人工智能的发展现状与未来展望
作者：张达衢 摘自中国论文网 原文地址：http://www.xzbu.com/4/view-8299582.htm
【关键词】人工智能；发展现状；未来展望 【中图分类号】TP18【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2017）04-0107-02
1引言 2016年年初，韩国围棋国手李在石与围棋程序AlphaGo对弈中首战失利，再一次将人工智能拉入了公众的视野，使其成为2016年度话题度最高的科技之一。不可否认，近些年来人工智能发展迅速，很多人工智能产品已经开始进入人们的家中，如扫地机器人、智能保姆等，虽然它们还没有美国大片《终结者》中所描述得那么先进，但从前遥不可及的人工智能概念正在一步步变为现实却是不争的事实。人工智能的现状如何，它又将如何发展，都是学界较为关注的课题。 2人工智能综述 2.1人工智能的概念 人工智能即AI，其英文全称为ArtificialIntelligence。人工智能的概念要从人工和智能两方面来了解，所谓人工就是指人工智能脱胎于人类的文明，是人类智慧的产物；而智能则是指具有人工智能的计算机或其他�子设备可以模拟人类的智能行为和思维方式，人工智能是计算机科学的一个分支，它的近期主要目
《人工智能技术在网络安全方向的应用》学习笔记
人工智能技术在网络安全方向的应用摘要：网络安全态势感知模型由态势要素提取、态势理解和态势预测组成，安全态势预测是整个安全态势感知模型中最高层次的技术，对网络安全的防御有着重要的作用。该技术与实现人工智能的基础条件相吻合，通过不同种类的安全设备、网络设备以及他们的运行日志，积累了大量的数据可供机器深度学习，对构建好的安全模型进行模拟训练，依靠分布式计算的强大数据处理能力,及时判别当前安全态势,提供在线处置方案并予以实施。同样，人工智能技术也是网络安全态势感知与在线处置的最佳选择,没有人工智能技术的支持,网络安全态势感知很难得到飞跃性质的发展，在线处置的效果也会因处置不及时而大打折扣。
关键词：人工智能网络安全网络安全态势一，引言——当前网络安全时代背景：由于移动设备和物联网设备的几何式增长，伴随着互联网的普及和网络应用的不断深入,网络的范围从广度和深度上都有了极大的扩充，涵盖了国家、社会和个人的方方面面，网络边界也由过去的清晰发展到现在的模糊，甚至到无边界。而互联网本身的开放性、国际性和自由性在增加其使用的便捷性，导致社会和经济活动越来越多地依托在网络之上,目前人们已经习惯使用网络提供的各种服务,参与各种网络活动,如电子政务、电子商务等。但安全却成为影响网络效能的重要问题，网络的普及、应用的暴增和不同网络的交织及应用人员安全意识的薄弱，因此不法人员越来越容易利用在网络上无意识泄露的个人隐私，造成网络安全威胁形势越来越严峻。
二，网络安全的内涵和主要问题网络面临的威胁大体可分为对网络中数据信息的危害和对网络设备的危害，在这里对前者进行分析。（一）广义上网络存在的威胁网络存在的威胁主要表现在以下几个方面：（1）利用网络传播病毒：通过网络传播计算机病毒，由于其强力的传播性使其破坏性大大高于单机系统，而且用户很难防范。计算机病毒具有较强的隐蔽性,在互联网不断发展的今天,各种新型病毒层出不穷,传播速度快,破坏力强,危害大。如前几年发生的WannaCry蠕虫勒索病毒事件,严重影响社会运行的正常秩序,致使英国一些医院不一些医院不能给病人做手术,而俄罗斯一些ATM取款机也受到了该病毒的感染无法取款,造成严重的危机管理问题。（2）非授权访问：没有预先经过同意，就使用网络或计算机资源被看作非授权访问，如有意避开系统访问控制机制，对网络设备及资源进行非正常使用，或擅自扩大权限，越权访问信息。它主要有以下几种形式：假冒、身份攻击、非法用户进入网络系统进行违法操作、合法用户以未授权方式进行操作等。（3）冒充合法用户造成的信息泄漏或丢失：指核心数据在有意或无意中被泄漏，例如信息在传输中丢失或泄漏（不法分子们利用搭线窃听等方式可截获机密信息，或通过对信息流向、流量、通信频度和长度等参数的分析，推出账号密码等重要信息。）。（4）破坏数据完整性：以非法手段窃得对数据的使用权，删除、修改、插入或重发某些重要信息，以取得有益于攻击者的响应；恶意添加，修改数据，以干扰用户的正常使用。（5）拒绝服务攻击，干扰系统正常运行：它不断对网络服务系统进行干扰，改变其正常的作业流程，执行无关程序使系统响应减慢。除此之外，Internet非法内容也形成了对网络的另一大威胁。有关部门统计显示，有30%-40%的Internet访问是与工作无关的，甚至有的是去访问色情、暴力、反动等站点。在这样的情况下，Internet资源被严重浪费。对互联网来说，面对形形色色、良莠不分的网络信息，如不具备识别和过滤作用，不但会造成大量非法内容出入，占用大量信道资源，造成传输堵塞等问题，而且某些含有暴力、色情、反动消息等内容的不良网站，将极大地危害青少年的身心健康，甚至危害社会和谐稳定。（二）近年来的网络安全威胁变化近年来随着互联网技术的快速发展，网络安全威胁也发生了三大重要变化：（1）攻击动机发生改变。早期的网络攻击多出于个人的好奇心，近乎一种无目的性的行为，而近年来的网络攻击或为由资金充足、训练有素的军队发起、以支持网络战，或是由复杂的犯罪组织发动，动机极具目的性与恶意性。（2）攻击的范围扩大、速度提高。史上第一起网络攻击利用了手动发现的软件漏洞，感染了单个计算机。而如今的网络攻击则利用自动识别的漏洞，可由黑客新手打包好之后在互联网上自动传播，可影响全球的计算机、平板电脑、智能手机和其他设备，其攻击范围之大不言而喻。（3）入侵的潜在影响急剧扩大。全球设备和人员联网意味着网络攻击不仅会影响数字世界，还会通过物联网和无处不在的社交媒体平台影响到现实世界，瘫痪网络会影响正常用户的使用，使合法用户被排斥而不能进入计算机网络系统或不能得到相应的服务。因此，互联网飞速发展的新时代对安全提出了更高的要求。但要实现网络安全，需借助于特征库的及时更新，然而特征值的获取必然落后于安全事件的发生，若无法第一时间给以在线处置方案则无任何作用，而且会使特征库越来越庞大，进而导致防护检测效率越来越低下，最终基于特征库的安全事件漏报、误报越来越严重严重，形成恶性循环。所以，找到帮助网络安全突破这一瓶颈的新技术就显得越发亟待。为了解决这些问题，基于人工智能的网络安全态势感知与在线处置新技术应运而生。
三、基于人工智能的信息网络安全态势感知技术介绍（一）预测态势算法预测态势主要是指利用感知系统对当前信息的收集调查,对于所预测内容的主要有关因素进行分析,并结合一定的历史资料、预测经验模型以及科学的理论方法对未来一段时期内可能出现的安全态势变化进行预测。目前，人工智能展开的安全态势预测方法主要分为以下两种:第一是专家系统预测方法，是指一种利用人工智能模仿特定领域内的人类专家的思维来对安全态势进行预测，此种预测方法需要一个具备丰富专业知识与人类预测经验的智能专家系统，能够求解较为复杂的问题，此预测方法具有易于理解、避免过于繁复的计算、逐渐丰富自身预测经验使预测精准度不断提升等优势;第二是人工神经网络的预测方法，目前所应用的人工神经网络模型包括BP网络、RBF网络、Hopfield网络等，人工神经网络虽然在近年来与小波分析、粗糙/模糊集、灰色理论以及遗传、进化、免疫等算法工具相结合取得了比较好的应用效果,但是仍旧存在局部最优解的问题，即在面对优化问题时，由于问题过于复杂,所需考虑因素较多,难以在短时间内完成全局最优解，导致优化结果倾向于局部最优解的现象。（二）表征态势指标体系在对信息网络安全态势进行预测时，需要制定出一鯇整的指标体系，以此指标体系为基础为人工智能进行态势预判时提供参考标准，并得出合理预测结果，所以此指标体系其实是人工智能工作的依托。目前所应用的指标体系中主要包括以下三类指标:第一是基础运行指标，是表征当前网络性能、传输设备负载、物流环境的一系列指标，代表着当前企业所具备的基础设施的基本情况。第二是网络威胁指标，该指标能够直接反映出网络中所潜在或已经出现的威胁,如病毒、垃圾邮件、钓鱼网站等，同时还能反映出网络被恶意攻击的程度和次数,如攻击强度、挂马密度等指数，人工智能可依据此指标。第三是网络脆弱性指标，表征的是网络整体上漏洞和脆弱性的情况，通过检测DNS服务器、核心路由器等关键设备的健康指数为安全态势预测提供基础数据。人工智能系统可依据此三项指标的检测结果为安全态势感知提供大量数据参考，既能够使系统识别危险难度减小，又能够使企业的信息网络问题反映更加直接，提醒技术人员及时对企业信息网络短板进行完善，使问题处理更加高效，令人工智能在安全态势感知方面的作用更加突出。（三）人工智能在该技术中的实现由于此感知技术基于人工智能所发展，所以能够运用大数据对所采集信息进行预处理，降低数据的后续处理难度。此技术主要运用了大数据技术中的Stream框架,此框架具备数据处理速度较快、扩展性与并发处理能力较强的优势。在具体的预处理活动中，将涉及以下几点内容:第一是数据归一,在Stream流中，系统将所收集的包括日志信息、数据流量等内容在内的数据进行统一处理，通过将其进行转化的方式使其适应系统应用方式，并作为系统进行后续分析的数据元。第二是情报知识库的关联，通过将情报库与知识库相关联的方式使企业获取到自身进行安全态势分析所需的支持信息，目的同样是为系统后续分析提供数据基础;第三是数据归并，系统通过计算分析引擎按照预置的事件流程框架将数据进行归并，在此活动中将所有事件处理完成后归纳进引擎入口并结合历史数据中的内容分析出此数据流中是否存在异常,从而触发警报。网络安全态势感知抛弃传统的特征库比对的预测方式，采用对行为特征的研判，利用获取的大量网络安全数据，采用大数据分析的方法，对网络安全给以分析、理解，建立网络安全算法模型，使用人工智能的深度学习技术，训练网络安全人工智能模型，主动发现安全威胁。对于网络安全态势感知检测到的威胁行为，在线处置系统与路由器、交换机、防火墙等网络设备和安全设备联动，限制网络连接,阻断攻击行为，隔离攻击源和攻击目的设备。对被攻击的设备进行安全态势评估,针对存在的安全隐患，采取防病毒处理、补丁安装、杩清扫、恶意软件清理等措施,待符合网络安全要求之后，恢复网络连接,开展相应服务,仍不能满足网络安全要求的设备，通知管理员进一步处理。对被动攻击源设备(被其他设备远程控制的被动充当攻击源的设备)采取与被攻击设备相同的策略进行安全加固，对主动攻击源设备(主动发起攻击的设备)除采取与被攻击设备相同的策略进行安全加固之外，检查使用人员的信息，分析是否为有意识的攻击行为,通知安全管理员进行相应处理，对于有意识的攻击行为者实行全网重点监视排查。对于各类攻击行为,在分析研判的基础上改进策略,采用人工智能深度学习技术，在实际运行处理安全故障过程中，自动修正网络安全态势感知和在线处置系统模型，提升在线处置能力，真正实现智慧安全地提升，降低人为的干预。值得注意的是，网络安全态势感知与在线处置收集的数据必须是无污染的有效数据，因为人工智能是依赖于数据的，大量的数据错误，训练出的模型必然是不正确的，故此数据的安全有效在机器学习领域至关重要。
四、人工智能在网络安全方面的技术优势人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何应用计算机模拟人类智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能以庞大的有效数据为学习基础，培养、优化计算模型，在强大运算能力的加持下，模拟人类的智能行为。在语言处理、智能搜索、机器学习、知识获取、感知问题、神经网络等领域取得了较好的发展。人工智能在网络安全防范中可以实现以下功能：自动检测：人工智能(机器学习)可以帮助公司快速识别威胁并找到潜在风险之间的联系，从而消除流程中的人为错误。人工智能(机器学习)可以适应和学习经验和模式，而不是因果关系。今天，机器学习使机器自学成为可能。这意味着他们可以创建用于模式识别的模型，而不必等待人类开发它们。在开始采取适当的补救措施之前，训练过的AI可以利用推理来确定各种风险，例如可疑地址，奇怪文件等。异常检测：人工智能大大提高了识别网站可疑问题所需的时间。开发人员也在利用人工智能来识别那些在网站上有不良意图的人。这一过程被称为异常检测，有多种用途，其中网络安全位居榜首。根据人工智能技术，程序可以在短短几秒钟内分析大量访客，并根据他们的威胁级别和行为对其进行分类。更好的监视，搜索和分析：人工智能使公司和组织在其安全环境中拥有更大的可见性，并使它们能够提前应对威胁。由AI驱动的狩猎技术可以确定组织是否受到攻击，以便组织可以做好准备。安全认证：如果你的网站需要访客登录，需要输入表单，或者需要在网站后端提供另一层安全保障，人工智能可以更好地以很大的安全性进行认证。确保安全身份验证的一种方法是通过物理身份验证，其中人工智能使用不同的特征来识别一个人。例如，智能手机可以使用指纹扫描仪和面部识别来让你登录。这背后的过程需要程序分析关于你的脸和手指的主要数据点，以辨别登录是否真实。除此之外，人工智能还可以研究其他因素，以确定某个特定用户是否被授权登录某个技术设备。这项技术会检查你输入按键的方式、打字速度和拼写时的错误率。更快的响应时间：人工智能可以处理大量非结构化信息，从而以更高的效率提供见解。更重要的是，机器学习、人工智能可以更快地学习模式，从而加快响应时间，使其更快、更容易地在威胁造成问题之前阻止它们。一些领先的公司(例如IBM)正在网络安全中使用认知技术和AI，以使它们能够快速识别威胁并做出相应的响应。无差错的网络安全：与人类不同，人工智能在执行重复的任务时不会感到疲倦或无聊。因此，人为错误的风险大大降低。但是，人类需要与人工智能合作才能获得更好的结果。毫无疑问，人类提供了机器缺乏的常识和理性。但是，在非标准情况下，由AI设计的应用程序是更好的决策者。
五、人工智能在网络安全方面的发展前景及问题（一）积极利用人工智能赋能网络安全近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体而言，目前人工智能重点应用在网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1.入侵检测技术入侵检测技术是利用各种手段方式，对异常网络流量等数据进行收集、筛选、处理，自动生成安全报告提供给用户，如DDoS检测、僵尸网络检测。目前神经网络、分布式Agent系统、顾问系统等都是重要的人工智能入侵检测技术。这也是当前网络安全领域使用最普遍的人工智能技术。传统的入侵检测技术在检测速度、检测范围和体系结构等方面均存在短板。为了弥补这些短板，智能入侵检测系统借助人工智能中的模糊信息识别、规则产生式专家系统、数据挖掘和人工神经网络等技术，提升入侵检测效率，并且可以最大程度地抵御来自于各方病毒入侵所带来的潜在威胁。
2.垃圾邮件阻止系统现如今计算机网络快速发展，电子邮件被广泛应用，为人们的工作以及商务活动的开展提供便利。对于一些不法分子，利用这一特点在其注入病毒，当邮件传递时，病毒就会导入网络中，打开邮件或链接时，病毒就会注入到计算机中，影响计算机的运行，导致信息的丢失或损坏。针对这一情况，人工智能应用在反垃圾邮件系统中，除了可以保护用户数据的安全外，最主要的是可以检测扫描用户邮件并进行智能识别，及时发现其中的敏感信息，同时采取有效防范措施阻止恶意邮件，使用户免受垃圾邮件骚扰之忧。
3.智能防火墙系统防火墙作为网络安全设备已被普遍应用。防火墙圈定一个保护的范围，并假定防火墙是唯一的出口，然后防火墙来决定是放行还是封锁进出的包。传统的防火墙有一个重大的理论假设―如果防火墙拒绝某些数据包的通过，则一定是安全的，因为这些包已经被丢弃。但实际上防火墙并不保证准许通过的数据包是安全的，防火墙无法判断一个正常的数据包和一个恶意的数据包有什么不同，而是要求管理员来保证该包是安全的。而智能防火墙引用的识别技术，可以很好地自行分析和处理相应的数据，同时又能巧妙地融合代理技术和过滤技术，不但可以降低计算机对数据的运算量，还能拓宽监控范围，有效地拦截对网络有害的数据流，从而更好地保障网络环境的安全。
4.恶意软件防御预测性恶意软件防御技术通过使用机器学习和统计模型，寻找恶意软件家族特征，预测进化方向，提前进行防御。当前，在病毒恶意软件持续增加和勒索软件突发涌现的情况下，企业对于恶意软件的防护需求非常迫切，市场上涌现一批应用人工智能技术的相关产品系统。2016年9月，安全公司SparkCognition打造人工智能AI驱动的“认知”防病毒系统DeepArmor，可准确发现和删除恶意文件，保护网络免受未知网络安全威胁。（二）人工智能网络安全风险引发现实危害2019年，在被普遍视为解决安全问题的灵丹妙药的同时，人工智能带来的网络安全危害亦持续引发全球广泛关注。一方面，人工智能自身带来的网络安全风险不断。2019年3月，网络安全业内发现全球应用最为广泛的开源机器学习框架谷歌Tensorflow存在多处漏洞，有被安插后门等风险；同期，IBM被曝未经用户许可擅自使用图片分享网站Flickr上的100万张照片进行人脸识别算法训练，人工智能训练数据的获取方法和途径侵犯用户隐私问题再次被推上舆论风口浪尖；另一方面，人工智能的恶意利用导致网络攻防全面升级。随着人工智能技术依托的算法、大数据等以很低的成本进行复制和扩散，人工智能在有效赋能网络安全防御的同时，也为黑客实施网络攻击创造了有利条件。2019年，人工智能驱动的物联网网络攻击、语音模拟钓鱼欺诈、深度伪造（Deepfake）虚假视频等已在全球造成现实危害，基于人工智能的网络攻防正发展成为一场对抗节奏呈指数级递增的猫鼠游戏。六、总结大数据和5G时代下面临的安全威胁日益加剧。人工智能技术的飞速发展,给网络安全态势预测提供了强有力的技术支持。将机器学习、深度学习等人工智能算法应用于网络安全态势预测中，通过分析历史态势信息，得到准确的预测结果，具有广阔的研究与应用前景。但当前基于人工智能的网络安全态势预测仍存在着亟待解决的问题:在提高预测准确率的同时也需要提高数据的有效性，构建多样的预测模型，以及模型稳定性不强、训练时间过长、预测周期短等问题，未来的研究除了要继续提高模型的态势预测能力外，如何让人工智能技术更好的为对应问题提供解决方案，也是研究方向的重中之重,只有及时预测与及时处置高度结合，才能真正地让人工智能技术为网络空间安全保驾护航。然而在被普遍视为解决安全问题的灵丹妙药的同时，人工智能带来的网络安全危害持续引发全球广泛关注。随着人工智能自身带来的网络安全风险不断，如何确保人工智能在网络安全领域健康发展这一议题，引起了越来越多人的重点关注。
人工智能主要研究方向
人工智能主要分为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、数据挖掘（DM）三个大方向
自然语言处理（NLP）：它是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域，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。主要分类包括机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
计算机视觉（CV）：一门研究如何使机器“看”的科学，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，研究如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。主要分类包括行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
数据挖掘（DM）：数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，主要分类有广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等，DM多领域也需要用到NLP的知识。
例子：AlphaGo属于深度学习，深度学习可以应用于搜索技术，数据挖掘，机器学习，自然语言处理等很多领域
人工智能未来的发展方向是什么
第一个趋势是，全体IT巨头将重兵布局AI云服务，AI-a-a-S，意思是人工智能即服务，将成为未来趋势。AI是未来，已经是不证自明的事实，新老IT巨头不仅在自身业务里积极运用人工智能，同时也在积极利用云计算平台将AI服务提供给第三方。
从供给方来说呢，IT巨头们都很清楚，只要第三方使用自己的平台，就会把数据留在平台上，而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。从需求方来说呢，那些应用企业可以利用大公司提供的AI云服务，提升自己的竞争力。所以，无论对于AI服务的提供商，还是使用AI服务的企业，这都是一种双赢的合作。
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第二个趋势是，新老人工智能企业将围绕智能入口展开白热化的争夺。在互联网时代，几乎每个入口都会引起争夺，而每个入口争夺的成功者都会变成下一个巨头。比如在Web2.0时代，互动社交的兴起形成了社交入口，造就了Facebook和腾讯。人工智能时代也不例外，激烈的争夺过后，必然会诞生下一个巨大的超级企业。
人工智能时代，服务的入口主要是自然语言的语音交互，自然语言处理会是人机交互的主要模式，谁能让机器更懂人类的语言，谁就能有可能取胜。人工智能会全面包围我们生活的方方面面，这意味着，人工智能入口的竞争会更加惨烈，而越早参与，获得越多的用户，胜利的几率就越大。
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第三个趋势是，人工智能将占领客厅，语音交互将成为主流电视应用。智能家居概念喊了很多年了，比尔·盖茨在1995年出版的《未来之路》里就做出了清晰的描述，但是这样的描述迄今都没有成为事实，核心原因就在于用户缺乏需求。
现在随着电视屏幕尺寸增大、视频内容爆炸性增长，传统的遥控器越来越难以满足人们使用电视的需求，语音为主的智能搜索和智能互动正在迅速崛起，自然语言交互将会成为操纵电视机的标准方式。三星等传统的电视厂商、Netflix和亚马逊等视频内容提供商、微软和谷歌等IT厂商都已经或将要推出自己的以电视为核心的语音互动产品，智能家居正在从电视机切入成为现实。
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第四个趋势是，智能玩具将成为AI最早成功的应用领域之一。如果利用AI来诊断病情，或是制造自动驾驶汽车，人们往往无法容忍它犯错误。但是玩具不同，人们对玩具的出错容忍度高。所以，在人工智能还没办法超越人类智能的今天，智能玩具恰恰是能够让人工智能获得初期市场认可的切入点。
事实上，现在已经有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩游戏的智能玩具Cozmo热卖到断货。2017年更会有一大批的智能玩具上市。中国的玩具制造业虽然强大，但是没有什么品牌优势，如果中国的玩具公司和高科技公司合作，借助自己强大的制造实力和市场推广实力，顺势推出自己的品牌，将会获得巨大的商机。
人工智能未来发展论文
人工智能未来发展论文
人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章，欢迎阅读!
摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
二、人工智能的发展瓶颈
人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头，就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了可喜的一步，某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看，人工智能发展曲折，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：
(一)研究方法不足
人工智能发展到今天，已经取得了长足进步，但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入，这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟;硅基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同，适合于人脑的工作模式，但并不适应神经网络计算机;根据马克思主义实践论观点，人脑是人类长期劳动实践的产物，仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。
(二)机器翻译存在困难
目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关，要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解，寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而，计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有了一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟，大多数研究局限在语言这一单独的领域，而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。
(三)模式识别存在困惑
虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但是它的.理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算
机识别系统望尘莫及的，另一方面，在现实世界中，生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付，但机器不会，这并不是说它们永远不会，而是说目前不会。
三、人工智能发展的思考
人工智能具有十分巨大的发展潜力，当前人工智能虽然经过多年研究已取得了一定成绩，但这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天，各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量：一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率;二是机器学习。科学家一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果，但许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
人工智能始终处于计算机这门学科的前沿，其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术，决定计算机技术的发展方向。现如今，已经有许多人工智能的研究成果进入到人们的日常生活中。将来，人工智能技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。
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展望100年：未来人类社会的3种发展方向
作者：LucaRossi
编译：洪杉
来源：红杉汇（ID：Sequoiacap）
对于所有事情的预测，不外乎三种：好得出人意料、一般般的好、糟糕透顶。即便我们不能精准预测结果，但仍然可以按这三种可能进行分析，掌握趋势，趋利避害，避免“糟糕透顶”的情况出现。
现在，不妨大胆对100年后的世界做个预测，我们能想到哪三种可能？
■超级幸福，人们过着乌托邦般的生活。也许到2121年，世界还不是最完美的乌托邦，但比现在好得多——趋势是朝着指数级的改善发展的。
■没有太大变化。有一种可能是，指数增长正在接近饱和，但我们仍然会有一些线性级的改善，但变化不大。
■变得很糟糕。或许到了2121年，人类因为多种原因面临灭绝；又或许到时候人类社会崩溃，我们会活得比灭绝还惨。
当然，说到结果预测，就需要估算每一种结果出现的概率。这并非易事，但我们有理由相信，未来100年内，它们发生的概率都不容忽视。本期内参主文将从多个角度就这三种情形来做出分析，找到其目前的发展趋势，我们可以做些什么从而避免事情朝最糟糕的方向发展。
未来之路
未来100年的三种发展情景
一、乌托邦式（TheUtopianScenario）
有理由相信，一个世纪后，我们的子孙将比我们现在过得好得多。到那个时候，许多只存在于科幻作品中的技术将会成为现实。
为什么我们可以期待未来还会继续更好？这与人类的特性有关。人类区别于其他动物的一点是，他们有能力在他人知识的基础上进行扩展，并且是指数级的扩展。这是一个良性循环：事物越发展，人类可依靠的技术和工具就越多，更多的进步就越容易发生。
融合企业家精神和学术界知识的机构
技术（和知识）的发展不是简单的做加法，它们会复合起来相互促进。技术本身也能帮助创造更好的技术。随着自动化和人工智能的发展，我们可以预期这一趋势将进一步加速。
人口增长和比较优势
随着人口增长，人们更有可能以更专业的方式做事，并利用比较优势的经济原则：每个商品或服务最终由拥有最低机会成本的人来生产或提供。但是需要注意的是，生产成本最低不一定等同于生产效率最高。
另一方面，人口的减少则会减缓甚至使发展倒退。从另一个方面来看，随着主体数量的增加，经济会变得更加高效，技术创新产生了可以用来生产更多资源的新方法，人均可获得的资源也更多。
通信技术和新经济模式
通信技术，尤其是互联网，大大促进了这种指数级增长。互联网不仅加快了信息传播，也因此加快了创新的速度；另外，互联网还创造了新的经济模式：人们愿意分享自己的知识、信息，来满足自己的精神层次需求。
全球合作
全球合作是大势所趋，这也是另一个将加速人类进步的因素之一。把精力放在把蛋糕做大上，而不是试图偷走别人的蛋糕。
综上所述，我们可以很自然地认为，这一趋势不仅会持续下去，而且还会加速和爆发。我们会不断创新，让生活变得更简单、更安全和更欢乐，朝着更接近乌托邦的方向发展。但面对这样的未来，我们大概会有什么样的长期目标驱动我们进步呢？
1.永生
人类想要实现永生的障碍很多，首先，目前人类的生物学寿命是有上限的，大约是150年。其次，还有众多的次生后果：当一个人有了几百年的寿命时，人的意识会变成什么样子？社会能否承载大量人口？经济会受到怎样的影响？
2.幸福
从某种程度讲，这个目标似乎比永生更难实现。幸福很难定义，因为它涉及很多不同的层面。在这里，暂且用“幸福”指代这个从纯粹的享乐主义到实现人生追求的多个维度的期望。
有几种方式可以让我们借助更先进的技术变得幸福，比如通过技术可以简单地控制我们大脑内的生物化学反应，从而让我们一直感觉幸福。或许你并不是一个单纯的享乐主义者，你更渴望有意义和成就感，但是试想一下，如果有一天，技术发展到能让你在模拟现实中实现对意义的追求呢？你是否会接受它们？
3.超凡
任何足够先进的技术都与魔法无异。除了探索更大的世界外，我们还可以扩展我们大脑的能力。比如提高智商、像蝙蝠一样听到超声波、借助嗅觉识别颜色，甚至获得隔空取物的能力。
二、滞托邦式（Stagtopian）
我们可以用“滞托邦式”（Stagtopian，stagnate＋utopian的合成词，意为“停滞不前的乌托邦”）来描述未来事物基本保持不变的情况。
这是科幻故事中绝对不会出现的情景——100年之后的世界和现在并没有太大差别。相对于我们最期待的理想结果来说，也算是次优的结果。但也意味着，前面所说的（比如永生、幸福、超凡）在滞托邦的世界里永远都不会实现。
想要定义“滞托邦”其实很难，从某种角度来说，这样的未来并不算坏，就只是和今天没什么太大差别而已，但这样的结果当然不是理想的。
不过，滞托邦并不意味着世界会一成不变，而是说我们在上一种可能中提到的指数级的增长不会发生了。某些事情必定会有所改善，比如贫困人口减少等等。在未来的未来，世界可能还会继续保持这个样子几个世纪甚至几千年，但终有一天人类会打破这种状况，恢复指数级的增长；但如果受限于物理规律或人类本身，我们也有可能永远没办法恢复。另外，滞托邦是种脆弱的平衡，也许被打破之后会迅速倒退，向坏的方向发展，或者也没有那么差，但至少是比当下糟糕。
我们习惯以为许多现象的发展规律是像指数函数一样的，但在现实世界并非如此。如果放远来看，这些现象更像是个S型函数，先是像指数函数一样快速增长，但速度逐渐减缓，最终达到饱和。
20世纪下半叶，我们目睹了许多领域的巨大进步。太空技术飞速发展。我们登上了月球，向火星发射了漫游车。同时，信息技术永远改变了我们工作、娱乐和互动的方式。你现在的智能手机甚至比第一次将人类送上月球的计算机还要强大好几个数量级。
近年来，我们的直观感受是，已经很少有十分轰动的进展了。人类50多年前就已经实现了登月，但现在月球基地连影子都还看不到。创新已经变得不再具有突破性，我们关注的是“从一到多”的改进，而不再是“从零到一”的突破。
直觉已经告诉我们，进展可能正在放缓，但直觉本身很容易带着偏见。首先，我们很难看到当下取得了多大的进步，通常需要过几十年才能意识到。其次，进步并不一定是平滑发展的。即使是指数型的趋势，仍然会有较快和较慢的时期。
说到底，我们无法判断进展是否真的在放缓，还是说发展只是遇到了暂时的挫折，或是现在的进展放缓其实是表征，背后暗藏着更大的系统性问题。下面不妨先来看看两种可以用来解释发展放缓的假说。
■高原假说
第一种假说是，我们已经取得了所有或几乎所有可以取得的突破。
尽管技术发展通常是指数级的，但它也是有周期的——令人难以置信的创新和明显停滞的年份会交替出现。目前来看，当下就是这样一个类似停滞的阶段，可能要等上几年甚至几十年才会出现下一个重大突破。
以人工智能为例，一方面，它已经有段时间没有真正的突破了（除了几个可能的例外，如生成式对抗网络GenerativeAdversarialNetworks）；另一方面，我们正在见证的许多“看起来”像是重大突破的进展其实也只是渐进式创新。之所以说这些属于渐进式创新，原因在于它们尽管成果惊人，但本身并不是任何范式转变的结果（其背后思考问题的逻辑并没有发生根本性的改变），相反，它们的出现仅仅是因为我们把训练、数据和神经网络架构做得更好了而已。
那么，我们是否真的达到了某个发展的高原，开始进入稳定甚至停滞发展的阶段，只能做些小打小闹的发明创新了呢？也许是，也许不是。
首先，即使假设我们的增长不再是指数级别，仅依靠线性式的推理发展，我们仍然可以期待在一个世纪内取得巨大的进步（直到发展饱和）。
其次，或许不是我们取得的突破性进展的数量在减少，而是我们的期望值变得太高。20世纪取得了异常丰富的突破性进展，但也有理由相信，这样的结果并非是重大突破本身综合加成，带来了爆发式的突破增长，而仅仅是随机的结果，这个世纪突破性进展发生得密集了一些而已。
当然，我们终将到达发展的真正高原期，但我不认为就是现在，因为我们的惯常思维，常常认为当下的发展已经开始停滞（事实却并非如此）。但其实，下一个重大突破密集爆发的时期正在到来。
■错位激励假说
第二种假说认为，虽然某种技术是可行的和有益的，但并不意味着它一定会被创造出来。
一个更重要的问题是，我们目前的激励机制可能已经不再有效了。进步不是凭空发生的。人们需要正确的激励，否则不会平白无故投入时间和资源。如果某种技术还没被我们开发出来，并不总是因为技术不可行，也有可能是因为我们缺乏对的激励措施——激励措施有时会与我们真正想要和需要的东西产生错位。比如，商业世界的激励是金钱，但现实中不同人群对激励的诉求会更加复杂。
激励错位的情况下，我们能期望的最佳结果当然就只有发展停滞了。事情进展可能会很顺利，但远未达到最理想的状态。这样的情况还能接受，但事情可能变得更糟。
三、反乌托邦式（TheDystopianScenario）
反乌托邦式的世界和乌托邦式的世界可能性一样大，甚至是更有可能的结果。每过一年，灭绝的概率就会增加一些，既是因为累积效应，也是因为新技术会带来新的风险。与技术进步一样，生存风险以指数函数的形式增加。当下的生活得到指数级的改善，未来以糟糕结局收场的方式也越来越多。
首先，让我们定义一下什么是糟糕结局。人类灭绝显然是一种，但它并不是唯一的糟糕收场方式。下面，我们不妨大胆设想100年后，世界从文明崩溃到人类灭绝所有糟糕情况发生的可能。
■生存风险
令人难以置信的是，我们用于应对人类生存风险的资源是如此之少。如果我们找不到适当的激励措施来减轻这些风险，我们最终可能会创造出一种类似超级智能的东西将我们消灭，这才是最重要、最被忽视的风险之一。超级智能、核战争、纳米技术只是人类存在风险的一些已知例子。一个世纪后，我们很有可能会发现一些新的风险。
■“美丽新世界”
假设我们设法避免了技术带来人类灭绝的风险，并朝着乌托邦的方向前进。我们又如何确定到时创造的乌托邦真的是理想中的乌托邦？换句话说，我们真的知道自己想要什么吗？
在奥尔德斯·赫胥黎的《美丽新世界》一书中，每个人都很快乐，每个人都能随时得到他们想要的东西。但它是一个反乌托邦的世界。
这部小说是众多对功利主义批判的经典作品之一，虽然写于1931年，但它与现代社会和未来的情景却有很多相似之处。功利主义在理论上是简单、直接、实用的。在实践中，我们不能把人类经验的复杂性概括为做更优选择的问题。
功利主义是一种道德哲学，它包括优化效用价值。它的首要问题是，优化方法需要一个目标函数，一个可被最大化的单一数值。
假设现实生活是一个优化问题，而且是多目标问题（即我们有许多东西都想最大化）。为简单起见，设想我们只想最大化两件事，比如“总体幸福”和“平均幸福”。
有时，对这两个目标中的一个进行优化也会（但不一定）改善另一个目标。例如，让一个人更幸福会同时增加总体幸福和平均幸福。但真实情况并不总是如此。
那要如何对总体幸福和平均幸福同时进行优化呢？把多目标问题变成单目标问题的一个简单方法是，通过对每个单独的函数进行加权来创建一个新的目标函数。但这其实不是一个好的解决方案，因为不同的目标函数衡量的是不同的东西，因此没有办法证明任何特定的权重选择就一定是最好的。
事实上，多目标问题是无解的，我们就是没办法同时优化总体幸福和平均幸福。
我们能做的最佳办法，是找出那些所有目标都共同达到相对更优的所有可能。我们之所以确认世界正在变得越来越好，是因为我们还能同时改进很多东西。例如，总体幸福和平均幸福都在上升。当然，我们最终会达到某个临界点，到那时，我们就只能优化单独的一件事，彼时必须做出妥协的选择。
当然，人类是超级复杂的，我们不能把问题简单地归结为总体幸福和平均幸福。除了幸福，我们还在乎很多其他的东西。就算我们只在乎幸福，我们又要怎么量化幸福呢？
结语
我们都不知道在什么程度上真正掌控着自己的命运。有时，历史似乎遵循的是一个任何人都无力改变的特定路径。只需要满足某些特定条件，事情就会朝着特定的方向发展，无论是好是坏。如果这种历史决定论是正确的，那么除了坦然接受历史的发展，我们几乎无能为力。但另一方面，我们也不能无视人的智慧和力量，任何人都有可能改变历史的进程。
也就是说，面对世界的发展，我们需要明确优先事项，战略性地重新配置资源，重新考虑激励措施。无论未来如何，每个人都可以而且必须在塑造它的过程中发挥作用，使我们的长期福祉最大化，痛苦最小化。
#指数级技术进步浪潮叠加袭来#
塑造我们未来的20个“元趋势”
这些元趋势包括人类寿命延长、智能经济蓬勃发展、人工智能与人类协作、城市化蜂窝农业和高带宽脑机接口……可能会彻底改变整个行业，重新定义未来一代的企业和当代挑战，并自下而上地改变我们的生活。
1．全球富裕度持续增加。中等收入人口持续增加，极端贫困人数持续下降。这一元趋势是由以下因素的融合驱动的：高带宽和低成本的通信、云上无处不在的人工智能、越来越多的人工智能辅助教育和人工智能驱动的医疗保健。
2．全球高速网络通信能够连接所有人和任何地方。这一元趋势是由以下方面的融合推动的：低成本太空发射、硬件进步、5G网络、人工智能、材料科学和不断增长的计算能力。
3．人类平均健康寿命将增加10年以上。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：基因组测序、CRISPR技术、人工智能、量子计算和细胞医学。
4．资本充裕的时代将见证加速创新。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：全球连通性、非物质化、非货币化。
5．增强现实和空间网络将实现无处不在的部署，消费者将在一个全新的智能、虚拟重叠的世界中全天玩耍、学习和购物。这一元趋势是由以下方面的融合推动的：硬件进步、5G网络、人工智能、材料科学和不断增长的计算能力。
6．万物智能，内嵌智能。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：人工智能、5G网络和更先进的传感器。
7．AI将实现人类大脑水平的智能。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：全球高带宽连接、神经网络和云计算。
8．AIaaS（AI即服务）崛起。在某些领域，与人工智能的合作甚至将成为一种要求。例如未来，在没有咨询AI的情况下做出某些诊断可能会被视为渎职。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：日益智能化的人工智能、全球高带宽连接、神经网络和云计算。
9．智能硬件成为你的“软件外壳”或“认知假肢”。帮你管理电子邮件、监测健康状况、了解你的偏好、预测你的需求和行为、为你购物等。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：日益智能化的人工智能、神经网络和云计算。
10.可再生能源成为能源消耗的主流。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：材料科学、硬件进步、人工智能/算法和改进的电池技术。
11.保险业从“风险后的恢复”向“风险的预防”转变。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：机器学习、无处不在的传感器、低成本的基因组测序和机器人技术，可在产生任何成本之前检测风险、预防灾难和保证安全。
12.自动驾驶汽车和飞行汽车将重新定义人类出行，很快将变得更快、更便宜，交通成本将下降3-4倍，改变房地产、金融、保险、材料经济和城市规划。你生活和工作的地方，以及你如何度过你的时间，都将被人类旅行的未来从根本上重塑。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：机器学习、传感器、材料科学、电池存储改进和无处不在的千兆连接。
13.按需生产和按需交付将催生“即时物联网经济”。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：网络、3D打印、机器人技术和人工智能。
14.随时随地感知和了解任何事物的能力。我们正在迅速接近一个传感器的时代，全球成像卫星、无人机、自动驾驶汽车激光雷达和AR头戴盔都是全球传感器矩阵的一部分。在这样的未来里，重要的不是“你知道什么”，而是“你提出问题的质量”。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：地面、大气和太空传感器，庞大的数据网络，5G通信网络，下一代Wi-Fi和机器学习。
15.AI改变消费。我们开始信任并依赖AI来做出大部分购买决定，因此，通常会争夺您的注意力（无论是在超级碗还是通过搜索引擎）的广告行业将很难影响你的AI。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：机器学习、传感器、增强现实和5G/网络。
16.细胞农业从实验室进入生活。将能在任何地方按需生产牛肉、鸡肉和鱼。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：生物技术、材料科学、机器学习和农业技术。
17.高带宽脑机接口（BCI）将上线供公众使用。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：材料科学、人工智能/机器学习和机器人技术。
18.虚拟现实技术改变零售业以及教育的未来。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：VR、机器学习和高带宽网络。
19.更加关注可持续性和环境。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：材料科学、人工智能、CRISPR、数字生物学和宽带网络。
20.CRISPR和基因疗法将有助于治愈疾病。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：各种生物技术（CRISPR、基因治疗）、基因组测序和人工智能。