影片《悲惨世界》的内涵与外延
作者：欧阳沛妮
法国导演拉吉•利执导的犯罪剧情片《悲惨世界》载誉众多，曾获第92届奥斯卡金像奖最佳国际影片提名、第72届戛纳国际电影节评审团奖等。我国著名电影学者戴锦华曾多次在讲座、活动中表达过对这部影片的喜爱。那么，影片所描绘的“悲惨世界”是什么样的，故事核心是什么，有着哪些思想延伸？
是哪个“悲惨世界”？
提到片名，很多观众会第一时间联想到法国大文豪维克多•雨果的长篇小说《悲惨世界》。长期以来，根据同名小说改编的影视作品不在少数。拉吉•利执导的《悲惨世界》诞生于2019年，内容并非对雨果小说的改编，而是讲述了一个独立的现实故事。
一名胆小但理性的警察斯蒂芬加入巴黎93省圣德尼的“反犯罪特种部队”，同事是两名拥有丰富出警经验的老警察——办事激进的克里斯和当地黑人瓦达。因为吉普赛人马戏团的一只幼狮被当地的黑人小孩伊萨偷走，斯蒂芬等人开始对他进行抓捕。在激烈的追捕过程中，瓦达向伊萨开了橡皮弹枪，虽然没有致命，但这一冲动行为被一台经过的无人机摄录了下来。
为了销毁对警察的威胁，克里斯等人找到了毒贩黑帮帮忙，无人机小伙则带着证据去向当地的穆斯林首领寻求保护。闻讯而来的黑人市长也希望通过这件事报复警察和政府。经过三方的利益周旋，最终斯蒂芬拿回了证据。当日被打伤与羞辱的伊萨，集合了众多愤怒的小孩，对警察三人实施了疯狂的报复行为。影片在斯蒂芬和伊萨紧张的生死对峙中结束。
雨果当年写下《悲惨世界》的93省巴黎郊区，正是导演拉吉•利从小生活的地方。雨果曾在这里沉思，如今它又成为拉吉•利在电影中表现与批判的现实时空。150年过去了，“悲惨世界”还是那个悲惨世界。
故事中的关键数字
影片《悲惨世界》围绕几个关键数字展开叙事：一对核心矛盾，两处情节转折，多方博弈势力。
核心矛盾在于敌对与团结。影片开始，镜头跟随披着法国国旗的伊萨来到埃菲尔铁塔、凯旋门的广场。广场中充斥着2018年法国世界杯夺冠的欢呼，不同肤色的人相安无事，纷纷朝着镜头大笑。然而，接下来由宏大的场面调度进入逼仄的小车内，警察克里斯带着不屑的语气介绍93省圣德尼的一切。敌对与分裂的情绪，逐渐代替了警长所说的“没有协作就没有团队，没有团队就只能单枪匹马，对抗残暴的世界”。不仅是不同帮派，就连同属于警察体系内部的三人，在处理问题时都极其自我、偏执。最后，伊萨与警察的生死对峙正好和开头的团结、欢乐相对，使影片有着巨大的情节张力。
幼狮和无人机作为象征符号，代表了影片的两处情节转折。幼狮是吉普赛人马戏团的宝贝，还未长大时弱小可爱，一旦长大便十分威猛。影片从伊萨偷走小狮子开始，引发了吉普赛人和黑人之间的矛盾，警察作为第三方力量强行介入这场种族纷争之中，粗暴地对待许多黑人小孩。幼狮触发了种族与阶级之间的矛盾，也象征着伊萨最终在暴力之下成长为凶狠的狮子。无人机则将影片引向高潮，一方面是它见证了警察们的暴力行径，记录了警察对伊萨的罪恶；另一方面，无人机中的记忆卡导致了多方势力的利益角逐。伊萨等人群起反抗，酿就了最终的爆发。无人机用上帝视角，展现了一个最透明、最复杂的现实面。
影片中的帮派势力有警察、毒贩黑帮、穆斯林、成年黑人和黑人小孩等。警察克里斯反复强调自己永远是正确的，永远是主宰者，将身份凌驾于其他人之上，引发了由下至上的革命。瓦达作为当地出身的成年黑人，自以为脱离了原先混乱的群体，获得了高人一等的权利，开枪打伤了伊萨并且自始至终没有一点歉意，迷失在权力中。和瓦达类似，市长也是影片中成年黑人的代表，一面和警察互相勾结，一面又想着在背地里捅对方一刀。黑帮和穆斯林首领的行为，也都是为了维护自身的利益。当多方势力正面相撞，这些人背后的虚伪逐一被撕破。当唯一一位较为正直的警察斯蒂芬最终也只是把记忆卡交回同伴手中，而并没有揭露罪恶时，以伊萨为首的黑人小孩们失望至极，最终发动了一起激烈的、毫无人情的暴力反抗。
人间是否值得？
影片中的不同势力都认为自己把握着主宰权，对除自身之外的团体抱有偏见和歧视。在这种过度的自我认同中，他们用暴力硬碰硬，将家园毁得千疮百孔。
以暴制暴，因暴生暴，暴力把生活困在一个死循环里。孩子作为大人的一面镜子，其行为往往是对大人行为的模仿和反射。影片中伊萨说，曾见过有人因为偷一辆摩托车而被人活活烧死，这给自己留下了深刻印象。于是，当他被所谓的当权者逼上绝路，内心的怒火也开始释放，学着以曾经害怕的方式去毁掉自己厌恶的人。他们在行动时使用的大量火炮桶，就验证了这一点。用暴力和愤怒建立起来的秩序和法则，终究会受到暴力和愤怒的反抗。
影片最后，银幕上出现了两行醒目的文字：世上本来没有坏的庄稼和坏的人，而只有坏的庄稼人。这是雨果小说《悲惨世界》中发人深省的一句。用在影片结尾，可谓对主旨的升华，也是对人们的真诚告诫。世上没有天生的暴力和作恶，“贫困使男子潦倒，饥饿使妇女堕落，黑暗使儿童羸弱”。在现实社会中，人们遭受的苦难才是暴力和作恶的根源。
这样一个悲惨的人间到底值不值得？开放式的结局已经告诉了我们答案：如果继续暴力，这个世界将成为一座地狱。而回到最初的团结、欢乐，怀揣着“自由、平等、博爱”的精神相处，人间将会是最和谐的乐土。导演拉吉•利借《悲惨世界》，不只展示了悲惨的一角，更希望能够打破人与人、群体与群体、种族与种族之间的冷漠与不信任，互相包容文化差异。唯有尊重与爱，才能让我们摆脱悲惨世界，通往和谐的新世界。
（作者系中国传媒大学艺术研究院2020级硕士研究生）
[责编：刘冰雅]《人工智能原理》读书笔记：第2章 体系论
目录第2章体系论2.1引言2.2人工智能的研究途径2.2.1控制论与人工智能2.2.2符号和亚符号2.2.3整齐与不整齐2.2.4逻辑与反逻辑2.2.5符号主义、联结主义与行为主义2.2.6概率与统计方法2.2.7计算心理学、计算哲学与机器智能2.2.8经典与现代人工智能2.3人工智能的主体论点2.3.1智能主体2.3.2计算主体2.3.3理性主体2.4智能主体的环境2.5智能主体的构成2.5.1主体函数2.5.2主体算法2.5.3主体结构2.6人工智能的研究体系2.6.1人工智能的本源2.6.2人工智能的内涵2.6.3人工智能的外延2.6.4人工智能的体系2.7智能主体的思维2.7.1求解2.7.2规划2.7.3学习2.7.4推理 2.8智能主体的交互2.8.1感知2.8.2动作2.9智能主体的类型2.9.1主体的层次2.9.2求解型主体2.9.3规划型主体2.9.4学习型主体2.9.5推理型主体2.10小结第2章体系论2.1引言2.2人工智能的研究途径2.2.1控制论与人工智能控制论和人工智能的差异日趋明显：控制论是研究目标导向系统，而人工智能是研究智能机器。
2.2.2符号和亚符号（1）符号人工智能
符号人工智能是基于人类易懂的高级符号进行问题表征、推理和搜索的人工智能方法。物理符号系统亦称为形式系统，用符号组合成表达式，并通过逻辑关系使其产生新的表达式。
研究符号人工智能的学者们认为：符号是人类易懂的高级表现形式，知识可以由语义上有意义的符号结构组成，符号能够表征实体，这些实体可以是抽象、抑或是具象的，智能的许多方面能够通过符号操作来获得。
（2）亚符号人工智能
亚符号人工智能学者认为，智能行为可以通过语义上无意义的亚符号获得，人工智能应该允许不精确、不确定和不完备的信息。
亚符号人工智能的基本前提是：不精确和不确定性是普遍存在的事实；精确性和确定性带来局限性和成本。
亚符号人工智能的指导原则是：利用对不精确、不确定和不完备事实的容忍度来实现人工智能，所带来的的益处事实具有易处理、鲁棒和低成本的解决方案。
2.2.3整齐与不整齐整齐、不整齐是人工智能两种研究途径的另一类标签。整齐派认为，人工智能的解决方案应该是优雅的、清晰的、并且是可证明是正确的。而不整齐派确信，智能太复杂，计算上难以对付，无法用整齐方法解决复杂的人工智能问题。
2.2.4逻辑与反逻辑（1）逻辑方法
约翰·麦卡锡认为，机器无需仿真人类的思维，反倒应该试图去发现抽象推理和问题求解的本质，而不必关注人类是否使用同样的算法。他领导的斯坦福人工智能实验室专注于使用形式逻辑来解决各种问题，包括知识表示、规划和学习，因此被称为基于逻辑的方法。
（2）反逻辑
以马文·明斯基为代表的研究者们发现，解决视觉和自然语言处理的难题需要一些特殊的方法，他们主张，没有简单和通用的逻辑能涵盖人工智能的所有方面，故而被称为反逻辑。
2.2.5符号主义、联结主义与行为主义符号主义与联结主义是认知科学和人工智能中的两大学派，即以符号表征理论为核心的符号主义，以及以神经网络理论为核心的联结主义。这两种学派分别兴起于计算机单处理机时代（即1960年底）和计算机互联网时代（即1980年代）。此外，还出现了行为主义。
（1）符号主义
符号主义将客观世界看成是符号的组合，凭借符号及符号之间的关系来表征信息，通过对符号的存储、提取、推理和变换来完成人类的认知。
（2）联结主义
联结主义有许多表现形式，但最常见的形式是使用人工神经网络模型。
（3）行为主义
行为主义亦称行动主义、进化主义抑或是控制论学派。行为主义模拟人类在控制过程中的智能活动和行为特性，即自寻优、自适应、自学习。行为主义还是一种智能主体与其环境交互的模型。
（4）符号与联结之争
符号主义学派主张，符号方法能够处理结构化的信息，而联结主义却不能。但是，联结主义学派在此之后也深入研究了将联结主义的理念用于结构化信息的可能性，并且提出了若干种方法。
2.2.6概率与统计方法概率框架可用于表示和处理关于模型和预测的不准确性，常用的有概率规划、贝叶斯推理等。
统计也是一种人工智能的框架，它源于统计学和泛函分析。统计不仅仅被广泛用于机器学习，形成了统计学习理论，还可以用于人工智能中的规划以及决策等。
概率论是统计学的理论基础，而统计学是概率论的实际应用，二者具有天然的内在联系。
2.2.7计算心理学、计算哲学与机器智能斯图尔特·夏皮洛将人工智能分为三个研究途径，称之为计算心理学、计算哲学以及机器智能。三者分别研究人类的心理、认知和行为，从而构成了全部的人工智能。
（1）计算心理学
计算心理学的目标是通过创建与人类行为相同的计算机程序来理解人类的心理活动。
（2）计算哲学
计算哲学的目标是形成对人类智能行为的计算理解，而不局限于人类心智实际上（或者可能）使用的算法和数据结构。
（3）机器智能
机器智能的目标旨在创造具有智能的机器。
2.2.8经典与现代人工智能（1）经典人工智能
人工智能第一阶段主要集中在研究经典的、自顶向下方法，具体指的是基于知识的系统和专家系统，尤其是强调规则性知识的重要性。
经典人工智能主要研究如何将规则性知识构成一个基本的AI引擎，以及如何将这些引擎应用于解决实际问题。
（2）现代人工智能
近些年的人工智能研究与开发，被称为现代人工智能，它是一种自底向上的技术。
2.3人工智能的主体论点随着人工智能的迅速发展，从1990年代开始，主体的论点在人工智能领域中逐渐成为主流。
2.3.1智能主体主体可以被视为通过感受器感受其环境并通过执行器对该环境起作用的任何事物。
最简单的主题可以是解决某个特定问题的程序，复杂的主体可以是一个人、一个社会组织、一个动物、一台机器人或一个软件系统等。
根据已知的智能主体的定义，判断一个主体是否为智能主体，可以归纳为以下几点：1.能否自主地完成各种动作；
2.能够感知其外部环境；
3.能否对感知的信息做适当的处理；
4.能否逐步改善其动作方式；
5.能否采取适当的动作来达到其目标。
智能主体是能够感知外部环境、经过一定的思维加工、再作用于外部环境的事物。
解决某个问题的智能主体可以使用任何一种可行的方法，只要是该方法对所要解决的问题是最有效的。
2.3.2计算主体计算主体既包含计算机，也包含人类。
2.3.3理性主体所谓人性，指的是主体具有像人类一样的思维和行为，用于人类的逼真度来衡量。
理性则指的是主体能做出理性的、正确的反应，用理性的性能表现来衡量。
理性依赖于四件事：
1.定义成功标准的性能指标；
2.智能主体对环境的先验知识；
3.智能主体能够完成的动作；
4.智能主体最新的感知序列。
2.4智能主体的环境根据主体任务的差异，存在若干种不同的环境，即：完全可观测与部分可观测、确定性与随机性、阵发性与连续型、动态与静态、离散与连续、已知与未知。
（1）完全与部分可观测
（2）单主体与多主体
（3）确定与随机
（4）偶发与顺序
（5）动态与静态
（6）离散与连续
（7）已知与未知
2.5智能主体的构成智能主体与其所在的环境是不可分割的，从而形成了一个系统。
2.5.1主体函数一个智能主体在数学上可以被描述为一个主体函数，它将感知序列映射为动作A。该主体函数可以表示为：
2.5.2主体算法主体算法是实现一个主体函数的算法，它将感受器感知的信息作为输入，加以处理后生成一个执行器所需执行的动作，作用于外部环境。
2.5.3主体结构一个智能主体的主体结构可以抽象地表示为下图：
一个主体由一个硬件平台和一个主体函数组成；其中硬件平台包括计算设备、感受器和执行器；而主体函数则由一个主体算法来实现。
2.6人工智能的研究体系2.6.1人工智能的本源从人工智能的发展脉络上看，机器能否思维是人工智能研究的本源。
2.6.2人工智能的内涵人工智能的本源是研究机器的思维问题，人工智能又不仅仅局限于这一研究。
人工智能是研究这样一类智能主体：能够感知外部环境、经过思维加工、生成动作、再作用于该环境，这是人工智能的内涵。
现将人工智能的内涵归纳如下：
1.智能主体将感知的信息加以处理，相当于智能主体的思维过程；
2.智能主体从环境得到感知并作用于外部环境，称其为与环境的交互。
人工智能是从事如何用软件和硬件构建智能主体的科学与技术。可以将智能主体看作是一种人工智能的范式，这种范式可以使我们集中精力去研究智能主体所面临的的各种任务，据此找到有效的解决方案，而不是拘泥于某种特定的人工智能的途径或方法。
2.6.3人工智能的外延人工智能从1956年的达特茅斯会议算起，经过六十余年的发展，已经拓展了许多内容，涉猎的范围越来越广泛，还包括机器学习、计算机视觉、计算机语音、自然语言处理、信息检索、机器人等。
2.6.4人工智能的体系从人工智能的内涵可以得出，人工智能的核心问题是研究智能主体的思维与交互，因此人工智能是由思维与交互聚合而成。而思维与交互相互关联，经过思维处理后形成动作，再交给交互部分执行该动作。
2.7智能主体的思维2.7.1求解一般将求解称为问题求解。人工智能所需求解的问题是传统的计算无法解决的问题，包括：NP完与NP难问题、优化问题、博弈问题以及约束满足问题等。
2.7.2规划2.7.3学习学习，即机器学习，主要是从数据中学习，此外还有从环境中学习。深度学习是机器学习的子领域。
（1）学习的任务
学习的任务指的是机器学习的算法要完成的任务。
（2）学习的范式
学习的范式是基于学习的形态对算法进行划分的一种方法。
（3）学习的框架
学习的框架是从算法的实现方式入手对机器学习进行的抽象。
2.7.4推理推理建立在知识的基础之上，包括确定性知识和不确定性知识，这涉及到知识表示。人工智能通过逻辑推理、定性推理、语义推理、概率推理等方式模拟人类的推理功能。
2.8智能主体的交互2.8.1感知所谓感知，指的是智能主体如何去接收、识别和理解来自于外部环境的信息，感知包括视觉、听觉、触觉等。
（1）视觉。
视觉的感知包括计算机视觉和机器视觉。
（2）听觉
听觉的感知包括声音识别、话者识别或声纹识别。
（3）其他感知
其他感知包括触觉感知，即研究触觉与触觉反馈技术，此外还有生物特征感知。
2.8.2动作动作中包括智能主体所发出的语音、语言以及机器人的肢体动作等。
（1）语音
（2）语言
（3）其他动作
2.9智能主体的类型2.9.1主体的层次主体是智能主体和非智能主体的泛化；
智能主体是生物智能主体以及人工智能主体的泛化；
人工智能主体则可以看作是单智能主体和多智能主体的泛化，其中多智能主体又是由若干个单智能主体聚合而成；
思维主体又是如下主体的泛化，即：求解主体、规划主体、学习主体、推理主体。
交互和思维是相互关联关系，交互包含感知与动作。
2.9.2求解型主体求解性主体是针对问题进行求解，因此对于求解型主体而言，其环境就是需要求解的问题，所需感知的就是问题的状态S，经过求解后生成相应的动作A。
2.9.3规划型主体人工智能中的规划，是针对现实世界中某个问题的描述，即初识状态S、预期的目标状态以及可能的动作，寻找并制定一个从初识状态到达预期目标的动作计划P。
2.9.4学习型主体智能主体的学习，通常称之为机器学习。主体的学习可以分为两种类型，一是基于数据的学习，二是基于环境的学习。
基于数据的学习又可以根据其是否有已标注的训练数据，分为监督学习和无监督学习。
基于环境的学习，是根据当前的状态S和环境反馈的回报值R来决定下一步的动作。
2.9.5推理型主体推理型主体主要由知识库和推理引擎组成。
2.10小结本章在论述人工智能的本源、内涵和外延的基础上，从人工智能主要研究如何实现理性的思维与交互入手，提出了一个人工智能的研究体系。
今天来聊一聊人工智能的内涵和外延
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今科技领域最炙手可热的话题之一，已经成为了我们日常生活中无处不在的存在。然而，对于人工智能的内涵和外延，仍有许多人存在着模糊的认知。本文将深入探讨人工智能的定义、核心要素以及其广泛的应用领域，帮助读者更好地理解和把握这一技术的潜力。
第一部分：人工智能的内涵
1.1定义与发展历程
人工智能是指通过模拟人类智能思维和行为的技术和方法。它的发展可以追溯至上世纪50年代，随着计算能力的提升和算法的进步，人工智能逐渐成为现实，并在各个领域展现出巨大的潜力。
1.2核心要素
人工智能的核心要素包括机器学习、推理与决策、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等技术。这些技术使得机器能够从大量数据中学习和推理，辅助人类进行决策，并与人类进行自然语言和视觉交互。
第二部分：人工智能的外延
2.1机器学习与深度学习
机器学习是人工智能的重要分支，通过让机器从数据中学习和提取模式，使其具备自主学习的能力。而深度学习则是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络模型来实现对复杂数据的高级表征和理解。
2.2自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）使得机器能够理解和处理人类语言，实现机器翻译、情感分析等任务。而计算机视觉则使得机器能够识别和理解图像和视频内容，实现图像分类、目标检测等功能。
2.3专家系统与智能机器人
专家系统利用领域知识和规则，并结合推理算法，模拟人类专家的思维过程，以实现专业领域的问题求解。智能机器人则结合了多个技术，如图像处理、语音识别和路径规划等，使机器能够感知环境、与人进行交互并执行各种任务。
第三部分：人工智能的应用领域
3.1商业和金融领域
人工智能在商业和金融领域中有着广泛的应用。它可以通过数据分析和预测模型来改善市场营销、风险管理和投资决策等方面的效率和准确性。
3.2医疗和健康领域
人工智能在医疗和健康领域也具备巨大的潜力。它可以辅助医生进行疾病诊断、个体化治疗方案设计以及药物研发等，提高医疗保健质量和减少医疗错误。
3.3教育领域
人工智能在教育领域的应用正在快速发展。通过个性化学习和智能辅助教育系统，人工智能可以根据学生的学习状态和需求提供定制化的教学内容和反馈，促进学生的学习效果和兴趣。
3.4城市管理与智慧交通
人工智能技术也被广泛应用于城市管理和智慧交通系统中。它可以帮助城市优化资源分配、提高能源利用效率，并实现交通信号控制、智能停车和交通预测等功能，改善城市的可持续发展和居民生活质量。
人工智能作为一项前沿技术，其内涵和外延正不断扩展和演进。从机器学习、自然语言处理到计算机视觉和专家系统，人工智能的核心要素使得机器能够模拟人类的智能行为。同时，人工智能的广泛应用已经渗透到商业、医疗、教育和城市管理等多个领域，为社会带来了巨大的变革和发展机遇。随着技术的不断进步和创新，我们可以期待人工智能在未来的应用领域拓展和深化，为人类生活和社会进步带来更多的益处。
“人工智能在奔跑”，兼论AI的内涵和外延
01
人工智能60年
李德毅院士以“人工智能60年”为题开始，回归了“昨夜群星灿烂”，映照当下的竞相奔跑。也就是在1956年6月，在十几位青年学者参与的达特茅斯暑期研讨会上诞生了“人工智能”，这张图就是当年所留下来的——人工智能领域的大腕。
六十年沧桑砥砺，一甲子春华秋实。我们格外怀念那些为人工智能做出过杰出贡献的科学家和工程师们。那一个个熠熠生辉的大师，一座座巍峨炫目的里程碑，人工智能已经长成枝繁叶茂的参天大树，正在对世界经济、人类生活和社会进步产生极其深刻的影响，我们更加充满前行的勇气，去拥抱人工智能的新时代。
人工智能技术能够穿越六十年，如今奔跑在天梯上，而深处却是更多基础和阶梯的支撑，比如光网宽带、移动宽带、移动互联网、云计算、物联网及大数据，如果联网通信、数据量爆发及计算能力的极大提升，人工智能技术也许还处于实验室之中。
科学技术的发展史就是人类认识世界、改造世界能力的拓展史，就是人类劳动工具的发展史。人类走过了农耕社会、工业社会、信息社会，已经进入到用“智能”作为当今社会时代印记的新阶段——智能社会，已经进入到在动力工具基础上发展智力工具的新阶段。
在农耕社会和工业社会，人类的生产工具主要是基于物质和能量的动力工具，得到了极大地发展；而今天，劳动工具转向了基于数据、信息、知识、价值和智能的智力工具，人口红利、劳动力红利不那么灵了，智能的红利来了。
当前人工智能应用的典型案例，一是围棋脑，也就是AlphaGo战胜李世石引发的里程碑事件，广为传播；二是驾驶脑，适用于无人驾驶汽车。
02
人工智能的内涵和外延
无论学术界、产业界和媒体、资本所关注的人工智能的边界如何扩大甚至泛化，都离不开关于AI内涵的基本理解，以及其外延的界定（笔者注）。
在李德毅院士看来，人工智能的内涵包括四个方面：
《脑认知基础》：阐明认知活动的脑机制，即人脑使用各层次构件，包括分子、细胞、神经回路、脑组织区实现记忆、计算、交互等认知活动，以及如何模拟这些认知活动。包括认知心理学、神经生物学、不确定性认知、人工神经网络、统计学习、机器学习、深度学习等内容。
《机器感知与模式识别》：研究脑的视知觉、以及如何利用机器完成图形和图像的信息处理和识别任务，如物体识别、生物识别、情境识别等。在物体的几何识别、特征识别、语义识别中，在人的签名识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别、情感识别中，都已经取得巨大成功。
《自然语言处理与理解》：研究自然语言的语境、语用、语义和语构；大型词库、语料和文本的智能检索，语音和文字的计算机输入方法，词法、句法、语义和篇章的分析，机器文本和语音的生成、合成和识别，各种语言之间的机器翻译和同传等。
尤其是计算语言学和语言数字化取得巨大成功，例如信息压缩和抽取、文本挖掘、文本分类和聚类、自动文摘、阅读与理解、自动问答，话题跟踪、语言情感分析、聊天机器人、人工智能写作等，形成一大批井喷成果，中文信息处理与理解尤为突出。
知识工程：研究如何用机器代替人，实现知识的表示、获取、推理、决策，包括机器定理证明、专家系统、机器博弈、数据挖掘和知识发现、不确定性推理、领域知识库；还有数字图书馆、维基百科、知识图谱等大型知识工程。
人工智能的外延：机器人与智能系统——智能科学的应用技术
03
人工智能，以润物无声的柔软改变着整个世界
创新驱动，智能担当。当今，不仅是材料、能源、传统制造和动力工具，更重要的是智能及智能工具，体现人的认知力、创造力，成为人类认识世界、改造世界新的切入点，成为先进社会最重要的经济来源！
科学技术的发展已经从认识客观世界、改造客观世界拓展到认识人类自身、认识人脑认知的新阶段，从发明动力工具拓展到发明智能工具的新阶段。智能，是提升创新驱动发展源头供给能力的时代需求，有着广阔的应用和发展前景。
2016年获得“中国政府友谊奖”的美国科学院院士、美国工程院院士约翰·霍普克罗夫特的观点值得我们深思：
“中国拥有全球1/6的人口，却没有能拥有全球1/6的智能资源。”
如今，智能已经提升到国家战略的高度，智能科学与技术，对于经济繁荣、国家安全、人口健康、生态环境和生活质量，比以往任何时候都重要。
智能是提升创新驱动发展源头供给能力的时代需求。无论是人类智能还是人工智能，无论是个体智能还是群体智能，无论是集中智能还是网络智能，都是在提升创新驱动发展源头的供给能力，是创新的原始驱动力量，是生产力中的核心生产力。
机器人将成为人类认知自然与社会、扩展智力，走向智慧生活的重要半路，引发人人联网、物物联网的崭新形态，也改变着人类的生产活动、经济活动和社会生活。
值得注意的是，当智能工具崛起的同时，我们身边的很多行业将受到人工智能的巨大冲击。李德毅院士认为，制造业、教育、医疗和金融等四个行业将会受到当前最大冲击。
我国将成为机器人的最大市场，机器人是制造业皇冠顶端的明珠，是国家科技创新和中高端制造业的重要标志。机器人革命是世界性的、时代性的，只有原创性的智能科学与技术，才能使我们成为机器人的产品和机器人市场规则的重要制定者和主导者。
人工智能自身的迅速发展和跨界渗透是我国抓住历史机遇的又一次崛起！
在我们这个星球上，机器人“新人类”正发展成为人类的伙伴，他们有智慧、有个性、有行为能力，甚至还有情感，机器人给人们带来的影响将远远超过计算机和互联网在过去几十年间已经对世界造成的改变。
2015到2030年，争取我国每万名产业工人所拥有的工业机器人数量要达到300台左右（2015年，全球平均69台，韩国531台，我国49台）；农村城镇化导致中国农民急剧减少，无人拖拉机、农用无人机、背包机器人和收割机器人将成为新一代“农民”，黄牛退休、铁牛耕地、农民进城、专家种地；全国大中医院的微创手术机器人近一半国产化；
在全社会普及使用形形色色的服务机器人，翻译、新闻报道、助理、客服、交易、会计、司机、家政、咨询等工作被人工智能代替，我国老年人、残疾人和儿童平均每人拥有一台形态各异的服务机器人。
人类的发展史，就是人类学会运用工具、制造工具和发明机器的历史，机器使得人类更强大。今天，人类正在发明越来越多的机器人，智能手机可以成为你的忠实助理，轮式机器人也会比一般人开车开得更好，曾经的很多工作岗位将会被智能机器人替代，但同时又自然会涌现出更多新的工作，人类将更加尊严、优雅、智慧地生活。
人类始终善于更好地调教和帮助机器人，善于利用机器人的优势并弥补机器人的不足，或者用新的机器人淘汰旧的机器人；反过来，人类还能够利用机器人提升自身的智慧和能力，机器人一定会让人类自身更智能。
各式各样人机协同的机器人，为我们迎来了人与机器人共舞的新时代，伴随着优雅的舞曲，毋庸置疑人类始终是领舞者！