让计算机根据图像的语义进行分割，判断图像中哪些像素属于哪个目标。近年来，许多语义分割问题正在采用深度学习技术来解决，最常见的是卷积神经网络，在精度上大大超过了其他方法以及效率。目前语义分割的应用领域主要有：地理信息系统、无人车驾驶、医疗影像分析和机器人等领域。
过去十年中，有275篇以语义分割为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中发表，其总引用量达27893次，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过23次。该技术的最终评分为12.01，位列最热门AI研究主题第五名。
（6）、表示学习
表示学习（RepresentationLearning），是指将原始数据转换成能够被机器学习的一种深度学习技术。它能够从复杂的原始数据中提炼有效特征，剔除无效或者冗余信息，形成可用的数据表示。在知识表示学习中，词嵌入（WordEmbedding）是自然语言处理的重要突破之一，它可以将词表示为实数域向量，进而为机器学习和深度学习提供模型训练的基础。
近些年很多专家和学者利用词嵌入的表示学习原理进行相关领域的研究，主要的表示方法包括Word2Vec、One-hot、词共现等。这些方法已经成为当下人工智能技术应用的基础，为机器学习提供了高效的表示能力。
过去十年中，有711篇以表示学习为研究主题的论文在人工智能国际顶会顶刊论文中发表，其总引用量达49892次，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过8次。该技术的最终评分为11.88，位列最具影响力AI技术第六名。
（7）、生成对抗网络
生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）是用于无监督学习的机器学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。由神经网络构成判别器和生成器构成，通过一种互相竞争的机制组成的一种学习框架。GAN功能强大，学习性质是无监督的，也不需要标记数据。
传统的生成模型最早要追溯到80年代的RBM，以及后来逐渐使用深度神经网络进行包装的AutoEncoder，然后就是现在的生成模型GAN。GAN具有大量的实际用例，如图像生成、艺术品生成、音乐生成和视频生成。此外，它还可以提高图像质量，并且完成图像风格化或着色、面部生成以及其他更多有趣的任务。
过去十年在人工智能国际顶会顶刊论文中发表有362篇以生成对抗网络为研究主题的论文，其总引用量达24536次，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过22次。该技术的最终评分为11.44，位列最热门AI研究主题第七名。
（8）、语义网络
语义网络（SemanticNetwork）是一种以网络格式表达人类知识构造的形式，是人工智能程序运用的表示方式之一，相关研究主要集中在信息检索与推荐、知识工程领域。语义网络是一种面向语义的结构，它们一般使用一组推理规则，规则是为了正确处理出现在网络中的特种弧而专门设计的。语义网络可以深层次地表示知识，包括实体结构、层次及实体间的因果关系；无推理规律可循；知识表达的自然性可以直接从语言语句强化而来。
过去十年在人工智能国际顶会顶刊论文中有1192篇以语义网络为研究主题的论文发表，总引用量达44897次，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过2次。语义网络技术的最终评分为10.60，位列最热门AI研究主题第八名。
（9）、协同过滤
协同过滤（CF）是推荐系统使用的一种技术，通过收集来自多个用户的偏好、兴趣、评价标准等用户行为数据来过滤信息，并自动预测（过滤）用户兴趣的方法，为用户提供有针对性的推荐及其所需信息。大多数协同过滤系统都应用基于相似度索引的技术。协同过滤是解决信息超载问题的一个有效办法。无论是基于用户-用户的协同过滤，还是项目-项目的协同过滤，都有效地提高了用户信息的使用效率。
过去十年在人工智能国际顶会顶刊论文中有289篇以协同过滤为研究主题的论文，其总引用量达36681次，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过12次。该技术的最终评分为9.98，位列最热门AI研究主题第九名。
（10）、机器翻译
机器翻译（MachineTranslation），又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程，通常指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）的一个分支，与计算语言学（ComputationalLinguistics）、自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding）之间存在密不可分的关系。
机器翻译是人工智能的终极目标之一，其核心语言理解和语言生成是自然语言处理的两大基本问题。近几年来，随着深度学习技术的发展，神经机器翻译取得了巨大进展，其生成的译文接近自然语句，成为了主流语言学习模型。
过去十年在人工智能国际顶会顶刊论文中发表有389篇以机器翻译为研究主题的论文，其总引用量达23119次，并且在这些顶会顶刊论文引用量排名前十的论文中出现过14次。该技术的最终评分为8.84，成为AI研究热点第十名。
02.
AI领域高层次人才分析
1、全球AI领域高层次人才
过去十年，全球人工智能发展迅速。中国、美国、欧盟、英国、德国等国家纷纷从战略上布局人工智能，加强顶层设计和人才培养。本报告数据显示，全球人工智能领域学者数量共计155408位，覆盖120多个国家，主要集中在北美洲、欧洲、东亚地区。
人工智能领域论文发表量反映了一个国家在领域的科研实力。在AI领域论文发表量TOP10的国家之中，美国、中国和德国的论文产出量分别位前三名，其余国家（英国、加拿大、日本、法国、澳大利亚、韩国和新加坡）领域论文产出量均在2万篇以下。
其中，美国在AI领域的论文发表数量和人才数量都位于全球第一，有近四成的全球AI领域论文产出是来自美国，并且美国AI学者数量约占全球领域学者总量的31.6%。
中国在人工智能领域的论文发表数量（25418篇）和人才数量（17368位）仅低于美国，同时，大幅领先于其他国家。这反映出中国近年来发布的从产业发展、教育等各个方面支持人工智能发展的一系列支持政策，以及不断加强人才培养和补齐人才短板的行动已见成效。
从子领域的领先国家来看，美国在人工智能领域具有明显的科研产出优势，在几乎所有子领域的论文产出量均居于全球首位。中国的AI科研产出水平在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘等10多个子领域都紧随美国之后，并且，在多媒体、物联网领域的论文产出量超过美国、居于全球第一；而在人机交互、知识工程、机器人、计算机图形、计算理论领域，中国还需努力追赶。
AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才。由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从这些高层次学者分布看，如下图所示，AI领域全球高层次学者覆盖全球37个国家，主要集中在北美洲的美国地区；欧洲中西部也有一定的高层次学者分布；亚洲的高层次人才主要分布于中国、新加坡及日韩等地区；其他诸如南美洲、非洲等地区的高层次学者数量稀少。
▲全球人工智能领域高层次学者分布
从国家角度看AI高层次学者分布，美国AI高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家；其余国家的学者数量均在100人次以下。人工智能领域高层次学者人数TOP10的国家如下图所示。
▲人工智能领域高层次学者数量TOP10国家
总体来看，全球范围内，美国和中国的机构在人工智能领域的论文产出和学者数量较多，占据了AI领域论文量排名前10机构的全部席位。从AI高层次人才分布看，全球AI高层次人才隶属于各个国家的高等院校或高科技公司的科研部门。
如下图所示，全球人工智能领域高层次学者量TOP10机构之中，位居首位的是美国的谷歌公司，拥有185人，也是唯一一家高层次学者数过百的机构；从国家分布来看，清华大学是唯一入选TOP10的中国机构，其余均为美国机构，且美国机构高层次学者总体人数遥遥领先。
▲全球人工智能领域高层次学者量TOP10机构
从子领域论文量来看，美国的大学和科技机构在AI各个细分方向上的发展较为均衡，且在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘、人机交互等10多个子领域的发展居于全球领先席位。这反映出美国在人工智能领域的顶级实力。
中国的AI机构在语音识别、经典AI、计算机网络、多媒体、可视化和物联网等领域实力较强，进入全球先进行列。这些机构主要是位于北京的清华大学、中科院和北京邮电大学，以及浙江大学。
2、中国AI领域高层次人才
过去十年，我国人工智能发展迅猛。2017年，人工智能首次被写入全国政府工作报告，我国确定新一代人工智能发展三步走战略目标，并将人工智能上升为国家战略层面。本报告数据显示，我国人工智能领域学者数量共计17368位，覆盖100多个国内城市。从地域分布来看，我国AI人才主要集中在京津冀、长三角和珠三角地区。
国内AI领域高层次人才也主要分布在京津冀、长三角和珠三角地区，如下图所示。其中，京津冀地区（主要是北京市）在AI领域的高层次人才数量最多。长三角地区也有较多的AI高层次人才分布。相比之下，内陆地区领域高层次人才较为缺乏。在学者分布地图中，颜色越深，表示学者越集中；颜色越浅，表示学者越稀少。
▲我国人工智能领域高层次人才的省市分布图
从AI高层次学者分布来看，北京仍是拥有AI高层次学者数量最多的国内城市，有79位，占比45.4%，接近于国内AI高层次人才的一半，如下图所示。北京作为政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心具有先天优势，拥有数量众多的AI企业和多所知名高校和研究机构，北京的高水平AI论文发表量和高层次学者量明显领先于其他国内城市。同时，从子领域发展来看，北京在AI各个细分方向上的发展较为均衡，相关论文产出量均居于全国领先位置。
▲人工智能领域高层次学者数量TOP10的中国城市
国内人工智能领域研究领先的机构主要以北京、香港、杭州、上海等地的高等院校为主。北京在人工智能领域的资源优势，该城市拥有清华大学、北京大学、中国科学院等知名高校。杭州和香港的机构也处于AI子领域研究前列，主要由于前者拥有阿里巴巴和浙江大学，后者则因其香港科技大学和香港中文大学等实力高校。
在国内机构之中，北京的清华大学不仅拥有AI领域学者数量最多，而且所拥有的领域高层次人才数量也居于国内首位，有27位。国内高层次AI人才基本都隶属于高校。香港中文大学、浙江大学和中国科学院在人工智能领域的高层次学者数量分别为16、14和11位。其他的国内机构所拥有的AI领域高层次人才数量均不足十位，如下图所示。
▲人工智能领域高层次学者数量TOP10的中国机构
中国AI领域高层次人才培养从2018年起开始重点发展，主要由高校通过成立AI学院研究院立、设立AI专业的方式进行培养。教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》（教技〔2018〕3号）中提出，要加强人工智能领域专业建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。
到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度。到2020年，高校要基本完成新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局。到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。
教育部于2019年3月颁布《关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，将人工智能专业列入新增审批本科专业名单，专业代码为080717T（T代表特设专业），学位授予门类为工学。在此之前，国内没有高校在本科阶段设置人工智能专业。
2020年2月，教育部颁布《关于公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》。统计结果显示，人工智能方面，本次全国范围内获得人工智能专业首批建设资格的共有180所，相比2018年的35所，增加414%，反映出人工智能专业的热度攀升。
截至目前，国内共有215所高校成立“人工智能”本科专业。这些高校之中，有60所双一流大学（占比28%），其他155所为普通本科院校。
从地域分布看，2019年度新增人工智能专业较多的省份依次是山东14所、江苏13所、北京11所、安徽10所、河南10所、四川10所，其余省份新增人工智能专业的高校数量均不足10所。但这些数字加起来占全国高校总量比例仍然较小，高校人工智能本科教育仍处于起步和发展阶段。
在AI人才紧缺，国家政策推动AI发展趋势等因素影响下，相比于建设人工智能专业，很多高校更愿意设立一个人工智能研究独立学院。截至2019年6月，至少有38所高校设立了独立人工智能学院，全面开展本科阶段、研究生阶段的教育，并且在2019年开始以人工智能专业招收本科生。
据统计，截止到2019年年底，我国已经有66所高校成功建设人工智能学院、研究院、研究中心或研究所，超额完成了教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中强调的到2020年在全国高校中建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心的目标。
总之，中国各大高校设立人工智能一级学科、建立人工智能学院，有助于精准布点人工智能相关专业以满足国家和区域的产业发展需求，有助于加快建设一流人才队伍和高水平创新团队、进一步推动国际学术交流与合作、专业和教材建设，提高人才培养质量，推动科技成果转化。
03.
人工智能专利分析
专利是创新成果的应用表现形式。本部分将通过人工智能领域专利分析，挖掘该技术的创新应用情况。以墨创全球专利数据库作为数据来源，使用行业专家和相关技术领域专利审查专家共同给出的人工智能领域关键词在标题和摘要中进行检索，搜索时间范围限定为2011-2020年。
专利数据分析发现，随着核心算法的突破、计算能力的迅速提升以及海量数据的支撑，过去十年的人工智能专利申请量呈现逐渐上升态势。
1、全球AI专利分析
全球范围内，过去十年人工智能领域的专利申请量521264，总体上呈逐年上升趋势，如下图所示。
▲全球人工智能专利申请量年度变化趋势
全球AI专利申请数量排名领先的国家/地区如下图所示。从图中可以看出，目前，全球人工智能专利申请集中在中国、美国、日本、韩国。其中，中国和美国处于领先地位，遥遥领先其他国家。中国专利申请量为389571，位居世界第一，占全球总量的74.7%，是排名第二的美国的8.2倍。
▲全球AI专利申请量Top10国家
过去十年，全球人工智能专利申请之中，将近一半的申请人是来自于企业。高校和研究所的相关申请量共计约两成。
▲全球AI专利申请类型分布
人工智能专利申请量前十的机构集中在日本、中国、韩国和美国。其中，日本的佳能是一家致力于图像、光学和办公自动化产品的公司，该公司的绝大多数专利都与成像有关，申请量最高的人工智能功能应用类别是计算机视觉。美国IBM公司的专利申请很多都与IBM的自然语言处理和机器学习技术有关。中国的国家电网的专利申请多与电网控制、配电利用网络、风电场、绿色能源等领域的人工智能开发有关。
▲全球AI专利申请人排名TOP10
2、中国AI专利分析
过去十年，中国人工智能领域的专利申请量389571，约占全球申请量的74.7%。总体上，国内的人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势，并且在2015年后增长速度明显加快，如下图所示。
▲中国人工智能专利申请量年度趋势
中国各省市AI专利申请数量的分布情况如下图所示。从图中可以看出，广东省的AI专利申请量以72737位居第一，比排名第二的北京市（50906）多出42.8%，具有突出优势。前十名的省份主要分布在东部、中部、西部等地区，分布较为均衡，但是以东部省市居多，江浙沪三省市均位居前五名。这与这些地区的经济水平、发展程度、科研投入及知识产权保护等因素密切相关。
▲全国AI专利申请量TOP10省份
中国AI专利申请数量排名前十的机构如下图所示，包括5家企业和5所高校，主要分布在广东、北京、浙江和四川。目前中国在AI专利领域的创新主要还是依靠高科技互联网企业和高校科研机构等方面的共同努力。国家电网专利申请量最多，其次是腾讯科技，体现出这两家企业在AI领域的创新能力比较突出，对相关技术领域的引领作用较强。
▲中国AI专利申请量TOP10机构
04.
未来机遇与挑战
1、未来发展机遇
目前，全球已有美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、加拿大等10余个国家和地区纷纷发布了人工智能相关国家发展战略或政策规划，用于支持AI未来发展。这些国家几乎都将人工智能视为引领未来、重塑传统行业结构的前沿性、战略性技术，积极推动人工智能发展及应用，注重人工智能人才队伍培养。这是AI未来发展的重要历史机遇。
美国：指定AI研究为政府优先事项并调入更多支持资金和资源。美国高度重视人工智能全面发展，包括立法、研发投资、人才培养等多个方面纷纷给予支持。2016年，美国国家科学技术委员会（NSTC）发布《国家人工智能研发战略计划》全面布局人工智能发展。与此同时，美国总统办公室发布报告《为未来人工智能做好准备》，以应对人工智能带来的潜在风险，以及《人工智能、自动化与经济报告》，强调人工智能驱动的自动化对经济发展的影响。
2018年，美国白宫首次将人工智能指定为政府研发的优先事项，并且成立人工智能特别委员会，旨在协调联邦政府各机构之间人工智能研发优先事项，并向白宫提出行动建议，以确保美国人工智能技术的领导地位。美国国防部高级研究项目局宣布投资20亿美元开发下一代人工智能技术。美国国会两院讨论包括《人工智能未来法案》《人工智能就业法案》和《国家安全委员会人工智能法案》等法案。五角大楼成立了“联合人工智能中心”，确保国防部对人工智能相关数据信息的高效利用。
2019年，美国白宫科学和技术政策办公室（OSTP）发布了由总统特朗普签署的《美国人工智能倡议》，将人工智能的重要性上升到美国经济安全和国家安全的层面，要求调配更多联邦资金和资源转向人工智能研究，并呼吁美国主导国际人工智能标准的制定，开展人工智能时代美国劳动力培养的研究。白宫还对《国家人工智能研发战略计划》进行了更新，确定了联邦投资于人工智能研发的优先事项。
美国防部网站公布《2018年国防部人工智能战略摘要——利用人工智能促进安全与繁荣》，并成立联合人工智能中心（JAIC），旨在加快人工智能快速赋能关键作战任务，统筹协调人工智能研发项目，积极维持美国在AI方面的战略地位。同年，国防授权法案批准设立人工智能国家安全委员会，该委员会旨在全面审查、分析人工智能技术及系统；商务部成立白宫劳动力委员会，以帮助美国储备人工智能等新兴科技发展所需的人才；国家科学基金会持续资助人工智能基础研究领域。
欧盟：重视并推动AI发展中的伦理和安全理念。欧盟在人工智能发展战略中坚持推行以人为本的理念，在2018年发布了《欧盟人工智能战略》，推动欧盟人工智能领域的技术研发、道德规范制定以及投资规划，并计划在2020年底至少投入200亿欧元。随后，欧盟宣布在“地平线2020”研究与创新项目中对人工智能研发投入15亿欧元的专项资金，将资助创建欧洲人工智能生态系统的支撑平台。
欧盟专门设立了高级别人工智能专家组（AIHLEG），就人工智能的投资和政策制定提出建议，为人工智能的道德发展制定指导方针。该专家组制定了《可信赖的人工智能道德准则草案》，提出实现可信赖人工智能的道德准则和具体要求，包括数据保护和数据透明度等问题。该草案是欧盟为增加政府和私营部门人工智能领域合作的提出的三大战略之一，三大战略包括：增加政府和私营部门对人工智能的投资、为人工智能可能引发的社会和经济变革做好准备、建立适当的人工智能道德和法律框架。
此外，欧盟成员国还于2018年签署了《人工智能合作宣言》，就人工智能可能引发的社会、经济、伦理道德和法律等重要问题开展合作，确保欧洲在人工智能研发和应用上具有强大竞争力。随后，又发布《促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划》，提出设计伦理和设计安全两大关键原则，旨在使欧盟成为发展前沿、符合道德伦理、安全的人工智能技术的世界领先地区，强调将通过以人为本的方式促进人工智能技术发展。
2019年，欧盟启动了AIFOREU项目，建立人工智能需求平台、开放协作平台，整合汇聚21个成员国79家研发机构、中小企业和大型企业的数据、计算、算法和工具等人工智能资源，提供统一开放服务。此外还发布了《人工智能伦理准则》，以提升人们对人工智能产业的信任。
英国：不断加大政策、资金、人才和国际合作方面的布局力度。英国政府在2017年发布的《产业战略：建设适应未来的英国》中，确立了人工智能发展的四个优先领域：将英国建设为全球AI与数据创新中心；支持各行业利用AI和数据分析技术；在数据和人工智能的安全等方面保持世界领先；培养公民工作技能。随后，发布了《在英国发展人工智能》，建议建立人工智能和数据科学的艾伦·图灵研究所，旨在与其他公共研究机构建立合作，统筹协调针对人工智能研究的计算能力。
2018年，英国政府发布《产业战略：人工智能领域行动》，这是英国政府和产业界做出的首份发展人工智能的承诺，将采取切实行动推进人工智能发展，促进英国人工智能和数字驱动的经济蓬勃发展。英国政府在《人工智能领域行动》等多个人工智能方面的政策文件中，提出政府提高研发经费投入，优先支持关键领域的创新等措施。
这些举措包括：未来10年，英国政府将研发经费（包括人工智能技术）占GDP的比例提高到2.4%；2021年研发投资将达125亿英镑；从“产业战略挑战基金”中拨款9300万英镑，用于机器人与AI技术研发等。英国政府也积极推出针对初创企业的激励政策。
近年来，英国政府不断加大政策、资金、人才、国际合作等方面的布局力度。在政策方面，据英国政府2018年推出的《工业战略：人工智能产业政策》报告显示，过去3年英国发布了包括人工智能产业在内的工业战略白皮书、人工智能产业政策等各项措施，并成立了人工智能发展委员会、数据伦理与创新中心、人工智能发展办公室及工业战略挑战基金等相关机构，以推动人工智能的发展。在资金方面，英国规划制定了金额超9亿英磅（约78.7亿元人民币）的一揽子人工智能产业扶持计划，还将投资谷歌、亚马逊、“人工智能元素”（ElementAI）以及“慧与科技”（HPE）等一系列跨国科技公司。
2019年2月，英国政府宣布投资1300万英镑（约1.13亿元人民币）支持40个人工智能及数据分析项目，旨在提升生产力，改善英国的专业服务。在人才方面，自2017年起，英国计划将在4年内培育8000名计算机科学教师；未来7年，通过培训让5000名学生具备多样化的数字技术；支持新增450个与人工智能相关的博士点；加大包括人工智能人才在内的海外特殊人才引进力度，每年增加1000名至2000名人才引进。
在国际合作方面，2018年7月，英国与法国签订五年协议，在人工智能等数字产业领域加强双方高端科研中心的合作；2019年1月，英国决定与日本在机器人、数据等领域加强深度合作。
德国：用AI+工业4.0打造“人工智能德国造”品牌。德国政府早在2013年提出的“工业4.0”战略中，就已经涵盖了人工智能。2018年，德国联邦政府颁布了《高科技战略2025》，提出“推进人工智能应用，使德国成为人工智能领域世界领先的研究、开发和应用地点之一”，还明确提出建立人工智能竞争力中心、制定人工智能战略、组建数据伦理委员会、建立德法人工智能中心等。
在《联邦政府人工智能战略》中制定三大战略目标，以及包括研究、技术转化、创业、人才、标准、制度框架和国际合作在内的12个行动领域，旨在打造“人工智能德国造”品牌。在资金投入方面，德国政府宣布将首先投入5亿欧元用于2019年及之后几年的人工智能发展，并将在2025年底累计投入30亿欧元。德国经济和能源部在2019年发布的《国家工业战略2030》（草案）中，也多次强调人工智能的重要性。
2020年1月15日，德国柏林工业大学宣布成立新的人工智能研究所，进一步开展人工智能科研和人才培养。德国联邦政府将在人工智能战略框架内对该研究所追加预算，预计到2022年时，研究所将获得3200万欧元财政支持。柏林市政府也将为研究所新增人工智能岗位。
日本：主张构建有效且安全应用的“AI-Ready社会”。日本政府积极发布国家层面的人工智能战略、产业化路线图。2016年成立了人工智能技术战略委员会，作为人工智能国家层面的综合管理机构，以制定人工智能研究和发展目标以及人工智能产业化路线图，负责推动总务省、文部省、经产省以及下属研究机构间的协作，进行人工智能技术研发。该委员会有11名成员，分别来自学术界、产业界和政府。
2017年，日本发布《人工智能技术战略》，确定了在人工智能技术和成果商业化方面，政府、产业界和学术界合作的行动目标。2018年，日本发布《综合创新战略》提出要培养人工智能领域技术人才，确保在2025年之前每年培养和录用几十万名IT人才。此外，还发布了《集成创新战略》，将人工智能指定为重点发展领域之一，提出要加大其发展力度，同时强调要加强人工智能领域人才培养。
2018年12月27日，日本内阁府发布《以人类为中心的人工智能社会原则》推进人工智能发展，从宏观和伦理角度表明了日本政府的态度，主张在推进人工智能技术研发时，综合考虑其对人类、社会系统、产业构造、创新系统、政府等带来的影响，构建能够使人工智能有效且安全应用的“AI-Ready社会”，于2019年3月正式公布。
此原则是将人工智能(ArtificialIntelligence,AI)视为未来的关键科技，但在研发应用上，须以联合国的持续发展目标(SustainableDevelopmentGoals,SDGs)为基础，以落实日本“超智能社会”(Society5.0)为准则，其基本理念是Dignity、Diversity&Inclusion及Sustainability，并且建构“尊重人类尊严”、“不同背景的大众皆能追求幸福”及“持续性”的社会。
韩国：提升领域竞争力发展成为“AI强国”。韩国政府于2019年12月17日公布“人工智能（AI）国家战略”，以推动人工智能产业发展。该战略旨在推动韩国从“IT强国”发展为“AI强国”，计划在2030年将韩国在人工智能领域的竞争力提升至世界前列。
并且，提出构建引领世界的人工智能生态系统、成为人工智能应用领先的国家、实现以人为本的人工智能技术。在人工智能生态系统构建和技术研发领域，韩国政府将争取至2021年全面开放公共数据，到2024年建立光州人工智能园区，到2029年为新一代存算一体人工智能芯片研发投入约1万亿韩元。
其他国家：
加拿大在2017年宣布了泛加拿大人工智能战略，承诺提供1.25亿加元的加拿大人工智能研究与开发。这一战略旨在增加加拿大的AI和毕业生人数。在埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多建立科学卓越中心。建立加拿大在AI经济、伦理、政策和法律研究方面的全球思想领导地位。
法国于2018年3月发布AI战略，将投入1.5亿欧元把法国打造成AI研究、训练和行业的全球领导者。该计划由四个部分组成，一是宣布国家人工智能计划，将在法国各地建立一个由四五个研究机构组成的网络；二是将制定一项开放数据政策，推动人工智能在医疗等领域应用；三是政府将创建一个监管和金融框架，以支持国内“人工智能冠军企业”的发展；四是政府将制定道德规范。
印度在2018年6月发布《人工智能国家战略》，探求如何利用人工智能来促进经济增长和提升社会包容性，寻求一个适用于发展中国家的AI战略部署。该战略旨在提高印度人的工作技能，投资于能够最大限度地提高经济增长和社会影响的研究和部门，以及将印度制造的人工智能解决方案推广到其他发展中国家。
以色列于2019年11月发布了国家级人工智能计划，提出以色列要成为人工智能的世界五大国之一。并且政府以五年为一期，每年投资10至20亿新谢克尔（约2.89亿至5.8亿美元）开发人工智能技术，总共投资100亿新谢克尔（约28.93亿美元）于人工智能领域。
西班牙于2019年3月发布《西班牙人工智能研究、发展与创新战略》，认为最优先事项是建立一个有效的机制，以保障人工智能的研究、发展、创新，并评估人工智能对人类社会的影响。
中国AI发展支持政策：党和国家高度重视AI发展，从产业发展、教育等各个方面支持人工智能的发展。习近平总书记也曾多次强调用人工智能开辟社会治理新格局、人工智能为高质量发展赋能。早在2015年，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》就提出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、机器人等领域推广应用的目标。近年来发布了一系列的支持人工智能发展政策，如下图所示。
▲中国人工智能发展重要支持政策
进入2020年，国家大力推进并强调要加快5G网络、人工智能、数据中心等新型基础设施建设进度。人工智能技术被视为新一轮产业变革的核心驱动力量。此外，教育部、国家发展改革委、财政部联合发布了《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，提出要构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式。7月，国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（国标委联〔2020〕35号），以加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定，促进产业健康可持续发展。
2、人工智能未来技术研究方向
人工智能经历几波浪潮之后，在过去十年中基本实现了感知能力，但却无法做到推理、可解释等认知能力，因此在下一波人工智能浪潮兴起时，将主要会去实现具有推理、可解释性、认知的人工智能。2015年，张钹院士提出第三代人工智能体系的雏形。2017年，DARPA发起XAI项目，核心思想是从可解释的机器学习系统、人机交互技术以及可解释的心理学理论三个方面，全面开展可解释性AI系统的研究。2018年底，第三代人工智能的理论框架体系正式公开提出，核心思想为：
（1）建立可解释、鲁棒性的人工智能理论和方法；
（2）发展安全、可靠、可信及可扩展的人工智能技术；
（3）推动人工智能创新应用。
其中具体实施的路线包括：
（1）与脑科学融合，发展脑启发的人工智能理论；
（2）探索数据与知识融合的人工智能理论与方法。虽然还没有明确第三代人工智能是什么，但是其趋势是清晰的。
Gartner2020年人工智能技术成熟度曲线图显示，如下图所示。2020年人工智能技术成熟度曲线共有30项技术出现，其中有17项技术需要2到5年才能达到成熟期，有8项技术需要5到10年才能达到成熟期。出现的这些技术基本处于创新萌芽期、期望膨胀的顶峰期和泡沫低谷期，而“稳步爬升的光明期”和“实质生产的高峰期”出现的技术寥寥无几，仅有InsightEngines（洞察引擎）和GPUAccelerators（GPU加速器）。
▲Gartner2020年人工智能技术成熟度曲线图
通过对2020年人工智能技术成熟度曲线分析，并结合人工智能的发展现状，本报告认为人工智能下一个十年重点发展的方向包括：强化学习（ReinforementLearning）、神经形态硬件（NeuromorphicHardware）、知识图谱（KnowledgeGraphics）、智能机器人（SmartRobotics）、可解释性AI（ExplainableAI）、数字伦理（DigitalEthics）、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）等技术处于期望膨胀期，表明人们对AI最大的期待，达到稳定期需要5-10年，是AI未来十年重点发展方向。
（1）强化学习（ReinforementLearning。）。强化学习用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习不受标注数据和先验知识所限制，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。由于智能体和环境的交互方式与人类和环境的交互方式类似，强化学习可以认为是一套通用的学习框架，可用来解决通用人工智能的问题。
（2）神经形态硬件（NeuromorphicHardware。）。神经形态硬件旨在用与传统硬件完全不同的方式处理信息，通过模仿人脑构造来大幅提高计算机的思维能力与反应能力。采用多进制信号来模拟生物神经元的功能，可将负责数据存储和数据处理的元件整合到同一个互联模块当中。从这一意义上说，这一系统与组成人脑的数十亿计的、相互连接的神经元颇为相仿。神经形态硬件能够大幅提升数据处理能力和机器学习能力，能耗和体积却要小得多，为人工智能的未来发展提供强大的算力支撑。
（3）知识图谱（KnowledgeGraphics。）。要实现真正的类人智能，机器还需要掌握大量的常识性知识，以人的思维模式和知识结构来进行语言理解、视觉场景解析和决策分析。知识图谱将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力，被认为是从感知智能通往认知智能的重要基石。
从感知到认知的跨越过程中，构建大规模高质量知识图谱是一个重要环节，当人工智能可以通过更结构化的表示理解人类知识，并进行互联，才有可能让机器真正实现推理、联想等认知功能。清华大学唐杰教授在知识图谱的基础上提出的“认知图谱=知识图谱+认知推理+逻辑表达”，为人工智能未来十年的发展提供了研究方向。
（4）、智能机器人（IntelligentRobot）。智能机器人需要具备三个基本要素：感觉要素、思考要素和反应要素。感觉要素是利用传感器感受内部和外部信息，如视觉、听觉、触觉等；思考要素是根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作；反应要素是对外界做出反应性动作。
智能机器人的关键技术包括多传感器信息融合、导航与定位、路径规划、智能控制等。由于社会发展的需求和机器人应用行业的扩大，机器人可以具备的智能水平并未达到极限，影响因素包括硬件设施的计算速度不够、传感器的种类不足，以及缺乏机器人的思考行为程序难以编制等。
（5）、可解释人工智能（ExplainableAI）。虽然深度学习算法在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域取得令人印象深刻的性能，但是它们在透明度和可解释性方面仍存在局限性。深度学习的不可解释性已经成为计算机领域顶级会议（如NIPS）火药味十足的讨论话题。一些方法尝试将黑盒的神经网络模型和符号推理结合了起来，通过引入逻辑规则增加可解释性。
此外，符号化的知识图谱具有形象直观的特性，为弥补神经网络在解释性方面的缺陷提供了可能。利用知识图谱解释深度学习和高层次决策模型，是当前值得研究的科学问题，可以为可解释的AI提供全新视角的机遇。张钹院士指出当前人工智能的最大问题是不可解释和不可理解，并提倡建立具有可解释性的第三代人工智能理论体系。
（6）、数字伦理（DigitalEthics。）。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能已上升为国家战略，人工智能将会在未来几十年对人类社会产生巨大的影响，带来不可逆转的改变。人工智能的发展面临诸多现实的伦理和法律问题，如网络安全、个人隐私、数据权益和公平公正等。
为了让人工智能技术更好地服务于经济社会发展和人民美好生活，不仅要发挥好人工智能的“头雁”效应，也要加强人工智能相关法律、伦理、社会问题等方面的研究。数字伦理将是未来智能社会的发展基石，只有建立完善的人工智能伦理规范，处理好机器与人的新关系，我们才能更多地获得人工智能红利，让技术造福人类。
（7）、自然语言处理（NatureLanguageProcessing）。深度学习在自然语言处理取得了巨大突破，它能够高效学习多粒度语言单元间复杂语义关联。但是仅仅依靠深度学习并不能完成对自然语言的深度理解。对自然语言的深度理解需要从字面意义到言外之意的跃迁，这需要引入复杂知识的支持。
丰富的语言知识能够提升模型的可解释性，可覆盖长尾低频语言单位的知识规则能够提升模型的可扩展性，而异质多样的知识与推理体系能够提升模型鲁棒性。因此有必要研究知识指导的自然语言处理技术，揭示自然语言处理和知识产生及表达的机理，建立知识获取与语言处理双向驱动的方法体系，实现真正的语言与知识智能理解。
3、面临的问题
随着人工智能的快速发展和应用，人们越来越重视随之而来的安全和伦理问题。AI发展面临着诸多安全和伦理方面的挑战。安全挑战主要包括三个方面：一是人工智能可以替代体力劳动和脑力劳动，相应的岗位替代作用影响着人类就业安全；二是建立在大数据和深度学习基础上的人工智能技术，需要海量数据来学习训练算法，带来了数据盗用、信息泄露和个人侵害的风险。
许多个人信息如果被非法利用，将会构成对隐私权的侵犯。三是人工智能具有强大的数据收集、分析以及信息生成能力，可以生成和仿造很多东西，甚至包括人类自身。随之而生的虚假信息、欺诈信息不仅会侵蚀社会的诚信体系，还会对国家的政治安全、经济安全和社会稳定带来负面影响。
人工智能发展面临的伦理挑战主要来自以下方面。一是人们对智能化的过度依赖。人工智能发展带来的简易、便捷的智能化工作和生活方式的同时，严重挤占了人们用于休息的自由时间、用于劳动的工作时间和用于个人全面发展的时间，由此催生了许多人的懒惰和对智能产品的过度依赖；同时，个性化新闻推荐或者自动生成的新闻，真假难辨的广告和宣传给人们封闭在“信息茧房”里。甚至逐渐失去了独立自由决策的能力，成为数据和算法的奴隶。
二是情感计算技术和类脑智能技术的创新融合发展，可能扰乱人们对于身份和能动性的认知。人类大脑与机器智能直接连接，会绕过大脑和身体正常的感觉运动功能；增强型神经技术的应用也可能改变人的体能和心智。这是对人类社会的道德社会规范和法律责任的挑战。
三是智能算法歧视将带来的偏见。人工智能以大数据和深度学习为基础，数据、算法以及人为因素会导致计算结果的偏见和非中立性，比如性别歧视、种族歧视以及“有色眼镜”效应。数据和算法导致的歧视往往具有更大的隐蔽性，更难以发现和消除。例如，微软在Twitter上上线的聊天机器人Tay在与网民互动过程中，由于大量恶意数据的输入，成为集性别歧视、种族歧视等于一身的“流氓”，它不但辱骂用户，还发表了种族主义评论和煽动性的政治宣言。
四是人工智能对人类造成的威胁和伤害。智能武器是可自动寻找、识别、跟踪和摧毁目标的现代高技术兵器，包括精确制导武器、智能反导系统、无人驾驶飞机、无人驾驶坦克、无人驾驶潜艇、无人操作火炮、智能地雷、智能鱼雷和自主多用途智能作战机器人等，它将成为未来战场主力军，信息处理和计算能力成为战争胜负的决定因素。人工智能武器是继火药和核武器之后战争领域的第三次革命。人工智能如果被赋予伤害、破坏或欺骗人类的自主能力，将是人类的灾难，后果难以想象。
面对人工智能带来的安全和伦理问题，受到越来越多各方关注和应对。2020年，美国国防部下属的国防创新委员会推出了《人工智能伦理道德标准》，公布了人工智能五大伦理原则，即负责、公平、可追踪、可靠和可控。无论作战还是非作战人工智能系统，均须遵守上述原则，否则美国防部将不予部署。牛津大学成立了人工智能伦理研究所（InstituteforEthicsinAI），并委任了由7位哲学家组成的首个学术研究团队。中国人工智能学会伦理专业委员会也正着手进行中国人工智能伦理规范研究。
科技是未来竞争的制高点。虽然科技无国界，但是科技公司有国界。当前世界各国对人工智能技术发展都不遗余力地投入和支持，同时，还使用不同方法保护自己的科技成果，封锁前沿技术和“卡脖子”技术外流路径，这将在一定程度上限制人工智能技术创新要素的自由流动。
从全球范围来看，中国和美国人工智能领域科研论文和专利产出数量最多的两个国家。但是近年来，中美两国在人工智能技术领域的贸易关系则存在摩擦。2018年11月19日美国商务部工业安全署（BIS）出台了一份针对关键新兴技术和相关产品的出口管制框架，其中在人工智能领域包括神经网络和深度学习、进化和遗传计算、强化学习、计算机视觉、专家系统、语音和音频处理、自然语言处理、规划、AI芯片组、AI云技术、音频和视频操作技术共计11项技术。
2019年10月7日，美国BIS部门把8家计算机视觉领域的中国科技企业加入“实体清单”。清单中的实体须在有许可证的情况下才可购买美国技术与产品，但美政府有权拒绝许可申请。
在字节跳动TikTok公司出售在美业务的谈判过程中，2020年8月28日，》中国商务部、科技部调整发布了最新版的《中国禁止出口限制出口技术目录》（商务部科技部公告2020年第38号）。在最新目录中，语音合成、人工智能交互界面、语音评测、基于数据分析的个性化信息推送服务、无人机、量子密码等技术均被列入“限制出口”名单。
根据《中华人民共和国技术进出口管理条例》，凡是涉及向境外转移技术，无论是采用贸易还是投资或是其他方式，均要严格遵守《中华人民共和国技术进出口管理条例》的规定，其中限制类技术出口必须到省级商务主管部门申请技术出口许可，获得批准后方可对外进行实质性谈判，签订技术出口合同。
在大型跨国公司的收购过程中，相关国家政府批准出售是交易宣告成功的必要条件。对于字节跳动出售TikTok业务来说，有可能出现其中一个国家政府出面阻止交易的情况。
根据人工智能技术关键词获取中美两国的论文数据，生成中国和美国在不同领域的研究成果对比图，如下图所示。分析发现，在被限制出口的计算及服务业技术中，中国在以人脸识别为代表的计算机视觉、语音识别与自然语言处理（特别是中文）上有着较美国领先的优势，主要体现在高水平论文发表量、专利申请量两方面。
▲中国和美国2011-2020年在三个AI子领域的高水平论文量和专利申请量对比图
在语音识别、图像识别、自然语言处理技术上，中国国内市场提供了稳定庞大的用户与数据供应，以及政策支持为产业发展带来的所需资源和资本聚集，这些本土化优势，对于外国企业来说是不可复制的。
中国目前在计算机视觉领域的领先企业以SenseTime，Face++，YITU和海康威视为代表，技术优势主要体现在人脸识别，在2017年中国在这一领域获得的专利数量大约是美国公司的6倍，其应用场景多为安全监控系统。相比而言，由于隐私政策，欧美的人脸识别技术难以发展实行，例如2020年8月12日英国法院裁决警察部门使用自动面部识别（AFR）违反了数据保护和平等法以及隐私权。
在语音识别领域，中国企业表现较优秀，特别是在中文识别和处理上。科大讯飞iFlytek、依图科技YITU、百度、腾讯、阿里巴巴等企业依靠中国庞大的中文用户，能获得远超美国能获得的中文语音数据库，这使得其语音识别AI有更好的语音识别学习条件。例如，腾讯可从其月活超10亿的微信用户那里获得中文语音数据。这一点是中国企业在中文语音识别技术上不可复制的优势。
在自然语言处理领域，百度的能力被认为超过微软和谷歌。受Google的BERT启发，百度的自然语言处理模型ERNIE最初是为理解汉语而开发的，但是它也能够更好地理解英语。
Google的模型在学习时会在每个序列中隐藏15％的单词，然后尝试根据上下文进行预测。基于类似的方法，百度团队通过让其AI模型预测文章中一串被隐藏的汉字，来学习文字组合的联系。不同于被微软和谷歌使用的英文，中文的特性要求ERNIE模型必须能够理解汉字组合后的出现的内在含义。结果显示，其在GLUE得分为第一名90.1，超过微软和谷歌的模型得分。
▲中国和美国2011-2020年在三个AI子领域专利公开趋势
研究发现，中国在人工智能和机器学习技术领域发展迅速，相关领域中在国学者的论文发表量在2008年前后已经赶超美国。
值得注意的是，中国杰出学者的国际合作对象国家不均衡，呈现出美国“一家独大”局面。以合发论文为产出指标看中国杰出学者开展国际合作的情况，中国杰出学者与美国合作紧密度最高，人数占比约62.3%，其次是英国（14.7%）、德国（13.7%）、澳大利亚（9.5%）和新加坡（9.2%）。随着贸易战的不断升级蔓延，中美关系日益复杂，正常的科技与学术交流受阻，容易对我国的相关技术领域发展与人才培养造成不利影响。
在严峻的国际大环境下，未来人工智能技术自由交流发展将无疑受到影响。考虑到数据安全等多种因素，未来的基于数据分析的个性化信息推送服务技术，对外技术支持与技术服务出口都将受到限制。
智东西认为，每一次的经济大发展都与科技的突破紧密相关，近些年世界经济很大程度上都是由信息产业的发展带动起来。现在，人工智能技术的逐渐成熟，下游应用不断拓展等种种迹象表明科技正迎来新的爆发期，全球科技竞赛也将再次掀起高潮。中国想要在这轮科技革新中占得先机，就需要加强技术预判，找准方向，提早部署，特别是在一些基础性、突破性的领域精准布局。
原标题：《清华大学：人工智能十年发展总结，中国进步神速，专利占全球七成【附下载】|智东西内参》
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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
[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.
[2]Russell,StuartJ.ArtificialIntelligence:AModernApproach[J].人民邮电出版社,2002.
[3]GabbayDM,HoggerCJ,RobinsonJA,etal.Handbookoflogicinartificialintelligenceandlogicprogramming.Vol.1:Logicalfoundations.,1995.
[4]胡宝洁,赵忠文,曾峦,张永继.图灵机和图灵测试[J].电脑知识与技术：学术版,2006(8):2.
[5]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017,12(6):3.
[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019
索引号：000000-02-2019-109526
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发布日期：2019-05-2900:00
名称：《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019-2023年）》政策解读
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《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019-2023年）》政策解读信息来源：深圳市工业和信息化局信息提供日期：2019-05-29【字体：大中小】一、起草背景当前，新一代人工智能正在世界范围内蓬勃兴起，推动着经济社会从数字化、网络化向智能化加速跃升，人工智能领域迎来了新一轮发展热潮，已成为经济发展新引擎和国际竞争新焦点。党和国家已将新一代人工智能作为“引领未来的战略性技术”，从国家战略层面进行整体推进。当前，深圳的人工智能产业已具雏形，智能化应用场景丰富多样，终端消费品供给旺盛，拥有一定的软硬件发展基础和强大的产业发展潜力。应用场景层面，人工智能在娱乐、家居、安防医疗、自动驾驶等领域正进行迅速突破。软硬件发展基础方面，深圳在计算机视觉领域具有一定优势，在算法、芯片、传感器等领域具有较好的基础，在无人机、服务机器人、智能医疗、自动驾驶等领域涌现出一批优势企业。但也应该看到，深圳人工智能领域生态圈尚不完善，产业发展还面临系列瓶颈，应用场景发展不均衡。为落实市政府的工作部署，发挥深圳电子信息产业优势，强化人工智能对于实体经济、民生服务、城市运营和政府管理的支撑与促进作用，坚持市场引领、创新驱动、重点突破、全面发展，着力构建全国领先的人工智能技术创新体系，推动新一代人工智能与实体经济的深度融合，市政府有关部门共同研究起草《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019-2023年）》。二、《行动计划》基本情况（一）编制过程一是全面梳理政策。深入学习、研究国务院《新一代人工智能发展规划》、工业和信息化部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年》、《广东省新一代人工智能发展规划》、《广东省新一代人工智能创新发展行动计划（2018-2020年）等文件，并与北京、上海、浙江、安徽、贵州和江苏等地人工智能政策比较分析，结合我市人工智能发展情况及相关工作实际需求，确定重点发展领域、方向。二是广泛收集意见。通过召开专题座谈会、走访调研等形式，广泛听取我市人工智能领域的企业、高校、科研机构、行业协会等各类创新主体的意见。市发展改革委、科技创新委、市工业和信息化局多次邀请市内人工智能领域的重点企业、院校和行业协会召开专题座谈，听取推动人工智能领域创新中心建设的意见和建议。在听取各方意见和建议的基础上，形成推动我市新一代人工智能发展行动计划的草案。三是进一步修改完善。2018年11月28日，王立新副市长主持召开了研究市科技创新委《深圳市促进人工智能发展行动计划》专题会议。会后原市经贸信息委研究、汇总了市科技创新委、发展改革委的前期成果，收集、采纳各有关单位意见，形成了《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019-2025年）》并提请市政府审议。2018年12月21日，学峰、立新副市长主持专题会议研究了行动计划。会后，按领导要求，原市经贸信息委会同相关部门对行动计划作了进一步完善，形成了《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019-2023年）（送审稿）》（以下简称《行动计划》）。三、《行动计划》的主要内容《行动计划》共分为四章，主要包括了深圳市人工智能发展的指导思想、发展目标、主要任务以及保障措施等内容。（一）指导思想《行动计划》明确了发展新一代人工智能的指导思想，即以大力突破核心关键技术为路径，以构建开放共享平台为支撑，以加快部署人工智能场景和应用为先导，以培育智能经济体系为主攻方向，夯实人工智能算法、芯片等核心基础环节，发展智能家居、图像识别等人工智能产品，推动人工智能特色应用示范，促进技术攻关、产品应用和产业培育“三位一体”发展，将深圳发展成为我国人工智能技术创新策源地和全球领先的人工智能产业高地。（二）发展目标《行动计划》确立了深圳市发展人工智能的两个阶段的总体目标。到2020年，我市人工智能产业规模、技术创新能力和应用示范均处于国内领先水平，部分领域关键核心技术取得突破，一批具有地域特色的开放创新平台成为行业标杆，人工智能成为助推我市产业创新发展的重要引擎，形成新的经济增长点，人工智能产业综合竞争力位居全国前列到2023年，我市人工智能基础理论取得突破，部分技术与应用研究达到世界先进水平，开放创新平台成为引领人工智能发展的标杆，有力支撑粤港澳建设国家科技产业创新中心，成为国际一流的人工智能应用先导区。人工智能创新体系初步建立，人工智能新产业、新业态、新模式不断涌现。（三）主要任务《行动计划》通过进一步强化优势、补齐短板，全方位提升人工智能领域的创新能力、服务能力，为经济社会发展提供有力支撑，提出主要任务如下：一是强化前沿基础研究，推进核心关键技术攻关。建设人工智能制造业创新中心及一批创新载体，前瞻性布局人工智能的基础理论和关键技术重点攻关领域，提升产业引领和技术支撑能力。二是推动智能产品创新，培育梯次发展产业集群。支持智能芯片、传感器、机器人、无人机、智能网联汽车等关键零/部件、产品的研发与产业化，培育一批行业领军企业，打造有国际竞争力的人工智能新兴产业集群。三是拓展智能应用场景，深化实体经济融合发展。推进人工智能在产业经济、民生生活、智慧城市等领域的融合应用，结合智慧深圳建设需求，搭建一系列智慧城市运行及智能产业融合的应用场景，打造国际领先的融合应用先锋区。四是完善创新基础设施，构建公共服务支撑平台。依托人工智能领域领军企业、科研机构及高等院校等主体建设一批人工智能基础创新平台及公共服务平台，形成统一完备的支撑服务力量。五是聚集培育高端人才，打造人工智能人才高地。加快引进人工智能领域高端人才团队，推进高校和科研机构布局人工智能学科，形成梯次完备的人工智能学科人才培养体系，全面增强人才对于产业发展的关键支撑作用。六是充分研究风险挑战，前瞻构建伦理法规标准。研究制定数据公开、数据安全、数据资产保护和个人隐私保护的地方性法规，推进人工智能行业相关标准的制定和完善，建立人工智能安全监管和评估体系。七是优化产业空间布局，营造人工智能创新生态。发挥各区资源禀赋和比较优势，打造“总部基地+研发孵化+高端制造”的“一轴两廊多节点”的空间格局，建设人工智能特色产业园，引导产业因地制宜、特色集聚、区域协同发展。（四）保障措施《行动计划》从四个方面提出保障措施。一是加强部门间的组织协调，建立市区联动机制，加强与人工智能领域各类创新主体的联系和互动，形成合力。二是加大资金支持，市级战略新新兴产业发展、科技研发、海外高层次人才、高新技术重大项目等专项资金，以及各类产业基金向人工智能领域倾斜，引导社会资本支持人工智能领域的发展。三是强化产业跟踪，积极开展对计划目标的跟踪监测，关注人工智能领域发展动态，适时调整发展重点。四是完善法治环境，推动制定伦理规范、安全管理法规，加强知识产权保护，保障和规范人工智能产业发展。建立公开透明的人工智能监管体系，促进人工智能行业和企业自律。