关于人工智能发展的思考(关于人工智能的探讨)
导读1936年人工智能之父提出人工智能这个概念，为人工智能乃至现代信息科技奠定了基础。第四，人工智能应用普适化，开始向各个领域渗透。第五，人工智能的服务专业化，一个去年是非常特别的一年。为什么这么说呢，从1956年人工智能问世到现在，到明年正好60年了。
1936年，人工智能之父提出了人工智能的概念，为人工智能乃至现代信息技术奠定了基础。
1958年，10位日本青年学者在一起讨论，即将提出人工智能的概念。
人工智能经历了60年的坎坷发展，有过激动人心的时刻，也有非常令人失望的时刻，如今又迎来了新的高潮，这是无可争议的。
值得一提的是，特种人工智能领域取得突破。明年，AlphaGo将是里程碑之一，包括比赛表现的不断提高，特别是在测试方面。
新版本的人形机器尤其令人惊叹。虽然它在地上走得歪歪扭扭，但它依然走得很稳；还有手动驾驶的车辆，在雪地里也能很好地行走；语音识别，这是柯达讯飞语音识别的一个典型例子，非常有效；人脸识别虽然还存在一些挑战，但近年来已经取得了不错的成绩。
专用人工智能确实取得了突破性进展关于人工智能的探讨，但人工智能的研究和应用还有很长的路要走。要实现通用人工智能的巨大突破，我们需要竭尽全力。有四句话描述了目前人工智能的水平，有智能但没有智慧，有情商但没有智商，有计算但没有算计，有通才但没有专才。
此外，人工智能的产业应用也发展得相当不错。2015年，全球人工智能市场规模为1270亿港元。去年估计为1650亿港元。到2018年，预计将突破2000亿港元。发展非常快。目前，人工智能已经上升到国家战略的高度。过去一年人工智能十大事件
过去的一年，人工智能领域出现了很多新的变化。
第一个项目，阿尔法狗。
第二项是各国政府高度重视人工智能的发展，包括去年5月俄罗斯白宫举办的四场研讨会。
第三个项目是IBM类脑超级计算机平台，基于前几年的芯片。
第四项，软银以320亿欧元竞购ARM，这是一个很大的出价。
第五条，微软、Facebook等开源人工智能基础平台体现了一个趋势和趋势。
第六项是创建OpenAI，一个非盈利的人工智能组织。
第七项，学术方面，《Science》发表贝叶斯计划论文。
第八项，谷歌的深度方差网络赢得了2015年ImagnNet。
第九项，微软量子计算机取得重要突破，搭建了人工智能估算平台。
第十条，剑桥学院成立人工智能伦理研究所。
如何通过这场标志性风暴来看待人工智能发展现状，我将总结为十段。
人工智能十大趋势
第一，人工智能全球化趋势掀起了从东方到西方、从发达国家到发展中国家、从大国到小国的浪潮。
二是行业竞争激烈。
三是投资并购日趋密集。在过去的一年里，有无数的投标和投资。
第四，人工智能普遍应用开始渗透到各个领域。
第五，人工智能的服务专业化，一是研究通用人工智能，二是专业化人工智能。
第六，基础平台的开源，包括IBM、Google的开源平台，是过去一年非常显着的新特点。
第七，关键技术的硬件化，包括IBM的类脑计算平台。
第八，技术方法的融合，单一的人工智能估计理论和技能无法覆盖全世界，集成创新势在必行，AlphaGo已经集成了很多。
九是学科创新协同、多学科跨界融合、交叉协同创新、人工智能创新途径，包括量子技术与人工智能的结合。
十、社会影响力大众化。
关于人工智能未来发展的五点思考
首先，保持警惕。尤其要仔细思考趋势。AlphaGo在国际象棋上的表现确实提高了人们对人工智能的期待，而人们对人工智能的期待太高了。如果他们没有意识到，他们会非常沮丧。60年来，我们有很多这样的教训。尤其需要在大潮之下冷静思考。如果有涨潮，就一定有退潮。这是发展的客观规律，不可能随时保持繁荣，所以我们必须保持冷静的思考。引用最新的新兴技术成熟度曲线。智能机器人、认知等热门技术正处于一个期待膨胀的时期，也可能是一个幻灭的时期，所以我们需要冷静思考。
第二，不要随波逐流。我觉得顺势而为是很难有大作为的。近年来，似乎有很多热空气。找入口，不如找出口。发展困境摆在那里。突破困境或许会打开新天地，取得领先。不要跟风大流量。
第三，不忘初心。对于人工智能来说，就是不忘初心不断探索，回到人工智能的本源，解决哪些问题，不要误入歧途。因此，从研究内容到研究目的，在回归本源的过程中，尤其要记住，信息技术与脑技术的交叉，以及对人类智能机制的挖掘。大脑正在拥抱信息技术的重大变革。
第四，刻苦练习。专注前沿基础理论研究现在已经是家喻户晓的名字了，别忘了当年不那么火热的时候你在做什么。如果你依然坚持，明天你就会有深度学习。所以，刻苦修炼，不要被当下的热点所蒙蔽，非常重要。深度学习不等于人工智能。深度学习只是人工智能领域机器学习的一种方式。虽然目前的疗效很好，但确实有必要思考一下如何克服这个困境，人工智能发展的下一个坎在哪里。深度学习的成功不是理论技能的突破，而是大数据和大规模估算资源驱动下的基于基础理论的技术突破。其本质是通过映射来逼近复杂函数。
深度学习仍然存在明显的局限性，特别是在任务切换、环境变化的自建以及小样本的推断等方面。人工智能仍然落后于人类。
第五，以史为鉴。丘吉尔说，你能看到多远的过去，你能看到多远的未来，你能看到多深的过去，你能多准确地看到未来。我觉得很有道理，所以这个时候我们需要思考一下。从浅层智能到深层智能；从专用人工智能到通用人工智能；从机器智能到混合智能；从数据驱动到数据与知识协同驱动；从线下智能到云端智能；从线下到线上。
中国人工智能的发展
这种具体趋势实际上体现在社会化的大趋势中，而智能化是新一轮科技和产业革命最明显的特征。
我国的发展机遇很多，天时、地利、人和。事实上，挑战也存在。我们的战略思维和冒险精神还不够，所以我们要思考这样的问题，人工智能如何更好地服务社会。
如何抓住这个机会，我觉得首先应该有一个规划，因为只有通过顶层的规划和协调，才能实现一盘棋，最终实现一个人工智能强国。
全省科技创新峰会吹响了建设世界科技强国的号角。未来的世界科技强国一定是人工智能强国，即信息时代的世界强国。要推动多项人工智能负面新政策及时落地。好的新政策能否及时落地关于人工智能的探讨，关键是落实到位。构建我国自主可控的人工智能创新体系，我概括为“人工智能的核心和高基”。核心是核心技术，高是高端装备和应用，基础是基础理论设施，充分发挥互联网大国优势，把我们的数据和用户优势资源转化为人工智能技术优势。最后，推动人工智能技术推广应用，做大做强智能产业，加强人工智能教育和科普，培养高素质人才，支持人工智能社会学研究。
人工智能实际上已经取得了长足的进步，但总体仍处于中期阶段。作为一项关键技术，我们必须予以重视。它将影响一个国家的格局乃至国家的国际竞争力。我国应以“互联网+”和“中国制造2025”战略为抓手，推动相关规划和新政策实施，释放能力，做大做强智能产业，最终走上人工智能强国之路。中国特色智力力量。路。
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