揭示：人工智能是什么时候开始兴起，现在应用在了哪些地方
2017年，第四代AlphaGo在无任何数据输入的情况下，自学围棋3天后便以100:0的完美成绩横扫了旧版本的AlphaGo，让人们更加清楚地看到了人工智能技术背后的无穷潜力，于是，行业被彻底引爆，中国市场对人工智能技术的兴趣也被成功地唤起。
这次的人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征，而驱动其走向商业化的，是人工智能底层技术的提升、各国政府的政策支持以及企业对人工智能应用场景的投资。当一项技术展现出了它的价值时，自然会被市场所推动。直到现在，国家与企业依旧在不断地加大对人工智能产业的研发投资。2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元；2020年3月，人工智能技术与大数据、5G都被列为国家新型基础设施建设中的重要一员。从企业的追逐与政策的支持中我们可以看出，人工智能技术已成为当前时代最受欢迎、最具有影响力的前沿技术之一。
人工智能技术应用现状经过近10年的快速发展，人工智能技术的应用场景已逐渐扩散开来，这项技术也渐渐被大众所知。现今，人工智能技术的商业化应用成为各个科技巨头的关注焦点，对于人工智能技术的行业应用度与市场机会，可以大致分为四个象限：萌芽期、成长期、过渡期、发展期。
萌芽期：表示行业应用度以及市场机会都尚未成熟，尽管人工智能技术发挥了一些功能但总体来讲尚且处于起步阶段。
成长期：虽然行业的应用度不足，但未来应用广泛，拥有较高的市场机会。
过渡期：表示人工智能技术在该行业具有较高的应用程度，但目前来说市场机会有限，未来有望进一步拓展市场规模。
发展期：表示人工智能技术已经在这些领域产生了较为深刻的影响，行业应用度较高，同时市场机会也高。
目前对应用人工智能的行业划分如下图：
资料来源：德勤研究
从图表上看，目前人工智能行业应用度与市场发展机会最高的是在金融、零售、教育、制造业、通信/传媒服务这五个行业，现在对人工智能的应用主要是通过对数据的智能化处理，在不同的应用场景下与人产生信息交互或实现自动化运作，例如智能客服、智能零售、智能制造等
而许多小伙伴较为关注的无人驾驶则依旧处于成长期，无人驾驶作为未来智能交通产业的核心，对交通领域各方面的联动以及技术都有较高的要求。因此，现阶段对无人驾驶汽车还在不断的测试中，短期内无法实现大面积的推广。相信在人工智能、5G、大数据等技术研究不断提升的情况下，万物互联时代距离我们已不会太遥远，届时，也将是无人驾驶汽车、无人货运来到我们身边的时刻。
ImagebyGerdAltmannfromPixabay
作为一家位于深圳的企业咨询公司，我们在项目中也注意到，人工智能技术的发展正在加快着中国企业数字化转型的步伐，例如RPA（机器人流程自动化）+AI的组合，在优化企业运作流程、缩减企业经营成本等方面起到了非常不错的作用。在新技术出现的时候，落后技术、模式被更替是必然的，而企业需要做的，是保持住自身的竞争力，该转型升级就得转，而不是看别人怎么走，我再来跟。每个公司都是不一样的，转不转型，取决于自身的业务需求。
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人工智能发展现状及应用
导读：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能被认为是第四次科技革命的核心驱动力，目前许多领域都在探索AI技术的应用，可谓方兴未艾。那么什么是人工智能，它经历了怎样的发展历程，现阶段发展状况如何，它有哪些应用。本篇文章就为大家做个简单分享。同时也会为大家详细介绍一下百度的AI技术体系。
本文主要内容：
1.人工智能概念
①智能
②人工智能
2.人工智能的发展
①人工智能的发展历程
②AI是中国的机遇
3.AI与百度
①百度AI的发展历程
②百度AI的技术体系
③百度AI的场景化应用
1.人工智能概念
1.1智能
谈到人工智能，需要首先理解“智能”一词的具体含义。智能是指人类才具有的一些技能。人在进行各种活动的过程中，从感觉到记忆再到思维产生了智慧，智慧产生了人类本身的行为和语言，行为和语言统称为能力；智慧和能力结合在一起就是人工智能中的智能一词。
比如，人类的语言表达能力就是一种智能（语言智能）；人类进行复杂数学运算的能力也是一种智能（数字逻辑智能）；人类的交往能力也是一种智能（人际智能），人们对音调、旋律、节奏、音色的感知能力，也是一种智能（音乐智能）。他们都属于智能的范畴。
1.2人工智能
把智能的概念与人的逻辑理解相结合，并应用到机器中，让机器能更好的模拟人的相关职能，这就是人工智能。人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能概念，最早可以追溯到上世纪90年代初，这个时候需要提到一位科学家：图灵。
艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵最早定义了什么是人工智能，怎样去界定一个机器（或一个设备）是否具备智能。他最早提出了图灵测试（即：一个人在不接触对方的情况下，经过某种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在某些时间之内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么我们就认为这台机器具备智能化的思维）。直到2000年左右，才真正有计算机通过了图灵测试，才实现了一个突破。在2014年图灵测试大会上，出现了一个通过图灵测试的机器（或者称为智能聊天的机器人）。这两年人工智能的高速发展，也印证了最早的图灵测试，这也让我们反向看到了图灵在人工智能定义方面做出的突出贡献。
现今，在做图灵测试时，判断这个设备是否具备人工智能，更多的还是从模拟人的角度来考量。但在当前科技背景下，人工智能需要涵盖更广的内容，它不仅仅要模拟人本身的职能，还需要具备一些扩展、替代甚至延伸的职能。
举个例子，在医疗领域，需要经常在实验室进行病毒化验，人处这样的实验环境下会比较危险，经常会出现一些事故，如果能够用机器替代人来做这些实验，这些事故就可以避免。此时，这台机器就不仅仅是在模拟人，而是在替代人，机器本身就具备了替代人的能力。
当前，很多人在担忧：人工智能的发展会不会对人类造成威胁。其实，目前人工智能还处于早期的阶段（或者称之为婴幼儿阶段），我们还处于弱人工智能时代。
当然，随着时间的推移，将来我们可能会把弱人工智能时代推进到强人工智能，甚至再往前推进到超人工智能和智能爆炸时代。但至少目前，我们离这样的时代还有非常远的距离，要实现这样的目标，需要非常多的时间积累，可能要通过几代人甚至十几代人的努力。所以大家不要有过多的担心，人工智能现在更多的还是用于服务人类，用来提高人们的工作效率。
上图引自MIT大学一位教授。
针对人工智能所覆盖的领域，这位教授提出一个观点：“我们要尽可能避免做这些容易“进水”的工作，以免被日后所淘汰掉”。
这张图水平面以下的工作，如存储，计算、甚至象棋活动等，已经被海平面淹没。在海平面边缘的工作，如翻译、驾驶、视觉和音频等，很有可能在未来的一段时间，随着技术的进步也会被淹没。再来看图上高海拔地区的工作，如艺术创新、科学研究，文学创作等，让人工智能替代人类去做这些工作，在现阶段是比较困难的。要让人工智能实现像人一样具备主观能动性，还需要比较长的时间。我们在选择工作，或者在做技术探索的时候，应该从更高的层面布局，而把那些可以被人工智能替代的工作交给计算机去做，这样我们就可以从一些重复性、冗余性的工作中抽离出来，去专门从事创造性的工作（比如艺术创作等）。
2.人工智能的发展2.1人工智能的发展历程我们回顾一下人工智能发展的历程。
人工智能并不是特别新鲜的词，在计算机出现后不久，大家就已经开始探索人工智能的发展了。
1943到1956年这段时间，为人工智能的诞生期，期间有很多人尝试用计算机进行智能化的应用，当然此时不能称为人工智能，只是有类似的概念。
人工智能的分水岭是1956年达特茅斯会议，在本次会议上正式提出了AI这个词。
1956到1974年这段时间，是人工智能发展的黄金时代，是人工智能的第1个高速发展期，通常把这段时间称之为人工智能大发现时代。
1974到1980年这6年的时间里，进入了人工智能发展的第1个低谷，在这个低谷期，出现了非常多的问题，比如计算上的问题、存储上的问题、数据量的问题，这些问题限制了人工智能的发展。
1980到1987年这段时间是人工智能的第2个繁荣期。期间诞生了大量的算法，推动了神经网络的高速发展，同时出现了许多专业的科研人员，发表了许多创造性的论文。
1987到1993年这段时间是人工智能的第2个低谷期，期间有个词叫“AI之冬”。有大量的资本从AI领域撤出，整个AI科研遇到了非常大的财政问题，这是导致”AI之冬”的主要原因。
1993年之后，人工智能又进入到高速发展期，期间出现了许多经典案例，比如1997年IBM公司的深蓝案例，2001年IBM的沃森案例，2016年谷歌AlphaGo案例。这些案例是人工智能在应用层面的体现。
上图概括了人工智能的发展历程。
可以看到，从1956年达特茅斯会议AI这个词诞生，一直发展到现在，人工智能共经历了60多年的跌宕起伏，并不是仅在2016、2017这两年间才出现了人工智能这个概念。
从宏观上看，AI的发展历程经历了三次比较大的起伏。
第1次起伏是从1943年到1956年，首次出现了神经网络这个词，把人工智能推到一个高峰，期间出现了许多大发现。而第1次低谷使人工智能进入到了反思的阶段，人们开始探讨人工智能的应用。
第2次起伏是在上世纪80年代，期间BP算法的出现，神经网络新概念的普及，推动了人工智能又进入第2次高峰和发展。然而从1987年到1993年又进入到了了第2次低谷，这主要因为一些财政原因导致。
第3次起伏从2006年开始，由辛顿提出了深度学习的概念，把神经网络往前推动了一大步，也把人工智能推到了高速发展阶段，尤其是近几年在非结构化领域取得了许多突破（例如在语音与视觉方面），给人工智能进入商业化应用带来许多的基础性技术沉淀。
人工智能为什么会在前面的发展过程里遇到了那么多的坎坷？为什么在最近这几年会进入一个高速发展期？
我们归结了近几年人工智能高速发展的三点原因：
①算力飞跃
人工智能（尤其是深度学习），对底层计算能力的要求非常高。早期的计算受到了极大限制，从CPU发展到了GPU，使得算力几乎能达到几倍甚至十几倍量级的增长。再从GPU到TPU，计算速度能达到15~30倍的增长，使得在算力层面不断取得突破。此外，大量云资源的出现将我们计算的成本压到了最低，我们在处理海量计算的同时，也可以享受比较低的成本。再者，芯片技术的发展，使得端处理能力持续提高，这些都帮助我们在算力层面取得了很大的突破。
②数据井喷
从PC互联网时代到移动互联网时代，再到可穿戴设备的应用，都产生了大量的数据。这两年，每年产生的数据量可以达到50%左右的增长。2017年到2018年，这段时间内基本上每个月产生的数据量可以达到几十个亿的量级，数据量已经非常高。物联网的连接，能帮助我们把更多的数据采集回来，帮助我们在数据层面做更多的积累，这是数据井喷带来的积极影响。
③算法突破
近几年来，从机器学习到深度学习，算法不断取得突破。使得我们可以处理更多的大规模、无监督、多层次等复杂业务。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能高速发展。
2.3AI是中国的机遇
人工智能技术的发展也促进了很多产业的发展。中国目前有非常好的历史机遇，不仅仅是在技术上有大量的积累，同时，国家也为人工智能的发展提供了非常好的政策环境。此外，市场空间、资金支持、人才储备，也都为人工智能的发展提供了非常好的条件。
通过上图可以看到，人工智能的研发人才目前还比较短缺。图上数据来源于领英在2017年所做的全球AI人才报告。以2017年的数据来看，全球人工智能专业的人才数量超过190万，在这190万人才中，美国处于第一梯队，有85万+；而中国在人工智能领域的人才积累比较少，从数据上来看，目前国内人工智能方面的专业技术人才可能只有5万+，当然这是2017年的数据，现在可能会有一些增长，但是量级也没有达到我们想象的那么大。
所以从国内目前来看，这约5-10万的AI技术人才，对比AI产业的高速发展需求，两者之间有巨大矛盾。那怎样更好的用这些人才作为突破，把人工智能方面的技术人才储备提高到百万级别。这正是整个百度（包括百度的教育合作与共建，包括百度所有对外输出的体系，包括我们今天所做的课程）所努力的方向，我们期望通过百度的技术赋能，真正的帮助人工智能取得更好的人才积累，真正培养一些在未来对人工智能行业有巨大贡献的专业人才，这是百度现在的定位目标。
AI浪潮已然到来，行业人工智能时代已经到来。目前，人工智能已经大量应用在2c和2b领域，怎么让人工智能跟具体行业有更好的接触，产生更多的积累，是我们正在重点探索的方向。
比如百度的搜索引擎，已经融入了很多AI元素。模糊匹配、拍照识图、深度挖掘检索等都应用到了大量的人工智能技术。
再如推荐系统，他会基于个人的一些喜好和历史阅读习惯来给用户做一些内容的推荐和匹配，这是很典型的结合大数据做的精准应用，实际上也属于人工智能的范畴。
再如人脸识别技术、语音技术、智慧交通和无人驾驶等，都是AI技术与行业应用的融合，并且这些技术正在不断取得突破。百度现在L4级别的无人驾驶车已经初步实现了一些小规模的量产，未来会有更多的人将真正的体会到无人驾驶给生活带来的便利。
3.AI与百度3.1百度AI的发展历程
上图为百度在人工智能领域的发展轨迹，早在2009年，百度就开始尝试探索人工智能相关技术，直到2019年，百度用了近十年的时间布局人工智能。
2009年尝试性布局人工智能，2013年发布IDL，2014年成立硅谷实验室以及百度研究院，2015年首次发布DuerOS，2016年发布百度大脑1.0版本，同年，百度的自动驾驶技术进入试运营状态，2017年是百度人工智能技术高速发展的一年，不仅成立了深度学习国家实验室，同时也成立了硅谷第二实验室以及西雅图实验室，并且Apollo平台开始运行并对外推广，在2018年到2019年，DuerOS和Apollo平台发展到3.0版本，百度大脑发展到5.0版本。经过近十年的发展和积累，百度的人工智能技术目前处于相对领先的位置。
百度在人工智能领域领域取得的进展有目共睹，比如，百度成立了首个国家级AI实验室；2016年被美国《财富》杂志评选为深度学习领域四大巨头之一；百度的刷脸支付、强化学习、自动驾驶等技术入选MIT2017年全球十大突破性技术；在AI领域，百度的中国专利申请超过2000项。
3.2百度AI的技术体系
百度的技术体系非常全面，覆盖了计算体系、大数据技术体系以及人工智能技术体系等，在机器学习、深度学习、区块链、知识图谱、自然语言处理、量子计算等领域均有雄厚的技术积累。这些技术可以按内容划分成三个板块，第一是A板块（即AI技术板块），第二是B板块（即大数据板块），第三是C板块（即云计算板块）。这就是百度在2016年提出的ABC概念。从一开始的1.0版本，发展到如今的3.0版本，代表着百度在人工智能领域的整体布局。在人工智能领域的布局中，百度的探索不仅停留在最核心的技术上，也同时将核心技术与更多的领域相结合，如边缘计算、物联网（InternetofThings,IoT）和区块链等，得到了如ABC+区块链、ABC+DuerOS、ABC+Apollo等对外输出模式，向各行各业提供解决方案。
在A板块中，将百度大脑分成了不同的层次。最底层是算法层，包含机器学习和深度学习算法，使用百度的PaddlePaddle深度学习框架提供算法层的基础支撑；算法层之上为感知层，感知层可分为对声音的感知和对光的感知，其中，对声音的感知主要是语音技术板块，对光的感知主要是图像技术、视频技术、AR/VR等技术板块；在感知层之上是认知层，认知层更多的是处理人类听到和看到的内容，对其进行深度理解，深度理解需要自然语言处理（NLP/NLU）、知识图谱等技术作为支撑，同时也需要积累大量用户画像数据，这些技术能帮助人们快速的理解和分析人类听到和看到的内容，并对内容进行有效的反馈，这是认知层面的技术；在认知层之上是平台层，平台层将底层的内容进行融合、封装，对外提供开放、完整的AI技术，并引入大量的生态合作伙伴，共同探讨人工智能产业的布局。
百度人工智能整体技术体系，最底层是深度学习框架飞桨PaddlePaddle，作为底层计算框架，飞桨PaddlePaddle支撑着上层场景化能力与平台中的全部板块。在场景化能力与平台中，包含了诸多场景大板块，每个大板块下又细分为多个技术板块，比如语音板块包含了语音合成以及语音唤醒等技术板块；计算机视觉技术中的OCR技术，包括传统通用OCR识别，以及垂直领域OCR的识别，可以对30多个OCR识别领域进行精准识别，比如票据识别、证件识别以及文字识别等；在人脸/人体识别板块，同时也会引入图像审核以及图像识别方面的技术；在视频板块，有视频比对技术，视频分类和标注技术，以及视频审核技术；在自然语言处理板块，有机器翻译技术；知识图谱板块，有AR/VR技术。这些板块构成了人工智能体系的技术蓝图。
近两年来，人工智能技术在各行各业中的应用不断加深，实践证明，单一的技术在落地时会受到诸多限制，所以现在人工智能在落地时可能不仅仅用到某一个单独的技术板块，而是需要先把这些板块进行融合，然后再进行实际应用，比如在拍照翻译的应用场景下，既需要用到OCR技术，同时也用到NLP技术。因此在实际应用中，需要综合各个板块的技术，把不同的技术体系和技术内容有机地融合起来，再去解决行业中面临的痛点。
3.3百度AI的场景化应用
2014年到2015年期间，在计算机视觉领域的部分场景下，计算机视觉识别准确率已经超过了人眼识别。而利用深度学习技术的计算机听觉识别，在2017年左右也已经超过人耳听力极限。
人工智能业务场景化不仅依赖底层的硬件资源，也需要超大规模的标注数据，这是监督学习的特点，所以在人工智能早期研究中，有评论说“有多少人工就有多少智能”，这句话在特定角度来看是具有一定意义的。在监督学习中，训练模型需要庞大的标注数据，再结合GPU强大的数据处理能力去训练特定模型，也就是从算法的层面去做更多的工作，在训练模型的过程中需要发挥人的主观能动性，更好的解决在行业应用中出现的一些痛点，构建出行业专属的模型。
比如，将人体分析技术应用到实际行业场景中时，需要结合人脸识别技术和人体识别技术。可以通过基础手势识别，识别一个人在开车时有没有系安全带、是不是在打电话等。
利用人体分析技术，可以做到行为识别，首先设定特定区域，然后对区域内的人员行为进行识别，比如人群过密、区域越界、人员逆行、徘徊以及吸烟等，在特定场景下，行为识别能够帮助用户避免安全隐患。
自然语言处理有很多相关技术，比如说词法分析、词向量表示、语义相似度、短文本相似度、情感相似度分析等。这些技术用在不同的应用场景下。
在公检法系统应用中，为了避免出现非常严重的问题，如同案不同判，具体解决方案是当诉讼呈递给法官时，根据当前诉讼内容在公检法系统中寻找历史上类似的案件，参考历史类似案件的判决，给法官提供判案依据。
在媒体领域应用中，对基础的财经类新闻，可以由机器进行新闻文章的编写，即机器写作。这些技术都是基于NLP在相应领域做的智能化应用，可以让编辑或记者从重复性的工作中解脱出来。
人工智能从广义上来看，也包括大数据及云计算相关技术，这些技术也都涵盖在百度AI技术体系中。在大数据领域，主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等，利用这些技术，我们在进行模型训练的时候，对数据进行科学的管理可以帮助我们提高模型训练效率。
百度AI技术体系也提供算力层面的支持，通过GPU服务器以及FPGA服务器提供的算力，更好的解决应用层面的问题。
百度AI就是这样一个从基础层，到感知层、认知层的完整体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
回顾本篇文章，我们和大家分享了人工智能的相关概念，人工智能的发展历程，从中也可以看出AI是我们的历史机遇。同时本文也为大家详细介绍了百度的AI技术体系，经过10余年的努力，百度AI已经形成从基础层，到感知层、认知层的完整技术体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
人工智能时代是什么时代?
工业4.0是2013年的汉诺威工业博览会上德国为提升工业竞争力而提出的一个概念。基于工业发展的不同阶段划分出4个时代，即工业1.0蒸汽机时代、工业2.0电气化时代、工业3.0信息化时代和工业4.0智能化时代。显然，这种划分只表示了工业革命以来工业领域的时代变迁。如果说“蒸汽机”、“电气化”可以表示工业革命内涵，那么“信息化”、“智能化”就远远超出了工业领域。把人工智能时代称为第4次工业革命时代显然是错误的。
在“第4次工业革命”这一错误概念的影响下，对人工智能时代性的理解出现了许多混乱。仅从工业生产力变迁的角度来看，划分成蒸汽机工业革命、电气化工业革命、信息化工业革命、智能化工业革命时代，的确具有一定道理，但是，如果把它泛化，认为人工智能的智能化是第4次工业革命时代，甚至由此衍生出第5次工业革命、第6次科技革命、第N次工业革命的提法，显然模糊了人工智能的知识革命与工业革命的本质差异。我们可以从以下5个方面看看人工智能时代与工业革命时代的本质差异:
(1)社会生产力结构的本质差异
工业革命后形成了资本整合下的社会化大生产，其社会生产力结构是“劳动者+机械化工具”，劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能时代，在半导体微处理基础上诞生了智能化工具，智能化工具超越了生产领域、经济领域，全面影响人类社会生活，并且具有独立的财富生产能力，其生产力结构变成了“管理者+智能化工具”。
(2)生产工具的本质差异
机械化工具与智能化工具有本质差异，前者无自主能力，必须由劳动者驾驭，后者有自主能力，可以在无人介入下自主式工作。工业革命后期虽然出现过可以自主运行的自动化工具，但不具有智能行为，它们与计算机软件控制的智能化工具有本质不同。
(3)体力劳动与脑力劳动替代的本质差异
工业革命后，机械化工具以蒸汽机械(以及后来的内燃机械、电动机械)代替劳动者的体力劳动，而人工智能时代，智能化工具普遍代替了人类的脑力劳动。
(4)知识相关性的本质差异
工业革命时代，“知识就是力量”是著名的时代口号，因为驾驭机械化工具都需要相应的知识，工人、技师、工程师形成了严格的知识与技术等级；在人工智能时代，智能化工具具有智力行为能力，使用者不需要有相应的知识。知识与知识行为分离，成为人工智能时代的重要特点。
(5)从经济变革到社会变革的本质差异
工业革命的主要变革是经济基础；人工智能变革后的数字化社会、区块链的无偏见人工智能、诚信体制建设等，从经济基础延伸至上层建筑。同时，从资本时代到金融时代、从贸易全球化到经济全球化、从两种文化到第3种文化，都表明人工智能时代从经济基础到上层建筑的延伸效应。
3人工智能时代是第3次浪潮时代
最早揭示人工智能时代与工业革命时代具有本质差异的是著名的未来学者阿尔文·托夫勒。1980年，阿尔文·托夫勒推出了《第三次浪潮》一书，该书将人类现代文明史划分为3个浪潮时代。阿尔文·托夫勒在书中写道:“到目前为止，人类经历了两次重大的变化浪潮，每一次都抹杀了早期的文化和文明，以前人不能想象的生活方式取而代之。第1次浪潮—农业革命—经历了几千年才结束。第2次浪潮—工业文明的崛起—只有300年的寿命。今天的历史速度更快，很可能第3次浪潮将横扫历史，在几十年内结束。”他十分明确地将“今天的历史”与工业革命时期相分割。26年之后，他在2006年出版的《财富的革命》一书中，将“今天的历史”定义为“知识经济”时代，即一个知识创造财富的时代。
阿尔文·托夫勒首先清醒地、科学地认识到“今天的历史”的时代特征与时代本质，它与“机器”创造财富的工业文明完全不同，是一个用“知识”创造财富的时代。托夫勒还天才地描绘了人类现代文明发展史，几千年农业文明、几百年工业文明、几十年知识经济文明演化速度的倍增现象。所有这些都集中反映人工智能时代托夫勒的知识革命观。必须从知识的本源出发，用知识的创新原理来探索人工智能时代的奥秘。不幸的是，托夫勒未能揭示知识革命的奥秘，对“知识”充满了无奈与绝望。
4人工智能时代是知识革命时代
托夫勒敏锐地认识到，人工智能时代是知识创造财富的知识革命时代，但是，对“知识经济”的定义以及“知识创造财富”的知识革命论述却显得苍白无力。在后来《财富的革命》一书中，他充满了悲观与无奈。托夫勒说:“尽管对新兴的知识经济有着数千种分析和研究，但是，知识对创造财富的影响却一直被低估了，而且现在仍然在被低估。”他充分认识到知识经济时代的知识主导作用、知识探索的重要性，书中也描述了人们对“知识”的无知、漠视与无奈，他在书中写道:知“识已经成为我们经济和社会环境中变化最快的组成部分之一。”“自从‘知识经济’开始半个世纪以来，关于知识经济背后的‘知识’我们却了解得很少，简直少得让我们感到尴尬。托”夫勒虽然界定了今天的时代是与工业革命完全不同的知识创造财富的时代，但是并没有回答知识如何创造财富。这是人工智能时代知识革命必须回答的问题。
“知识创造财富”贯穿于人类的全部历史进程中。在原始社会，人类在知识基础上打造工具、使用工具，开创了“人+工具”的社会生产力的基本结构。其后，一直延续到农业社会、工业社会以及人工智能社会。只是人工智能社会之前的生产力结构是“(人+知识)+工具”，即劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能的社会生产力结构变成了“人+(知识+工具)，”即人类将知识成果转移到智能化工具中，劳动者傻瓜化地使用智能化工具，出现了知识从“人”到“工具”的根本性转移。这就是人工智能时代知识创造财富的本质与知识革命的核心所在。
人们普遍意识到知识在社会生产力中的重要作用，因为没有知识，人类就不会使用工具，也不可能创造工具。然而在经济学家、社会学家、历史学家的视野中，“知识”消失了。他们用“劳动者、劳动资料、劳动对象”的生产力结构观来诠释人类社会发展史。
人类对知识的无知，经济学家对知识的忽视，托夫勒对知识的无奈与无助是有道理的。因为，尽管人类对知识的研究远早于自然科学、社会科学，然而，在自然科学、社会科学充分发展的今天，人类对知识的研究一直停留在两千年前坐而论道的“认识论”、“知识论”的哲学陷阱之中。因为，传统概念中的知识一直是虚无缥缈、捉摸不定、隐含在事物之中的东西。只有到了知识从量变到质变的人工智能时代，知识才走到前台，人们才得以从学科视角重新研究“知识”的本质，它的诞生、发展、演化、基本规律，以及它在人工智能时代的财富革命与知识力量变迁。从人工智能的实践中探索知识革命的奥秘，寻找人类知识起源，演化发展的本质与基本规律，创建科学的“知识学”。
人工智能时代的“知识学原理”走出了“认识论”、知“识论”的陷阱，成为指导实践的新兴科学。不但能有效地诠释人工智能的智能生成机理，还将人们对人工智能的认识从“是什么”的低级阶段提升到“为什么”的高级阶段。由于知识的普遍性，”知识学原理”还将全面诠释人类起源、人类演化的生态体系、工具中的第3种知识、从第2种文化到第3种文化，人类工具起源与智能化工具智能生成机理等众多未解之谜。
5人工智能知识革命的时代特征
人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第3次浪潮时代。正如托夫勒所说，“很可能第3次浪潮将会横扫历史，生存在这个爆炸性时刻的我们会感受到第3次浪潮对这个时代的全面影响。因”此，了解人工智能的时代特征具有重要意义。
(1)人工智能时代是一个动荡的时代
人类历史呈非线性发展特征，百万年的原始社会、万年的农业社会、几百年的工业社会，以及不到百年的人工智能时代。百万年的原始社会是凝固的，万年的农业社会是缓慢的，几百年的工业社会有了显著的变化，不到百年的人工智能时代则是一个激烈动荡的时代，人们会普遍感受到生存环境与社会生活的全面动荡。
(2)人工智能时代是一个人类体力劳动、脑力劳动全面解放的时代
工业革命的动力机械代替了人类的体力劳动、智力革命的智能化工具代替人类脑力劳动，未来，机器人将养活人类，人类社会将进入一个在少数精英引领下的傻瓜化时代。体现群体智力的人工智能远远超越人类个体智力，人们寄希望于人类智慧驾驭人工智能。
(3)人工智能时代是自然人类的终结时代
不到百年的人工智能时代，众多新兴科技(生物科技、生命科技、基因工程、人工生殖、脑科学、脑机工程等)与强人工智能相结合，必将导致自然人类的终结，人们最终将迎来一个非自然人类的新时代。
(4)人工智能时代是生产力结构彻底革命的时代
人类社会生产力结构一般表达形式是“人+工具”，知识隐含其中，成为社会财富生产能力的基础因素。原始社会、农业社会，人类使用简单工具，财富生产能力的“知识重心”在原始人类；工业社会，机械化工具代替了人类体力劳动，财富生产能力的“知识重心”向工具转移；智力革命时代，智能化工具独立的行为能力，将财富生产能力的“知识重心”彻底转移到工具中，实现了生产力结构彻底变革。
(5)人工智能时代是上层建筑革命的时代
农业革命、工业革命是经济领域的革命。人工智能时代，第3种文化以科技文化对人文文化的全面入侵方式彻底改变了人文文化属性，文化艺术领域不再有纯文化、纯艺术；互联网从信息网、物联网到资源网(区块链)的诚信体系建设、去中心化的智能合约、无偏见的人工智能等，表明人工智能进入到伦理时代，从而掀起了上层建筑的全面革命热潮。
人工智能时代的知识革命改变了一切，因为人类社会的一切事物都与知识相关。
从本质上讲，我们这个时代，是人类在外部以人工方式将“知识”变革到“知识行为能力”(即智力)的革命时代。但迄今为止，我们没能用知识的基本原理准确地诠释人工智能时代，对这个时代的认识尚处于模糊阶段。人们需要从不同视角来阐述我们这个时代。（此文发表在《单片机与嵌入式系统应用》2020年第4期学习园地）
6.嵌入式系统中AI和ML的实际应用
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